11:59基礎統計学の勉強をしています。Pearsonの積率相関係数の計算方法について教えて下さい。データ数nで割った値なのでしょうか。それとも,(n-1)で割った不偏推定量を用いるべきなのでしょうか。せんが,原理としてはどちらが正しいのでしょうか。同様に,回帰直線の傾きbを最小二乗法によって求める場合についても,原理としては不偏推定量を用いるべきなのでしょうか。手計算で平均値,分散,共分散,とデータ分析を進めていくにあたって,どちらを使うのか分からなくなってしまいました。母集団と標本の関係が,混乱しております。基本的な質問で恐縮ですが,ご教示よろしくお願いします。どちらを使っても相関係数rの値は変わりませんが,原理としてはどちらが正しいのでしょうか「原理的に」と考えること自体に意味がないと思います。意味づけしたければ,分散というのはデータ1個あたりの変動つまり,変動の平均値ということからいえば分散のほうが,説明はつけやすいかも。回帰分析の場合も同じ。11:59お返事ありがとうございます。結果的に分散や共分散で表されると考えると,原理を考える意味がないかもしれませんね。関の有意性を検定する際に標本相関係数と母相関係数を考えるので,標本相関係数を計算する場合は不偏推定量を用いるのかなと考えました。あった)ので,質問させて頂いた次第です。変動の平均値という観点から考えます。ありがとうございました。幾つかの本やネット上の講義録を調べましたが,不偏推定量を用いると書いてあるのは1例のみで,後は全て分散をつかっていたざっと見ただけですが,共変動,変動を使うものが一番多いようですよ。