Ook wanneer je een hoge regressie coefficient hebt zijn er nog steeds dieren die een EBV hebben welke hoger of lager is dan de TBV. Als we in staat zouden zijn om de fokwaarde met 100% nauwkeurigheid te voorspellen, zouden de EBV en TBV dezelfde waarde hebben. Als we dan de TBV tegen de EBV zouden plotten zou een perfecte lijn ontstaan. Hoe minder datapunten er in de lijn zijn, des te minder zekerheid je hebt over of de EBV inderdaad de echte fokwaarde representeert: de schattingen zijn niet nauwkeurig. Een maatstaaf voor de datapunten die op de lijn vallen, en dus de nauwkeurigheid van de fokwaarde schatting, is de correlatie. Als de correlatie tussen de EBV en de TBV gelijk is aan 1, dan heb je het voor elkaar gekregen om perfecte schattingen te doen van de TBV. Hoe verder de correlatie van 1 afwijkt (dus hoe meer de data een wolk i.p.v. een lijn vormt), des te minder nauwkeurig de schattingen voor de fokwaardes zijn.
Dit wordt weergegeven in figuur 3. Links zie je een wolk van punten: sommige EBV's weerspiegelen de echte fokwaarde, maar sommige schattingen zijn ver van de echte fokwaarde te vinden. De correlatie tussen de EBV en de TBV in dit figuur is 0,76, de EBV weerspiegelt de TBV niet voor alle dieren. Bijvoorbeeld, er zijn twee dieren met een EBV van 4, maar hun TBV verschilt: 3 en 5. In werkelijkheid kunnen we grafieken als deze niet produceren omdat we de TBV niet weten. Maar wat we wel kunnen doen is de nauwkeurigheid van de EBV schatten: de correlatie tussen de fenotypische informatie en de TBV. Dus hoeveel de EBV in lijn is met de TBV.
Dus:
De nauwkeurigheid van de fokwaardeschatting representeert de correlatie tussen de EBV en de TBV en heeft een waarde tussen 0 (onnauwkeurig) en 1 (100% nauwkeurig).