統計学入門−第5章

この章では相関分析と回帰分析の計算原理と使い分け、そして間違いやすい相関と回帰、さらに一致係数と各種手法の相互関係について解説します。 5.1 相関係数と回帰直線 あるデータと別のデータの間の関連性を分析する手法には相関係数(correlation coefficient)を中心にした相関分析と回帰直線(regression line)を中心にした回帰分析があります。 これらの手法は広く利用されているわりに――あるいは利用されているからこそ――しばしば間違って用いられます。 誤用の原因は値の計算原理と深く関わっているので、原理をよく理解して正しく利用するようにしましょう。 (1) 相関分析(correlation analysis) 相関係数は2種類のデータについて、一方の値が大きい時に他方の値も大きい(または小さい)かどうかを現象論的に要約する値です。 そのため因果関係ではなく相関関係の

[kenomi]

SONARのSQASの第一階層での改善度ランキングと、 　相関係数ランキングが一致しない理由について問い合わせもあり、 　改めて再考。相関係数と最小二乗法により引いた回帰直線の関係、およびそれらと