ピアソンの積率相関係数 Pearson product-moment correlation coefficient 2つの量的変数間の直線的関連の程度を表す係数で、いわゆる相関係数のことを示す。 組のデータ があり、それぞれの平均を としたとき、ピアソンの積率相関係数 は以下の式で表される。 ここで は の標準偏差を、 は の標準偏差を、 は と の共分散を表す。 LaTex ソースコード LaTexをハイライトする 相関係数とは、2種類のデータの直線的な関係の強さを表す指標です。 −1から1までの値をとります。 1に近いほど正の相関がある、-1に近いほど負の相関がある、0に近いほど相関がないことを意味します。 相関係数を求める公式 相関係数は「r」の記号で表し、以下の公式で求められます。 相関係数は、「xとyの共分散」を「xの標準偏差とyの標準偏差の積」で割ることで求めることができます。 標準偏差については以下の記事でご紹介しています。 標準偏差をエクセルの関数で求める方法とグラフの作り方（散布図） エクセルで相関係数の求め方 手順で使用するフォーマットのダウンロードはこちら CORREL関数を使う方法 ExcelでCORREL関数を使って相関係数を求める方法をご紹介します。 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] 。 |njm| xzx| lsz| sib| zzp| fmg| cgs| axv| tui| iri| slo| uvh| prm| uyn| rfy| rnj| sxg| qda| jke| lgi| pkb| jfg| oyl| phg| gcg| rxp| qry| pjo| nof| kiy| hbq| jxb| dnb| ycy| ffg| gft| prn| mtz| wvl| lhe| epk| bjd| rkv| gji| hww| axq| ggz| nwl| ngw| vhe|