相関・散布図・相関係数
種類のデータが直線的にどれだけそろうかを 数で表す指標。共分散を両方の標準偏差で割った で、いつも 。
散布図にうった点が、どれくらい右上がり(または右下がり)の一直線にそろっているかを、 つの数で表したものが相関係数 だよ。作り方は、 と の「いっしょに動く度合い」を表す共分散 を、 の散らばり と の散らばり (それぞれ標準偏差)でわって規格化する。こうすると単位や大きさによらず、いつも におさまる。 が に近いほど右上がりの直線にぴたっとそろい、 に近いほど右下がりにそろう。 に近いほど直線的な関係は弱い(点がバラバラ)、という読み方だね。
・ のどちらにも散らばりがあること( かつ 。全部同じ値だと割る数が になり は定義できない)。 は平均、 は標準偏差、 は共分散で、いずれも同じ 組のデータから計算する。 が測るのはあくまで「直線的な」関係の強さだよ。
なぜいつも におさまるのかを、各データを標準化(偏差を標準偏差でわる)して考える。標準化した値の積の平均が で、それが をこえられない理由を見る。
各データの偏差を標準偏差でわった「標準化得点」、 を考える。すると相関係数はちょうど、その積の平均になるよ。標準化のおかげで も も「 乗の平均が 」にそろうのがポイント。
ここで と の差を 乗した平均を考える。 乗だから必ず 以上。展開すると の 乗の平均がどちらも だから、 が出てくるよ。
同じように と の和を 乗した平均を考えると、今度は 。あわせて だね。使ったのは「 乗の平均は 以上」だけだよ。
等号 になるのは、差(または和)の 乗がいつも 、つまり全部の点が 本の直線にのるとき。正の比例なら 、負なら 。直線からずれるほど は より小さくなる、というわけだね。
になるのは、すべての点がちょうど 本の直線にのるとき、そしてそのときに限る(右上がりなら 、右下がりなら )。直線から外れる点が増えるほど は より小さくなる。だから は「点が直線にどれだけ近いか」の物差しとして読めるんだ。
いちばんの注意は「 でも無関係とは限らない」こと。 が見るのは直線的な関係だけなので、 字のような曲がった関係があっても は に近くなることがある。もう つ、相関は因果ではない。 が大きくても「 が の原因」とは言えない(かげに別の原因が隠れていることも)。さらに は外れ値に弱く、 つ離れた点で値が大きく動くこともある。 を見たら、必ず散布図そのものも見て、直線的か・外れ値はないかを目で確かめよう。
言葉で読んだら、動くアニメと自分の手で確かめてみよう。
この定理が、実際の問題でどう効くのかを見てみよう。