使用して操作するプロジェクトおよびデータセットを確立します。取り込む変数を選択します。番目の引数で、選択する各属性を文字ベクトルでリストアップします。オブジェクトに変換します。arc.data2sp(rate_select_df)相関行列の外観を改善するには、相関行列のチュートリアルに記載されている複数の関数ライブラリおよびカスタム関数を読み込みます。以下のカスタム関数を使用します。回、相関係数を返します。この関数は、相関行列の下側三角の値のみを識別して返します。回、相関係数を返します。この関数は、相関行列の上側三角の値のみを識別して返します。この関数は、相関係数の大きさで相関行列を並べ替えます。これらの関数は、洗練された、解析することが容易な、警察署と共有できる相関行列を生成します。コンソールに入力して実行し、カスタム関数をワークスペースに追加します。各ライブラリからワークスペースへ関数を追加します。再起動が実行されるという内容のメッセージが表示されることがあります。パッケージを更新するか、パッケージの更新をキャンセルするかを選択できます。次のコードを入力して相関行列を作成します。タブをクリックして、作成された相関行列を表示します。相関行列は、犯罪の発生に影響を与える属性を決定する際に重視したい予測因子を識別するのに役立ちます。この行列は、属性と目的の従属変数との間、および属性間に、どの程度強い相関性があるかを示す値を表示します。データによく適合する予測モデルを見つけようとする場合に、従属変数との高い相関関係がある属性を識別することによって、どの予測因子から試すべきかについて、良いアイデアを得ることができます。相関行列は、予測因子間の多重共線性の可能性がある事例を識別するために使用することもできます。予測因子に、従属変数との正の相関関係がある場合、予測因子の大きさが増えるにつれて、従属変数の大きさも増えるということを意味しています。相関係数が高いほど、この関係は強まります。負の相関関係では、予測因子の大きさが増えるにつれて、従属変数の大きさが減少します。つの予測因子の類似性を示します。予測モデルに、同じ影響を表す変数が含まれている場合、それらの変数は、モデル内で考慮されている影響が応答に強い影響を与えなくなる程度まで、互いに否定し合う傾向があり、モデルを不安定にする可能性があります。高い犯罪率の発生に影響を与える要因を調査するため、これらの値は、両方とも検討する価値があります。変数の上および右にある列は、かなり薄い色と低い値を持っており、他の属性と強い相関性がないことを示しています。対照的に、潜在的な予測因子の間で、多重共線性の可能性のある事例をいくつか観察することができます。持つ明るい赤色の四角によって示されているように、強い相関関係があります。相関行列は、モデルに含めるべき予測因子に関する手掛かりを提供することができますが、このタイプの探索的データ解析は、適切なモデルの構築の単なる一部に過ぎません。このレッスンの目的は、相関行列のみを使用して意思決定をすることです。その他の探索的関数の詳細については、このブログをご参照ください。相関行列の結果に基づけば、あなたの部署には、犯罪発生に影響を与える属性の識別に関して、行うべき作業がまだあるように思われます。理想としては、応答変数に対して極めて大きい相関値を持つ属性を表示して、2つの間に関係が存在することを確信で​​きるようにします。それは当然のことです。その他の可能性のある要因を考慮するための高度な統計手法を必要とすることがあるからです。ビジネス的要因、および環境的要因を使用してデータに情報を付加しました。スポットを検出し、それらのパターンの説明に役立つ可能性のある関係の調査を開始しました。ワークフローに追加したことで、サンフランシスコ市における犯罪およびそれらを減らすためにできることを理解しようと努力する際に、あなたおよびあなたの部署を支援する可能性が、これまでよりも、すぐ手に届くところまで高まりました。使用して統計解析を行う方法を学習します。機能を活用する方法を学習します。高度な視覚化機能とジオプロセシング機能を活用する方法を学習します。リーガルご意見・ご感想をお寄せください。