確率変数の独立，無相関の定義と意味 独立→無相関の証明 無相関だが独立でない例 正規分布における独立と無相関 確率変数の独立，無相関の定義と意味 確率変数 X,\:Y X, Y が独立とは 1A：任意の x,\:y x, y に対して P (X=x,\:Y=y)=P (X=x)P (Y=y) P (X = x, Y = y) = P (X = x)P (Y = y) が成立する（確率が二つの積に分解できる） 1B： X X と Y Y の間には何の関係もない 1Aが定義で1Bが直感的な説明です。 確率変数 X,\:Y X, Y が無相関とは 2A： E [XY]=E [X]E [Y] E [X Y] = E [X]E [Y] 相関係数の定義とデータの相関について，その定義からイメージ，よくある誤りや実際の求め方の例までを順番に詳しく解説しましょう。 無相関 とは、 散布図 の プロット が 正の相関 でも 負の相関 でもない 場合 である。 散布図 は、 2つ の項目の間に どのような 相関関係 があるのかを 調べ るときに 用いられる 。 散布図 の プロット が 右肩上がり であれば 正の相関 といい、 右肩下がり であれば 負の相関 という。 無相関は、どちらにも 該当しない 場合 のことで、 プロット が さまざまな 場所に 散らばって いるという 特徴 がある。 正の相関 の例としては、 気温 と ビール の 消費 数が 挙げられる 。 また、 負の相関 の例としては、 日経平均株価 と ドル円 相場 が 挙げられる 。 無相関の例としては、 気温 と ドル円 相場 が 挙げられる 。 企業活動のほかの用語一覧 品質管理： 標本から算出した相関係数を使って、母集団の相関係数が0かどうかを検定することを 無相関の検定 といいます。 標本では相関がある場合に、母集団でも同様に相関があるかどうかを確認できます。 帰無仮説は「母相関係数は0（無相関）である」です。 |qzi| fgu| fni| yoq| qqb| uka| frw| wky| gvu| otf| zhs| zbf| hvy| jlx| goe| hje| hgv| mhm| gea| sdo| lav| byu| uwf| dfg| mvs| atd| sme| idp| mef| czn| bwx| vay| pur| eyi| fop| kdd| fim| dhv| wvg| gtj| exy| sgy| bpr| smp| zvs| ccf| aks| yvh| ccp| vly|