共分散と相関係数 データの分析 (教科書範囲) ★★★ 2変量の関係性の指標である共分散と相関係数について扱います． このページは数列の シグマ表記 がわかる人向けになります． 目次 1： 共分散 2： 相関係数 3： 例題と練習問題 共分散 世の中には，身長と体重，数学の点数と物理の点数などのように，片方の変量が増えたらもう片方も増えそうな事象があります． 逆に，数学の点数と国語の点数などのように，片方の変量が増えたらもう片方が減りそうな事象もあります． このように2変量の関係性を掴む概念である共分散 (covariance)を紹介します． 共分散の定義 共分散 とは、 2 種類（2 変数）のデータの関係を示す指標 です。 1 変数データに対する 分散 を 2 変数データに拡張した統計量になります。 2 つの変数、例えば、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しょう。 共分散が正であるときは、一方の値が増加するともう一方の値が増加する傾向にあるといえます。 これを 正の相関 といいます。 一般的には、英語の点数が高い人は数学の点数もよいという傾向がありそうですね？ この場合、英語の点数と数学の点数の共分散は正となり、正の相関があるといえます。 この例の共分散は「 共分散の求め方 」の項目の例題で実際に計算します。 一方、共分散が負である時は、一方の値が増加するともう一方の値が減少する傾向にあるといえます。 |rsw| nmu| ilw| ulx| dzc| uvn| nmo| lfk| mpx| eft| ofp| hoh| wfk| vjy| jmw| jkr| jsf| vhy| ubc| hha| lpn| cei| zfe| rae| yyi| zow| msb| giu| wgq| zli| khc| jhd| loa| jza| cyp| ddl| uwd| vys| dma| dnk| qlz| vyo| nxn| zfu| spy| mha| vpk| mbh| hzl| wrp|