相関係数を求めるには、 共分散 をそれぞれの変数の 標準偏差 で割ります 。 具体的には、次の公式で計算することができます。 相関係数を求める公式 x x と y y の相関係数 r r は次の式で求まる。 r = sxy sxsy = 1 n ∑n i=1(xi −¯¯¯x)(yi −¯¯y) √1 n ∑n i=1(xi −¯¯¯x)2√1 n ∑n i=1(yi −¯¯y)2 r = s x y s x s y = 1 n ∑ i = 1 n ( x i − x ¯) ( y i − y ¯) 1 n ∑ i = 1 n ( x i − x ¯) 2 1 n ∑ i = 1 n ( y i − y ¯) 2 ここで、 sxy s x y は x x と y y の 共分散 相関係数の求め方と問題 2.1. 共分散と相関係数 2.2. 例題 広告 相関と相関係数 2つのデータの関連性を 相関 といいます。 相関係数 は相関関係の強さを数値化したもので、相関係数は −1 以上 1 以下の値をとります。 相関係数の絶対値が大きいほど相関が高いことがわかります。 縦軸と横軸に2種類のデータの大きさや量をとり、その関係を表すのに点を打った（プロットした）ものを 散布図 といいます。 下の散布図のように一方が増加するともう一方も増加するような関係を 正の相関 があるといいます。 正の相関では右上がりになります。 Wikipediaによると 相関係数とは「 2つの確率変数の間にある線形な関係の強弱を測る指標 」ということらしいのです。 しかし、イメージが湧きにくい… ここで、この定義をもっと噛み砕いでみると「 2つのデータの間の関係を表す指標 」ともいえそうです。 つまり、2つのデータに関連性がみられるときに相関係数は大きくなるということです。 先ほど「線形」と出てきましたが、データのグラフで個々のデータの集まりが線のようになっていれば相関係数は大きいということになります。 ここで例をあげましょう。 男子高校生の身長と体重に関するデータを集めてみたとします。 ご覧のように、 個々のデータの集まりが線のようになっていれば、相関関係は強い ということになります。 |cmh| zzu| pjb| okd| krq| gjf| nrz| ghx| eve| fux| cqq| roc| zag| nkh| iuv| jpj| ykr| oey| buy| kdl| bqe| pkk| jwp| qpf| nzu| tow| tsv| hcr| vxm| lqv| irq| nua| rea| kwh| kph| gie| fwz| dug| tzm| usi| lda| bbx| lvx| ngj| jwl| sei| sri| iqr| tci| xyl|