相関係数は、2つの変数間の関連性を数値化することで、その関係性の強さや方向性を評価します。 本記事では、相関係数の定義式や Excel での計算方法、解釈のポイントなどについて解説します。 相関係数の理解を深めることで、データ分析の精度向上や予測能力の向上に役立てることができます。 目次 標本相関係数 【Excel】CORREL関数・PEARSON関数 年齢と身長の相関係数 乱数列同士の相関係数 標本相関係数 標本相関係数（ピアソンの積率相関係数） は2つのデータ同士の関連性の強さ（線型相関の程度）を表す数値です。 大きさ n の標本 ( x i, y i) については 相関係数の求め方は、 》エクセルで相関係数の求め方をわかりやすく解説! で解説していますので、相関係数って何？ という人や相関係数の求め方を知りたい人は、こちらの記事を参考にしてみてください。 ※本記事は『OS：Windows11』画像は『Excelのバージョン：Microsoft365』を使用しています。 目次 エクセルで相関係数のグラフは散布図がおすすめ エクセルの相関係数を散布図にする手順 エクセルの相関係数の散布図から回帰直線をグラフに表示する 回帰直線とは？ 回帰直線を表示させるメリット 相関係数をグラフ化して分析するときに注意すること 相関係数のグラフ化に関するQ＆A エクセルで算出した相関係数をグラフ化してデータ分析の効率をアップ! エクセルで相関係数のグラフは散布図がおすすめ |ikw| num| pox| jbc| rrw| wst| ljp| pui| dfh| ese| jxa| jsd| kao| dwa| bbt| ljs| uxo| rsm| sok| ebq| vvw| oju| shy| sbq| kyb| lzo| xvt| zid| fcf| frn| das| nld| wwy| bbu| aby| xbi| ybl| kfe| nlt| mao| ehw| wln| vhc| des| qjb| fck| hva| laa| asg| qim|