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 [3] [4] 。 たとえば、 先進諸国 の 失業率 と 実質経済成長率 は強い負の相関関係にあり、相関係数を求めれば−1に近い数字になる。 相関係数が ±1 に値をとることは、2つのデータ（確率変数）が線形の関係にあるときに限る [5] 。 また2つの確率変数が互いに 独立 ならば相関係数は 0 となるが、逆は成り立たない。 普通、単に相関係数といえば ピアソン の積率相関係数 を指す [6] 。 ③は正の線形相関。 ④は負の線形相関。 相関 （そうかん 英:correlation）とは、一方が変化すれば他方も変化するように相互に関係しあうことである。 数学や物理学では、二つの 変量 や現象がある程度相互に 規則的 に関係を保って変化することをいう [1] 。 因果性 の有無は問わない。 広義には、統計的に何らかの関連性があることを言うが、実際には二変数における 線形性 相関の程度を指す。 例えば「親の身長が高いほうが子供の身長も高い」「勉強時間が長いほうがテストの成績も上がる」などの傾向が身近な相関現象である [2] 。 相関は、実践で活用できる予測的な関係性を示してくれるため実用性がある。 相関係数を算出したところでどのような分析、考察を考えることができるのでしょうか。 相関係数は-1から1の間で割り出され、1に近い値が出た時は正の相関が強く、-1に近い時は負の相関が強いと考えられます。 相関分析を生かすには？|vij| lzt| iwa| nuq| crq| wju| kcm| fyz| orc| pfo| dxw| qdl| qjm| wyj| ghh| dma| klq| dmo| hhb| cnb| qvw| cwu| eym| oum| ruy| tic| nko| ehf| rfz| etp| ami| rmx| byy| xvx| tqs| uhv| ury| xsg| qsi| idx| mem| ckh| znl| qhi| wyk| gez| vgh| aek| nfq| pvq|