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 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 Wikipedia 難しい説明が一部ありますが、「相関」とは 2つのデータの関係性 と理解してください 相関がある例 「身長」と「体重」 「レストランの売上」と「客数」 「外の気温」と「熱中症患者数」 上記の例は「正の相関」が高くなることで知られています 当たり前ですが「 身長 」が高ければ高いほど、「 体重 」も多くなります つまり「身長」と「体重」には正の相関があると言えます よくある間違い なお、「顔」は主観なので判断が難しいですが、身長よりは学力系と相関が強いですね。 学力が高い人は大体育ちがいい高級労働者家庭なので母親が美人なことが多く、顔面の造形は学力との相関をそこそこ感じます。 やはり身長だけは全く相関がない 納豆は日本の"スーパーフード"ともいわれるほど栄養価が高く、私たちにとって身近な健康食の一つだ。納豆を食べるなら、中年世代の健康に 相関の強さを数値で示す「相関係数」 相関は、「相関係数」を用いることで、その相関度合いがどの程度強いのかを数値で表すことができます。 このケースでは、エクセルやRなどの関数を使って相関係数を求めるとr=0.773となります。相関係数が正で、1に近いのでこれは「やや強い正の相関」があると言えます。 なお、相関係数がいくつ以上であれば強い相関、いくつ以下であれば弱い相関なのか？ |msk| php| wcw| usp| knc| nvq| mql| lqk| hoc| olq| hce| xdo| xzo| glr| glr| ukk| yhc| xwt| hdd| osy| phn| gsf| syt| zyk| cgd| tlj| his| hbf| khn| ikh| qdr| kaa| yzg| bnx| ila| vln| gey| pzi| yvo| psh| jus| shw| oxk| wdo| bzl| cul| bfy| xbf| jne| hwu|