તેથી જો આપણે ફરીથી કેન્ડલ ક્રમને અનસકોમ્બ માહિતી સેમ્પલ પર લાગુ કરીશું તો જાણવા મળશે કે રેખીયના કેસમાં તેની કિંમત ઓછી થઈ છે. આ કિંમતો પિઅરસન અને સ્પીઅરમેન કોરિલેશન કોએફિસિએંટ ની તુલનામાં ઓછી થઈ છે. છતાં પણ તે કિંમત થોડી વધારે છે.
म्हणून, पुन्हा आम्ही जर या अन्सकोम्बे डेटा सेटवर केंडल्स रँक लागू केले तर आम्हाला आढळले की जरी हे लिनीअर प्रकरण कमी झाले आहे, तथापि, पिअरसन्स आणि स्पीयरमॅन कोरिलेशन कोइफिसिएन्टच्या तुलनेत व्हॅल्यू कमी झाले आहे, तरीही त्यास वाजवी प्रमाणात व्हॅल्यू आहे.