相関係数 - Wikipedia

ピアソンの積率相関係数は、あくまでも確率変数の間にある線形な関係の尺度に過ぎない[1][2]。また、確率変数間の因果関係を説明するものでもない。相関係数は順序尺度であり比尺度ではないので、例えば「相関係数が0.2と0.4であることから、後者は前者より2倍の相関がある」などと言うことはできない。 しばしば、相関があるという表現が、あたかも因果関係を示しているかのように誤解あるいは誤用される。 2つの変数（A，B）間に相関が見られる場合、偶然による相関を除けば、次の3つの可能性が想定される（相関と因果の違いに関する誤解・誤用において目立つのは、3番目の場合である）。 AがBを発生させる BがAを発生させる 第3の変数CがAとBを発生させる（この場合、AとBの間に因果関係はなく擬似相関と呼ばれる） 因果的な効果の推定ににあたっては、単に相関を見るだけでは分からない。ジューディア・パール[8]やド

[kokumaijp]

“単に相関係数といえば、ピアソンの積率相関係数（Pearson product-moment correlation coefficient）をさす”

[yaoki_dokidoki]

この記述は間違いみたい→「相関係数は順序尺度であり間隔尺度ではないので、例えば「相関係数が0.2と0.4であることから、後者は前者より2倍の相関がある」などと言うことはできない。」

[castle]

「2つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標。-1から1の間の実数値をとり、1に近いときは2つの確率変数には正の相関があり、-1に近ければ負の相関がある。0に近い時はもとの確率変数の相関は弱い」

[jun_okuno]

"ピアソンの積率相関係数をさす。これの検定には偏差の正規分布を仮定する（パラメトリック）方法である。"

[kubomi]

ベクトルの余弦

[blunato]

2 つのデータ列の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標