নির্ভরণ (Regression) বিশ্লেষণে এমন চলককে নির্ভরশীল চলক (Dependent Variable) বলা হয়, যা অন্যান্য চলকের দ্বারা প্রভাবিত হয় বা যার মান অন্য চলকের ওপর নির্ভরশীল। অপরদিকে, যেসব চলক নির্ভরশীল চলকের পরিবর্তনে প্রভাব ফেলে, তাদের বলা হয় স্বাধীন চলক (Independent Variables)।

এই পদ্ধতির মূল উদ্দেশ্য হলো—

• নির্ভরশীল চলকের মান কীভাবে স্বাধীন চলকগুলোর পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কিত তা নির্ধারণ করা।

• প্রদত্ত স্বাধীন চলকের মানের ভিত্তিতে নির্ভরশীল চলকের পূর্বাভাস (Prediction) প্রদান করা।

অর্থাৎ, নির্ভরণ বিশ্লেষণের মাধ্যমে আমরা এমন একটি গাণিতিক সম্পর্ক স্থাপন করি, যার সাহায্যে ভবিষ্যতের নির্ভরশীল মান অনুমান করা সম্ভব হয়।

সময়ের সাথে বিভিন্ন চলকের মান বাস্তবে পরিবর্তিত হতে থাকে, এবং এ ধরনের সময়-নির্ভর সংখ্যাত্মক তথ্যসমষ্টিকেই কালীন সারি (Time Series) বলা হয়। অর্থাৎ, যখন কোনো চলকের মান সময়ের পরিবর্তনের সাথে সাথে পর্যবেক্ষণ বা রেকর্ড করা হয়, তখন তা কালীন সারির অন্তর্গত হয়।

এই ধরনের বিশ্লেষণে সাধারণত সমান সময়ের ব্যবধান (Equal Interval) ধরে তথ্য সংগ্রহ করা হয়, যেমন—দৈনিক, মাসিক, ত্রৈমাসিক বা বার্ষিক তথ্য।

কালীন সারির বৈশিষ্ট্য অনুযায়ী—

• এটি সাধারণত একটি দ্বিচলক সম্পর্ক (Bivariate Relationship) প্রকাশ করে।

• এখানে সময় (Time) হলো স্বাধীন চলক (Independent Variable)।

• আর বিভিন্ন সময়ে সংগৃহীত পর্যবেক্ষণমূলক মানগুলো হলো নির্ভরশীল চলক (Dependent Variable), কারণ এগুলো সময়ের পরিবর্তনের ওপর নির্ভর করে।

অতএব, কালীন সারি এমন একটি তথ্যধারা যা সময়ের ক্রমে চলকের মানের পরিবর্তন ও প্রবণতা বিশ্লেষণে ব্যবহৃত হয়।

Here,

bXY​=1.45, bYX​=0.63

r=√(1.45 × 0.63)

=0.96