関係を調べて推測する
- 相関を因果と区別し、回帰式の予測を計算できる。
点線のことばを押すと、意味と使い方を調べられます。
表示・保存
このページの目次 2節・復習と2問
- 1説明を読む
- 2復習する
- 3問題を解く
- 4次へ進む
1相関は一緒に動く関係
相関分析は二つの量が一緒に増減する関係を調べます。相関係数は−1~1で、1に近いほど正の直線的関係、−1に近いほど負の直線的関係が強いことを表します。0に近くても曲線的な関係がないとは限りません。
気温とアイス売上が共に増えても、観測された相関だけで原因を証明したことにはなりません。季節や休日など別の要因も確かめます。
一方が大きいと他方も大きい
一方が大きいと他方は小さい
直線的な関係は弱い
数値は学習用の例。
ハルとビットで、使い方を確かめよう
一緒に増えたら原因なの?
共通の別要因かもしれないから、相関だけでは断定できないよ。
2回帰は入力から数値を予測する
回帰分析は説明変数から目的変数の値を推定する方法です。気温を説明変数、販売数を目的変数として、架空の式「販売数=2×気温+10」を作ったなら、気温25度で60個と予測します。
実測値と予測値の差が残差です。この式は学習用で実際の販売データに基づきません。観測範囲から大きく外れた予測や、式が必ず正しいという扱いを避けます。
気温25
2×25+10
販売数60個
数値は学習用の例。
3一部から全体を推定する
推定は標本という一部のデータから母集団という全体の特徴を見積もることです。来店者全員の満足度を知りたいとき、無作為に選んだ人へ調査します。都合のよい人だけ選ぶと人数が多くても偏ることがあります。
推定値は確定値ではありません。区間推定は不確かさを幅で表します。データを集めた条件、標本の選び方、欠測を確認してから結果を利用します。
数値は学習用の例。
4仮説検定は前提と証拠を照らす
仮説検定は「差がない」などの帰無仮説を置き、その下で今回以上の偏りがどれほど珍しいかを判断します。基準となる有意水準は分析前に決めます。
帰無仮説を棄却できないことは、差がないと証明したことではありません。統計的に有意でも実務上の差が小さいこともあります。比較する客層や季節などの条件をそろえ、処理の前後で同じ指標を測ることも大切です。
差がないと仮定
その仮定の下で珍しいか
棄却できない≠同じと証明
数値は学習用の例。
ハルとビットで、使い方を確かめよう
差が見つからなかったら同じ?
少ないデータでは見つけにくいこともあるから、同じだと証明したわけではないよ。
復習
このパートを振り返ろう
問題で確かめる
学んだことを問題で確かめよう
入門の確認問題2問で、この範囲の考え方を使います。答えを選んだら、正解の理由とほかの選択肢の違いも確かめましょう。
ヒントを見る
相関は一緒に動く関係で、条件と手順を確認しよう。
オリジナル入門問題 · シラバス 6.5
2問中0問の答えと解説を確認しました。選んだ答えの理由も確かめてから、次へ進みましょう。
出典・参考資料を確認する
学習範囲:IPA シラバス Ver.6.5 ↗ 項目34。身近な例・会話・図解・確認問題は当サイトのオリジナルです。
学習範囲と参考資料
シラバスは学習範囲の根拠です。説明は参考資料を基に当サイトが作成しています。身近な事例・会話・図の数値は学習用の架空例です。2026年9月10日確認。