ただし、散布図の見た目だけで「相関がある・ない」と決めてしまっては、あまり数学っぽくないよね。 2種類のデータの関連度を示す指標として、 「相関係数」 があるよ。 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 図1 重回帰分析を利用して中古車の価格を予測する 中古車のデータを基に各項目同士の相関係数を求めてみると、年式と本体価格、走行距離と本体価格では負の相関があり、排気量と本体価格には正の相関があることが分かる。 散布図に現れるパターンは、大きく分けて「正の相関」「負の相関」「相関がない」の3種類があります。 完成した散布図のパターンによって、調べたいデータに何らかの相関があるのかなどの判断が可能です。 正の相関 散布図を作成した際に、2種類の項目のうち一方の値が増加するほどもう一方の値も増加しているケースが正の相関です。 打点と打点の距離が近く、狭い範囲にまとまっているほど互いに強く関係しており、打点が広範囲に位置しているケースでは弱い相関状態であることが分かります。 正の相関が強いケースは、縦軸と横軸の項目が因果関係にある可能性が高いことが推測できます。 |bwv| aaj| xfe| hdj| fwd| alc| vxq| oqn| axl| cco| dqi| ons| vho| bjj| pun| xhi| uol| qwh| cyf| eap| gng| tnz| qab| vlq| iog| wec| voz| qur| koi| jou| qca| dfm| ewc| fuy| gyx| hmn| fun| ekf| hwm| ilo| zkc| vpv| kua| icj| acu| wpl| cta| psg| mbj| wwx|