市の構成.
紋章.
左上; 対角線上に二分割され右上が黒、左下が銀。右上および左下; 対角線上に二分割され、左上が赤、右下が銀で、赤の部分に金色の王冠。右下; 対角線上に二分割され、右上が銀、左下が黒。
歴史.
人口推移.
行政.
路線概要.
相関
相関は、実践で活用できる予測的な関係性を示してくれるため実用性がある。例えば、電気事業者は電力需要と天候との相関関係に基づいて、過ごしやすい気温の日には電力を少なめに発電したりもする。この例では、猛暑や厳寒といった極端な天候は人々が大量に電気を使う原因となるため、因果関係にあたる。ただし一般には、相関があっても因果関係があるとは言い切れない（すなわち相関関係は因果関係を含意しない）。
ピアソンの積率相関係数.
対称性.
積のような相関.
相関と独立.
例.
この同時分布の場合、周辺分布は以下のようになる。
ここから以下の期待値および分散値が得られる。
（すなわち「無相関」である）
確率変数間の従属を表す別の尺度.
ピアソン相関係数によって与えられる情報だけでは、確率変数間の従属構造を定義するのに十分ではない 。この相関係数は、分布が多変量正規分布の場合など、非常に特殊な場合にのみ従属構造を完全に定義する。楕円分布の場合、それは等密度の楕円という特性を有する。ただし、従属構造を完全に特徴付けるわけではない。
距離相関は、従属確率変数についてゼロになりうるというピアソン相関の欠陥に対処する目的で導入された。距離相関のゼロは独立性を意味する。
相関比、エントロピーに基づく相互情報量、合計相関、二重合計相関、多分相関もまた全て、それらの間のコピュラを考慮することで、より一般的な依存関係を検出しうる機能がある。一方で決定係数は、相関係数を重回帰へと一般化する。
データ分布に対する感度.
データ分布に対する感度は有益に活用されている。例えば、スケール変換済みの相関は時系列のうち短い期間での相関関係を拾い出す目的でその範囲への感度を調整するように工夫されたものである。規定された方法で値の範囲を縮めることにより、長期間スケールの相関が除外され、短期間スケールの相関のみが明らかとなる。
相関行列.