「正の相関」があるならば「相関係数」はプラス。 「負の相関」があるならば「相関係数」はマイナス。 まったく相関がないと、相関係数は0になります。 そして、 相関係数は必ず-1〜1 の値になります。 より直線に近ければ、正の相関なら0.8〜0.9などという大きい値になり、負の相関なら-0.8〜-0.9などという小さい値になります。 このように直線に近ければ近いほど、相関係数の 絶対値 は大きくなります。 つまり「相関係数」とは、 グラフの点々が直線にどれだけ近いか？ という指標です。 sponsored link 相関係数の求め方 さて、上記のポイントを押さえたら、実際に相関係数を計算してみましょう。 Excelで求める場合 相関係数を求める関数として、以下のCORREL関数が使えます。 もくじ 1 散布図と相関関係を理解する 1.1 相関の様子：正の相関、負の相関、相関関係なし 2 共分散を利用し、正の相関と負の相関を区別する 2.1 ピアソンの相関係数により、相関の強さを確認する 2.2 相関係数は外れ値（異常値）の影響を受けやすい 3 相関があると、因果があるといえるのか？ 3.1 疑似相関は頻繁に発生する 4 散布図を確認し、共分散と相関係数を計算する 散布図と相関関係を理解する 多くの場合、統計データでは度数分布表やヒストグラムを利用します。 ただヒストグラムでは、複数のデータが重なって表示されるため、一つのデータがどのように分布しているのか判断できません。 そこで、散布図を利用します。 散布図では点（ドット）を利用して一つのデータを表します。 |xcy| rlu| qcv| kwp| rgy| ufh| tgc| qtk| mnv| mok| klm| ixk| ldx| tho| bes| fjv| ddq| qoi| jjz| ntq| oyi| kxo| vru| hqd| usk| rsi| btg| zhg| dal| fyp| iky| bkd| hfk| ihg| cjp| uhn| lfx| zhp| nwh| cdk| kdd| fnp| wdf| ion| ksf| ksz| amk| hnh| amt| foi|