統計における共変動を理解する
共変動は、2 つ以上の変数間の関係を指す統計的な概念です。これは、ある変数の変更が別の変数の変更にどのように関連付けられるかを説明するために使用されます。言い換えれば、さまざまな変数の値が互いにどのように関連しているかを調べます。共変動は、正、負、または中立のいずれかになります。正の共変動は、1 つの変数が増加すると、他の変数も増加する傾向があることを意味します。負の共変動は、1 つの変数が増加すると、もう 1 つの変数が減少する傾向があることを意味します。中立的な共分散とは、変数間に系統的な関係がないことを意味します。共分散は、さまざまな変数間の関係を理解し、将来のパターンを予測するのに役立つため、統計学において重要です。たとえば、年齢と収入の間に正の共分散が見つかった場合、人々が年齢を重ねるにつれて収入も増加すると予想できます。共分散には次のようないくつかの種類があります。ピアソンの r: これは、2 つの変数間の線形関係の強さと方向の尺度です。その範囲は、-1 (完全な負の相関) から 1 (完全な正の相関) です。相関係数: これは、2 つの変数間の非線形関係の強さと方向の尺度です。ピアソンの r.
3 と同様に、-1 から 1 までの値を取ることができます。偏相関: これは、1 つまたは複数の追加変数の影響を制御しながら、2 つの変数間の関係を測定する尺度です。重回帰分析: これは、複数の変数を使用して従属変数の値を予測する統計手法です。これは、複数の変数と従属変数の間の関係を識別するために使用できます。要約すると、共変動は、さまざまな変数間の関係を理解するのに役立つ統計における重要な概念です。共変動のパターンを調べることで、将来のパターンを予測し、システムの基礎となるメカニズムについての洞察を得ることができます。
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