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scatter-plotとcorrelation-coefficientに関するnabinnoのブックマーク (2)

  • 散布図 - Wikipedia

    英語版記事を日語へ機械翻訳したバージョン(Google翻訳)。 万が一翻訳の手がかりとして機械翻訳を用いた場合、翻訳者は必ず翻訳元原文を参照して機械翻訳の誤りを訂正し、正確な翻訳にしなければなりません。これが成されていない場合、記事は削除の方針G-3に基づき、削除される可能性があります。 信頼性が低いまたは低品質な文章を翻訳しないでください。もし可能ならば、文章を他言語版記事に示された文献で正しいかどうかを確認してください。 履歴継承を行うため、要約欄に翻訳元となった記事のページ名・版について記述する必要があります。記述方法については、Wikipedia:翻訳のガイドライン#要約欄への記入を参照ください。 翻訳後、{{翻訳告知|en|Scatter plot|…}}をノートに追加することもできます。 Wikipedia:翻訳のガイドラインに、より詳細な翻訳の手順・指針についての説明があり

    散布図 - Wikipedia
  • 第12回 相関分析

    5.みかけの(偽の)相関関係 相関係数が高いからといって,両者の間に因果関係などが必ずあるとは限りません.例えば,年齢を問わずに調査したら,血圧と垂直飛びに負の相関関係があるかもしれません.しかし,加齢とともに血圧は上がり,運動能力は落ちるから,この関係は見かけのものでしかありません.あるいはテレビの普及率と米の消費量を1960年代について調べたら,負の相関があるでしょう.一般に時間の絡むデータでは見かけの相関関係の出てくることがよくあります. 1) 時系列データ 1955年から1970年におけるテレビの販売数と自動車事故の数 1930年から1970年におけるタバコの消費数と平均寿命 以上のことを調べるとどういう結果が得られるでしょうか? その結果から,どういう誤った結論が引き出せるでしょうか? 2) 年齢などに関わるデータ 血圧と原宿あるいは巣鴨で遊ぶ時間を調べたらどうなるでしょうか?

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