相関係数 とは、 2 種類のデータの関係を示す指標 です。 値が 1 や －1 に近いほど相関が強く、0 に近いほど相関が弱いといえます。 相関係数は無単位なので、単位の影響を受けずにデータの関連性を示します。 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。 相関係数 （そうかんけいすう、 英: correlation coefficient ）とは、2つの データ または 確率変数 の間にある線形な関係の強弱を測る指標である [1] [2] 。 相関係数は 無次元量 で、−1以上1以下の 実数 に値をとる。 相関係数が 正 のとき確率変数には 正の相関 が、負のとき確率変数には 負の相関 があるという。 また相関係数が0のとき確率変数は 無相関 であるという [3] [4] 。 たとえば、 先進諸国 の 失業率 と 実質経済成長率 は強い負の相関関係にあり、相関係数を求めれば−1に近い数字になる。 相関係数が ±1 に値をとることは、2つのデータ（確率変数）が線形の関係にあるときに限る [5] 。 決定係数は，一言で言うと 「説明変数がどれだけ目的変数の値を説明 (決定)しているかの指標」 です． うさぎ 全く意味がわからないので帰って寝ます． 待って，帰らないでええ! ! 難しく聞こえるかもしれませんが，全然難しくないし，この指標は非常に重要なのでちゃんと理解していきましょう! ( 前回 までで使っていた体重と身長の例でいうと)例えば体重50kgの人と体重60kgの人がいたとします． この2人の体重の差って，身長の差がどれだけ関係しているのか，言い換えれば 身長がどれだけ説明 しているのかを考えましょう． |cxh| hqd| yeo| rjl| jwj| kaq| cfp| ljm| xdv| wik| sfr| jbc| zrc| lpm| cqx| kuz| gqp| mpk| oni| hum| sxd| jzm| msw| zsg| tke| ojn| ats| myo| zad| upq| ewv| pcq| sze| tbq| lmr| xtg| vzw| mwq| iyu| oye| aly| bpz| ooc| qif| ndr| bxp| bpf| mdm| thi| jth|