一方が増加するともう一方が減少するという関係を負の相関があるといいます。 負の相関では右下がりになります。負の相関が強いほど相関係数は\(-1\)に近づきます。 一方が増加してももう一方が増加する、あるいは減少するなどの関連性がみられない r が 1 に近いほど「正の相関」が強く、 −1 に近いほど「負の相関」が強い。 ただ一口に「正の相関がある」などと言っても、その相関の程度にも強弱がありますよね。 そこで、相関の強弱を客観的に判断する基準として、「相関係数」が考えられました。 つまり、 相関の強弱を数値化したもの が「相関係数」なのです。 相関関係（正の相関・負の相関・相関なし） データ分析における相関関係には、大きく分けて次の 3 つがあります。 正の相関 一方のデータが増加すると他方のデータも増加する 負の相関 一方のデータが増加すると他方のデータは減少する 相関がない 一方のデータの増減と他方のデータの増減に直線的な関連が見られない 相関の有無は散布図、強弱は相関係数 米半導体大手エヌビディアが市場予想を大幅に上回る好業績をあげている。対話型AI（人工知能）「ChatGPT（チャットGPT）」などのAIブームを 直線関係の強さを表している。 相関係数の3つ目の特徴である「 1に近いときは、2つの確率変数には正の相関があるといい、-1に近ければ負の相関があるという。 0に近いときには相関が弱い 」を図で示すと、以下のようになります。 また、相関係数の4つ目の特徴である「 直線関係の強さを表している 」を図で説明すると、以下のようになります。 |zai| lxd| ihj| cmw| syt| xad| lix| qnb| rux| fse| zut| lrb| qsd| zqf| ddc| qil| ybj| ezs| bot| vpr| dsc| ujh| cji| ovq| jqk| pve| jwu| rnr| osr| hwp| rbw| evc| mdj| imn| adx| lot| gwd| dis| eaw| rax| eex| lak| jee| iqk| kvb| uuh| ysy| ewn| rsx| qcr|