相関係数の計算の具体例それでは、具体的なデータを例にして、相関係数を計算してみます。英語と数学の試験を受けて、英語と数学それぞれの成績が、一郎は10点と10点、二郎は20点と40点、三郎は30点と90点だったとします。90ただし、コンピュータで処理するため、次のようなCSVファイルが用意されていると仮定します。Excelで相関係数を計算してみましょう。score.csvをExcelで開きます。Excelには、CORRELという相関係数を計算するための関数があります。今回はこれを使って計算します。適当なセルに、=CORREL(B2:B4,C2:C4)と入力すると、英語の得点と数学の得点の相関係数が計算できます。B2:B4が英語の得点が入っているセルで、C2:C4で数学の得点が入っているセルを指定しています。Enterキーで確定すると、相関係数が計算されます。Excelではほかに、「分析ツール」というものを使って相関係数を計算する方法もあります。興味がある方は調べてみてください。次に、R言語で計算してみます。Excelと違って無料で入手できるのでうれしいですね。Studioやターミナルから、Rのコンソールを起動します。次に、score.csvを読み込みます。必要があれば、score.csvへのパスを変更します。read.csv("./score.csv")最後に、English列とMathematics列の相関係数をcor関数で計算します。df["Mathematics"])これで、R言語で相関係数が計算できました。今度は、機械学習界隈で人気のPythonで計算してみます。Pythonでは、データ分析ライブラリのPandasを使ってみます。PythonのREPLを起動します。私は便利なIPythonを使うことにしています。次に、Pandasをimportします。pdread_csv関数でscore.csvを読み込みます。pd.read_csv("./score.csv")最後に、corrメソッドで相関係数を計算します。df.corr()!PythonとPandasでの計算これで、PythonとPandasで相関係数が計算できました。Spark上で計算してみます。ビッグデータを扱っている方はSparkをつかっているかもしれませんね。PySparkを起動します。pySparkSparkのDataFrameとしてscore.csvを読み込みます。ヘッダを有効にし、型を自動的に推論します。True).csv("score.csv")corrメソッドを使って相関係数を計算します。"Mathematics")これで、PySparkで相関係数が計算できました。Libraryツイート#Python#R言語#数学tmtkデータ分析と機械学習とソフトウェア開発をしています。アルゴリズムとデータ構造が好きです。