因果関係がないのに相関関係があらわれる４つのケースをまとめてみたよ（質問テンプレート付き） - Take a Risk：林岳彦の研究メモ
どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
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共分散と相関係数
Up 共分散と相関係数 本ページの改訂版を 岡本安晴「データ分析のための統計学入門」、おうふう、2009 に用意した。 統計学入門レベルの学習に必要な数学の解説書として 岡本安晴「統計学を学ぶための数学入門[上]」2008、培風館 を上梓した。 子供の年齢とともに体重は増え、50ｍを走るのに要する時間は短くなる。このような２つの変数（変量ともいう）の関係、年齢と体重、あるいは年齢と50ｍ走の時間、を表す指標として共分散とか相関係数がある。まず、共分散について説明する。 いま、２つの変数との組のデータとして、(,1, 3)、(2, 4)、(3, 5)、(4, 6)、(5, 7)の５組があるとする。これらのデータを変数を横軸、変数を縦軸にとって点として表すと図１のようになる。 図１ 散布図の例－その１ 図１のような図は散布図という。この散布図に表されているように、ととの間には一方が増加すると他
A/Bテストの数理 - 第1回：人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて - - doryokujin's blog
データ解析の重要性が認識されつつある（?）最近でさえも，A/Bテストを始めとしたテスト（ = 統計的仮説検定：以後これをテストと呼ぶ）の重要性が注目される事は少なく，またテストの多くが正しく実施・解釈されていないという現状は今も昔も変わっていないように思われる。そこで，本シリーズではテストを正しく理解・実施・解釈してもらう事を目的として，テストのいろはをわかりやすく説明していきたいと思う。 スケジュール スケジュール 第1回 [読み物]：『人間の感覚のみでテスト結果を判定する事の難しさについて』：人間の感覚のみでは正しくテストの判定を行うのは困難である事を説明し，テストになぜ統計的手法が必要かを感じてもらう。 第2回 [読み物]：『「何をテストすべきか」意義のある仮説を立てるためのヒント』：何をテストするか，つまり改善可能性のある効果的な仮説を見いだす事は，テストの実施方法うんぬんより本質
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