よる数値解析などを取り揃えております。2つのデータ同士の関連性の強さ(線型相関の程度)を表す数値です。一般的には、得られた数値の絶対値によって次のような評価を行ないます。強い相関があるただし、これはあくまで目安の指標なので、実際には全く関係のないデータ同士であっても「少し相関がある」というような結果が現れてしまうこともあります。いう関数もあります)。=CORREL(配列1,配列2)以下でサンプルデータを使って相関係数を計算してみます。歳までの男子を無作為に選んで身長を記録した(という想定で作成されたサンプルの)データです。年齢と身長の間に相関があることは、ほぼ疑いのない事実ですが、その相関の強さがどれくらいなのか確かめてみましょう。=CORREL(B3:B15,C3:C15)と入力します。非常に強い相関があることがわかります。年齢上限値を大きくすると、成人以降は身長が伸びないので相関は弱くなります。さきほどの指標で結論するなら「相関が少しある」という程度になってしまいます。乱数列同士のの標本相関を調べます次は乱数群同士の相関を調べてみます。範囲で出力された無作為な整数です。考えるのが普通ですね。怖ろしい(?)結果が待ち受けています。それから、どこでもいいので適当なセルに=CORREL(B3:B12,C3:C12)と入力してください。」という負の相関が現れてしまいます。これは先ほどの指標では「相関が少しある」ということになります。歳を上限とした年齢と身長データの相関よりも大きな値です。これは相関係数があくまで「直線傾向の強さ」を表していることに起因します。乱数であっても下限値と上限値が近いと、これぐらいの相関を示すのです。数学マクロ入門講座の第14回目です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。