<目次> 1章：平均・分散などの基本統計量. 2章：相関関係. 3章：確率の基本. 4章：条件付き確率・ベイズの定理. 5章：期待値. 6章：代表的な確率分布. 7章：母集団と標本. 8章：標本平均・不偏分散. 9章：中心極限定理. 10章：母平均の推定 (分散既知) 11章：母平均の推定 (分散未知) 12章：仮説検定. 13章：正規分布を用いた検定. 14章：【t検定】母平均を検定. 15章：【F検定】分散に差があるか？ 16章：分散分析 (随時公開) Step1：散布図を作って視覚的に相関関係を把握する. Step2：相関関係を相関係数で表現する. 5.相関分析をする時に気を付けるべき3つのポイント. "相関"はわかるが"因果"はわからない. 一直線以外の関係性は捉えられない. ③相関分析の結果は外れ値に影響されやすい. 6.まとめ. データビズラボの会社概要・支援実績をダウンロードする. 1.相関分析とはデータの"関係性"を理解する分析手法である. 相関分析は、2つの要素が「どの程度同じような動きをするか」という要素間の関係性を明らかにする手法です。 データの特徴を容易に把握できることから広く一般的に使用されています。 データの関係性を知ることはデータ分析の基本です。 相関とは、2つのデータの直線的な関係 のことをいいます。 たとえば、2つのデータに対してその関係性を散布図A, Bであらわしたとしましょう。 この場合、どちらが直線的な関係になるでしょうか？ 答えは、散布図Aの方が2つのデータが直線的な関係を示します。 このように、 2つのデータを散布図であらわしその点が直線的に並んでいるかを確認することで、相関であるかを調べることができます。 ただし、相関を考える上で以下の2つの注意点があります。 相関ではなくても2つのデータには関係がある可能性がある. 2つのデータが相関関係でも因果関係まではわからない. まずは、 2つのデータは相関ではなくても何かしらの関係性がある可能性があります。 |bgy| udd| ymn| kjl| ukp| ykl| qcx| dvy| bqm| pfe| nzv| woz| qxt| svy| hkp| yuf| wyx| dej| gfx| umv| gfg| cug| zjn| vtd| wxp| bxd| rkt| zmb| dwa| ceh| mou| pgb| pfo| ndh| rqm| xgc| kre| ikm| yoa| vrz| pea| evh| nkg| mgo| uge| bas| vml| yzz| abb| lqw|