散布図を描く

相関係数の計算

相関係数の仮説検定

(1) 相関分析の前に、まず散布図を描きます。

(2) 外れ値が相関係数に与える影響が大きいため、外れ値が発生した場合は相関関係を慎重に使用してください。

(3) ピアソン相関分析は二変量正規分布データに適しています。

(4) 相関関係は必ずしも因果関係ではなく、相関関係は必ずしもつながりではありません。

(5) r が 0 に近いことは、2 つの変数間に相関関係がないことを意味するわけではありません。

(6) 階層データのブラインド マージではアーチファクトが発生しやすくなります。

散布図を描く

回帰係数 b と定数項 a を計算します。

回帰係数の仮説検定

回帰直線を引く

2 つの変数間の関係は意味のあるものでなければなりません。

従属変数は正規分布に従う必要があります。

線形回帰分析の主な目的は予測と制御であり、回帰式の適用範囲は独立変数の値の範囲に限定されます。

2 つの変数の変化傾向が非線形である場合、非線形回帰式の当てはめを考慮する必要があります。

情報要件

コンテンツを分析する

1. 同じデータセット内の r と b の正負の符号は一致しており、r = 0 の場合、b =0。

2. 同じデータセットに対する r と b の仮説検定の結果は一貫しています。つまり =