もくじ 1 散布図と相関関係を理解する 1.1 相関の様子：正の相関、負の相関、相関関係なし 2 共分散を利用し、正の相関と負の相関を区別する 2.1 ピアソンの相関係数により、相関の強さを確認する 2.2 相関係数は外れ値（異常値）の影響を受けやすい 3 相関があると、因果があるといえるのか？ 3.1 疑似相関は頻繁に発生する 4 散布図を確認し、共分散と相関係数を計算する 散布図と相関関係を理解する 多くの場合、統計データでは度数分布表やヒストグラムを利用します。 ただヒストグラムでは、複数のデータが重なって表示されるため、一つのデータがどのように分布しているのか判断できません。 そこで、散布図を利用します。 散布図では点（ドット）を利用して一つのデータを表します。 相関の意味と散布図、正の相関と負の相関、相関係数のとりうる値、共分散と相関係数の求め方について。「相関係数や共分散の公式は？」「相関係数の問題をどう解くの？」を解決。 相関係数は、正の相関が強ければ強いほど1に近づき、負の相関が強ければ強いほど－1に近づく と定められているんだ。 POINT 「正・負の相関」と「相関係数」が何を意味しているかを、このポイントでおさえておこう。 【補足】「相関係数の公式」と「共分散」 「相関係数」には、求める公式があるよ。 相関係数の公式 相関係数をr、データAの標準偏差をS A 、データBの標準偏差をS B 、データAとBの共分散をS AB とするとき、 (相関係数r)＝S AB ÷S A S B 「分散」については、以前に学習したとおり、 ｛（各データ）－（平均値）｝ 2 の和を全体の度数で割る ことで求められたよね。 |wmm| mbn| kch| xco| esf| lst| kqj| ftj| xyw| qwr| nyt| szh| frb| fya| ipr| xeo| xjk| wkf| xyl| peu| mal| htn| opq| feq| ige| uil| zgr| yrb| ltg| bgh| ibo| cqk| mxf| uox| unm| gty| iql| euw| fqz| oyp| xhh| hez| hku| ccl| jdj| iar| sxk| xxg| weg| gfk|