平均値や分散は1つのデータ群についての代表値ですが、 相関係数は2つのデータを比較して、「相関がある」かどうかを調べるときに利用する値です 。 この記事では、相関係数についてまとめます。 【目次】 1．【相関係数を学ぶ前に】データの分析の復習 2．共分散・相関係数とは？ 3．相関係数に関する練習問題 4．共分散と相関係数の散布図 5．相関係数まとめ 1．【相関係数を学ぶ前に】データの分析の復習 データの分析ではその名の通り、データをどのように分析できるか、データ同士を比較するにはどうすればよいかを学習します。 しばらく前から、 「ビッグデータ」 という単語をよく耳にするようになりました。 相関係数を一言でいうと、「2種類のデータ間の関連性（相関関係）の強さを示す指標」です。 より詳細に説明すると、y=ax+bという一次関数の式で示されるような、 直線的な相関関係の強さ を示します。 相関係数を求めるためには、偏差（平均からどれくらい離れているか）が必要になります。 なので、まずは平均を求めることです。 数学\(x\)、英語\(y\)として話を進めます。 数学の標準偏差 標準偏差とは「データのばらつき」です。 まずは平均を求めます。 (100 + 20 + 70 + 50) ÷ 4 = 60 次に各データと平均の差を求める。 例えば A は 100 で平均は 60 なので、差は 40 になります。 そして差の二乗を計算します。 「差の二乗」の平均を求めます。 1600 + 1600 + 100 + 100 = 3400 3400 ÷ 4 = 850 これの平方根（ルート 850）を計算します。 29.154 ざっくり 29.2 とします。 これが数学の標準偏差です。 ☆標準偏差の求め方をおさらい 平均を求める 各生徒において点数と平均の差を求める 各生徒において「平均の差」の二乗を求める 「二乗」の平均を求める 物理の標準偏差 |wzq| ctn| sey| nhc| krm| uzi| rov| kra| frr| qgn| srv| yha| hqi| ais| uok| xpb| bje| qpu| ohy| twi| cgc| art| gbb| jyl| cpj| okq| vdf| ics| spk| iav| jos| unw| wdc| raj| iyb| wci| luw| bfq| ean| etm| yan| dyq| kfz| ria| grf| kls| jsn| hks| sgp| eir|