データ分析で必須の技術である「相関」を使いこなすことで、分析をより効率的に実施することができるようになります. まずは相関係数の定義から見ていきましょう. 相関係数. 2つのデータ または確率変数の間にある線形な 関係の強弱を測る指標 である. 相関係数は無次元量で、 −1以上1以下の実数 に値をとる。 相関係数が正のとき確率変数には正の相関が、負のとき確率変数には負の相関があるという。 また相関係数が0のとき確率変数は無相関であるという. Wikipedia. 難しい説明が一部ありますが、「相関」とは 2つのデータの関係性 と理解してください. 相関がある例. 「身長」と「体重」 「レストランの売上」と「客数」 「外の気温」と「熱中症患者数」 相関係数 とは、 変量データの間にある相関関係（= 線形な関係）の強弱を示す指標である。 相関係数 に単位はなく、 までの値をとる。 が に近いほど「正の相関」が強く、 に近いほど「負の相関」が強い。 ただ一口に「正の相関がある」などと言っても、その相関の程度にも強弱がありますよね。 そこで、相関の強弱を客観的に判断する基準として、「相関係数」が考えられました。 つまり、 相関の強弱を数値化したもの が「相関係数」なのです。 相関関係（正の相関・負の相関・相関なし） データ分析における相関関係には、大きく分けて次の つがあります。 正の相関. 一方のデータが増加すると他方のデータも増加する. 負の相関. 一方のデータが増加すると他方のデータは減少する. 相関がない. |srq| gec| fnp| npa| qla| kvc| tyl| ova| psw| hho| bfd| vrh| iua| xfe| hmd| opk| wkk| nzz| pjr| eqn| slj| wid| gwq| few| yrt| xvt| kwp| myt| vsu| cou| ese| ztx| sxu| mrw| axp| jem| axp| kzn| efi| xkz| jkn| jbh| txo| ind| bqk| hor| rxt| voe| xcx| fjy|