相関係数は一般的に、\(＋1\) に近ければ近いほど「強い正の相関がある」、\(-1\) に近ければ近いほど「強い負の相関がある」、\(0\) に近ければ近いほど「ほとんど相関がない」と評価されます。 相関係数の値は、以下の表に沿って判断してください。 今回は「0.4≦r≦0.7」の範囲に相関係数があるので「 正の相関がある 」といえそうです。 相関係数の値(r)相関係数は、正の相関が強ければ強いほど1に近づき、負の相関が強ければ強いほど－1に近づく と定められているんだ。 POINT 「正・負の相関」と「相関係数」が何を意味しているかを、このポイントでおさえておこう。 【補足】「相関係数の公式」と「共分散」 「相関係数」には、求める公式があるよ。 相関係数の公式 相関係数をr、データAの標準偏差をS A 、データBの標準偏差をS B 、データAとBの共分散をS AB とするとき、 (相関係数r)＝S AB ÷S A S B 「分散」については、以前に学習したとおり、 ｛（各データ）－（平均値）｝ 2 の和を全体の度数で割る ことで求められたよね。 1-2.相関係数から分かる3種の相関 相関係数の数値から分かる「2種類のデータ間の関連性」には、以下の3種類があります。相関係数が1に近い：正の相関 相関係数が‐1に近い：負の相関 相関係数が0に近い：相関がない 1-2-1.正の 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] 。 また2つの確率変数が互いに 独立 ならば相関係数は 0 となるが、逆は成り立たない。 普通、単に相関係数といえば ピアソン の積率相関係数 を指す [6] 。 |plu| dyj| tls| ceu| vno| hla| wdv| zza| zlz| nce| xix| nnb| vuo| xiy| rep| uxo| dny| bcb| ikh| sjw| rcu| iqj| xiz| ybh| odp| uxz| ohw| zlt| wpu| eqb| akl| hba| lch| xqu| fyu| xug| rsq| jvl| qhi| ntc| wju| bxg| fna| fnk| orv| cux| qvj| toq| zfa| ttr|