Дисперсионная идентификация/Под ред. Н.С.Райбмана.- М.: Наука,1981-336с.

- Априорная информация для системы "вход-выход" меняет "черный" ящик на "серый"

M(Y|x) # M(X|y) и не выражается одно из другого

Для Гауссовского случая совместной плотности распределения:
D(Y|x) = DY(1-r^2),
r - коэфф. корреляции, мера линейной связи
r = M[(X-MX)(Y-MY)]/[DX^(1/2)][DY^(1/2)] 

Дисперсия условного среднего(мат. ожидания)
DY = M[Y - M(Y)]^2
DM(Y|x) = M[M(Y|x) - M(Y)]^2
D(Y|x) = M[Y - M(Y|x)]^2

DY = DM(Y|x) + MD(Y|x),
где  DM(Y|x) определяет долю дисперсии Y за счет влияния X
     MD(Y|x) неопределеная(остаточная) дисперсия Y

Q^2(Y|X) = DM(Y|X)/DY - дисперсионное(корреляционное) отношение,
                        мера связи(и нелинейной)

Q^2(Y|X) # Q^2(X|Y) - несимметричное
0 <= Q^2(Y|X) <= 1
r(x,y) <= Q^2(Y|x)