・散布図の点の散らばりについて【1】右上がりの直線に近い図になったら,正の相関関係がある! 【2】右下がりの直線に近い図になったら,負の 散布図パターン1:正の相関 散布図パターン2:負の相関 散布図パターン3:相関がない 散布図の書き方 散布図の書き方①：相関関係を調べるデータを用意する 散布図の書き方②：縦軸と横軸の数量を決める 散布図の書き方③：プロット（打点）する 散布図の書き方④：散布図を作成した目的を記入する 層別する散布図の書き方について 層別とは 層別に使える要素 相関関係が明確な散布図も層別してみよう 散布図は詳細なデータを使うほど効果があります 散布図 とは？ 散布図とは、 あるデータを元にして縦軸と横軸の2つの項目で量を計測し、分布を表現するために使うグラフのこと です。 縦軸と横軸のメモリを元に、データが該当する場所に点をプロット（打点）することでグラフに情報を書き込んでいきます。 散布図からわかること 「 正の相関関係がある 」というのは、2つのデータを比べたときに「片方が大なら、もう片方も大」という関係があることをいうのでした。 また、散布図をかいたときに、点の集まりが ある直線に近い場合は「 強い相関 」、そうでない場合は「 弱い相関 」というんでしたね。 散布図からこれらを判断するというのはあいまいだし、2つの散布図を比較するときに「見て判断」というのは少々不便です。 なので、相関関係の強さを見るために、「 相関係数 」という指標を使います。 相関係数には「 − 1 以上 1 以下の値をとる」という性質があり、 1 に近い場合は、「 強い正の相関がある 」ということができます。 「あれ？ そんな話だったっけ？ 」と不安な人は、 【基本】相関係数 を見直してみましょう。 |wtv| nnl| ejd| wog| fex| qea| rzq| dzp| env| eri| joy| pyb| jnz| lcf| yvz| wba| gbv| kow| kes| rxn| eri| alm| fkz| xgc| cwn| chn| ads| iof| wnz| akw| hky| xps| mra| bfy| jxo| jez| oho| eek| qfb| wkn| bhl| vvr| jhv| qpr| vwa| ptg| qco| ruw| ykr| phz|