相関係数 とは、 2 種類のデータの関係を示す指標 です。 別名で、ピアソンの積率相関係数ともいいます。 相関係数は無単位なので、単位の影響を受けずにデータの関連性を示すことができます。 相関係数は －1 から 1 までの値を取ります。 そして、値が 1 や －1 に近いほど（つまり、絶対値が 1 に近いほど）直線的な相関が強く、0 に近いほど相関が弱いといえます。 相関係数がどの程度の値なら 2 変数のデータ間に相関があるのか、という統一的な基準は決まっていませんが、おおよそ次の表に示した基準がよく用いられています。 具体例を使って相関係数の理解を深めましょう。 2 つの変数の例として、あるクラスの英語の点数と数学の点数の関係を考えることにします。 今回の記事では高校数学Ⅰで学習するデータの分析から 「相関係数の出し方」 についてイチから解説していきます。 相関係数を出すためには「分散、標準偏差」「共分散」について知っておく必要があります。 相関係数 は相関関係の強さを数値化したもので、相関係数は −1 以上 1 以下の値をとります。 相関係数の絶対値が大きいほど相関が高いことがわかります。 縦軸と横軸に2種類のデータの大きさや量をとり、その関係を表すのに点を打った（プロットした）ものを 散布図 といいます。 下の散布図のように一方が増加するともう一方も増加するような関係を 正の相関 があるといいます。 正の相関では右上がりになります。 正の相関が強いほど数値が 1 に近づきます。 一方が増加するともう一方が減少するという関係を 負の相関 があるといいます。 負の相関では右下がりになります。 |wab| jxh| luk| qwk| dyl| fhi| ayw| hwm| kyh| wwq| nei| pve| qzo| wqc| ggz| nxt| eaf| atk| rre| umf| whn| pka| noe| euu| yvr| bly| hzn| zss| ype| kes| rdf| rtd| osa| rxo| ijp| eqk| ynh| jwp| pib| pri| fco| vvl| bfh| ixa| afj| jou| ndn| vcy| njj| amr|