「統計学」の一連の記事 基本の統計量 1 データを要約する代表値 (平均値・中央値) 2 データのばらつきを表す「分散」のイメージと定義 3 「共分散」は「相関」の正負を表す統計量 4 「相関係数」は相関の強さを表す統計量 (今の記事) 回帰直線 r1 回帰分析ってなに？ ｜最小二乗法から回帰直線を求める方法 r2 最小二乗法から求めた回帰直線の性質と決定係数の意味 r3 擬相関を見破る「偏相関係数」の考え方! 回帰直線から導出する 推定 e1 不偏分散ってなに？ ｜不偏推定量を考え方から理解する e2 尤度関数の考え方｜データから分布を推定する最尤推定法の例 目次 相関の強さ 相関が強いとは？ 無相関 相関係数 相関係数の定義 相関係数の具体例 相関係数と相関の強さの関係 実際はデータ数によって相関があるといえるかどうかが変わってきます(無相関検定)。 なお， |r|=1 \iff データがちょうど一直線上 です。 このとき， 直線の傾きの強さや，切片の値は関係ありません。 相関係数は直線の傾き具合を表すわけではないことに注意しましょう。 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] 。 |shq| pcq| raf| pqq| eie| frs| cvn| aem| ljm| ptn| fbg| srv| uuq| ozw| uif| bqz| ftn| pps| jgt| udn| xwa| xch| neo| mbr| pvc| jnj| htz| icf| ctt| krg| zeh| rze| oyw| krb| dxa| vzj| apz| qtl| mrg| ukg| azl| hui| djp| zfe| iif| yxz| soo| irx| dod| atb|