公開noteのまとめ↑公開しているnote(電子書籍)の内容のまとめています。科学データを解析する際に、相関分析を回帰分析などを行う場合が良くあります。これらの解析を行う際に共分散と呼ばれるパラメータを含んでいる場合があり、こちらのページでは共分散に関する以下のテーマで解説しています。・共分散とは何か?共分散の定義は?・Excel関数(COVAR関数、COVARIAN.P関数)を使用して相関係数を算出してみよう・Excel分析ツールを用いて共分散を求めてみよう・Excel関数、分析ツールを使用せずに共分散を求めてみようというテーマで解説しています。共分散とは何か?共分散の定義は?共分散とは、一言で説明しますとある二つのデータ(結果)における規格化されていない相関係数のようなものと言えます。共分散が大きい場合、片方のデータが大きくなるともう片方のデータが大きくなり、共分散が小さい場合、片方のデータが大きくなるともう片方のデータが小さくなり、0に近いと各々のデータの関連性が低いと言えます。共分散ではデータの値により、その値が大きく変わり、例えば桁数が大きく異なるデータを使用するとその分桁数が大きい共分散が現れやすくなるため、データによって比較ができません。そのために規格化する(-1~1の範囲に収める)ことで各データを比較することが出来るようになり、上述のように規格化したものが相関係数です。相関係数rにおいてはこの値が-1≦r≦1となり、1に近いほど正の相関があり-1に近いほど負の相関があり、0に近いほど関連性が低くなると、共分散と似ていることがわかります。共分散の定義式は以下の通りです。ここでの共分散とは母集団、もしくはある標本データそのものの共分散の定義式であり、標本から母集団の共分散を推定する不偏共分散でないため気を付けましょう。不偏推定量とは?Excel関数(COVAR関数、COVARIENCE.P関数)を使用して共分散を算出してみよう上の定義式を自動で計算してくれるExcel関数があり、これを用いて共分散(英語でcovarience)を算出してみましょう。COVAR関数とCOVARIENCE.P関数と呼ばれる関数を使用します。どちらも同じ処理を行います。当サイトのメインテーマでもあるリチウムイオン電池の容量と質量の関係の表した以下のデータを得たとします。このデータの共分散を算出してみましょう。=COVAR(xの範囲,yの範囲)と指定することで算出できます(もしくは=COVARIENCE.P関数)。すると7332.5となり、0から大きいため共分散は大きいと考えられると判断できます。判断できますと記載したのは使用するデータの値がさらに値が大きい場合、0から離れていた値をとっていたとしても、規格化した場合(相関係数で考えると)だと比較的0に近くなる場合があるからです。このデータの相関係数は0.995となるため、共分散も大きいと判断してよいです。散布図と照らし合わせますと直感的に理解できます。同様にExcel分析ツールを使用しても算出することが出来ます。不偏推定量とは?COVARIENCE.P関数とCOVARIENCE.S関数の違いは?STDEV関数とSTDEVP関数の違いでも解説させて頂きましたが、標本データそのものや母集団のデータそのものの標準偏差や共分散などの統計的データを算出する際に、データ数(自由度n)で割る項を含んでいました。これに対して、標本から母集団を予測する場合(不偏推定量)はこの自由度をnではなく、n-1とします。COVARIENCE.P関数とCOVARIENCE.S関数でもこの違いがあり、COVARIENCE.P関数やCOVAR関数では上述の共分散の式中にて自由度nで割っているのに対して、COVARIENCE.S関数ではn-1で置き換えたもので割っています。そのため、COVARIENCE.P関数の方が値としては大きくなります。標本データや母集団のデータそのものの値の共分散を求めたいのか、標本データから母集団のデータの予想を行いたいのかで適宜使い分けましょう。Excel分析ツールを用いて相関係数を求めてみようExcel関数と同様に分析ツールを用いて相関係数を求めることが出来ます。Excelのデータタブ、データ分析を選択し、共分散を選びましょう。(念のため上にて解説のデータを再度載せておきます)関数では、各配列ごとに選択していましたが、分析ツールはデータ範囲をすべて選びます。ここでラベルとは上のデータでいうと質量や容量の行のことであり、今回は範囲にいれていないため、先頭行をラベルとして使用のチェックを入れません。すると結果は以下のようになります。左下の部分が共分散であり、対角線上は各分散を表しています。値が関数で算出した時と同じであることがわかります。不偏推定量とは?Excel関数、分析ツールを使用せずに共分散を求めてみよう関数、分析ツールを使用せずに共分散を求める方法について解説します。定義式に従い、地道に算出していきましょう。x(下では質量)、y(下では容量)の平均値を求めましょう。各々を足してサンプル数10で割ります。