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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:散布図の直線でない対応関係について)

散布図の直線でない対応関係と相関関数について

2023/10/19 19:48

このQ&Aのポイント
  • 散布図の中には直線的な対応関係ではなく、2次関数的な関係などが見られることがあります。
  • 相関関数は、対応する変数間の線形関係の強さを示す指標です。直線的傾向がみられない場合、相関関数は0となります。
  • 全体にばらつきがある場合でも、1本の直線的な傾向が見られない限り、相関はないとみなされます。
※ 以下は、質問の原文です

散布図の直線でない対応関係について

2018/06/14 13:06

2次関数的な関係など、直線でなくても対応関係が見られることがあります。
この場合は、相関がないとみなされるとありました。
全体にばらついている場合に相関がないとみなすのは知っていましたが、このことは知りませんでした。
また、この場合、相関関数は0だとありました。

他の書籍では少し違う感じに書いてあったので気になるのですが、
この情報は正しいのでしょうか。

1本の直線的傾向がみられない限り、相関はないとみなすのでしょうか。

宜しくお願いします。

質問者が選んだベストアンサー

ベストアンサー
2018/06/14 13:52
回答No.1

相関の度合いは相関係数であらわすことが多いが,その場合に2次関数的な関係は相関係数が0に近くなることもあれば1に近くなることもあります。「この場合は、相関がないとみなされる」とか「相関関数は0だ」というのはおかしな話です。ケースバイケースでしょう。
1本の直線的傾向にどれだけ近いかで,相関の強さをはかります。

お礼

2018/06/15 13:57

相関係数は0とは限らないのですね。
問題解説を読むと判断材料はそれしかないように見えたのですが、何か前提知識が省略されているのかもしれませんね。
もう一度読み直してみますね。
有難うございます。

質問者

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その他の回答 (3件中 1~3件目)

2018/06/15 07:53
回答No.3

複数のモデルで考える場合に、線形な相関は無いが2次の相関が有る、よって2次の特性を示すモデルが支配的であるみたいな言い方をする事はあります。

なので、単純なデータ評価としては、2次関数的な相関があると評しますし、本来(理屈的に)線形となるべきデータの場合は、(理屈に対して)相関は無い評します。

お礼

2018/06/15 13:54

線形かどうかで判断する時には、相関がないと表現することもあるのですね。
有難うございます。

質問者
2018/06/14 13:52
回答No.2

そんなことはありません
相関がマッチングするのが、多項式でも対数でも相関係数は算出でき
y=f(x); で変換したあとの共分散から相関係数を算出すればいいです
例として下記を見てみてください。
https://keisan.casio.jp/menu/system/000000000805

お礼

2018/06/15 13:58

有難うございます。

質問者

お礼をおくりました

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