Python相関係数の計算と使用方法を簡単に解説！
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NumPy, SciPy, and pandas: Pythonによる相関関係
相関関係
相関係数は、データセットの変数または特徴量間の関連性を定量化するものです。これらの統計量は科学や技術において非常に重要であり、Pythonにはそれらを計算するための便利なツールがあります。SciPy、NumPy、およびpandasの相関計算メソッドは高速で包括的で、詳細なドキュメントがあります。
このチュートリアルでは以下を学びます：
- ピアソン、スピアマン、ケンドールの相関係数とは何か
- SciPy、NumPy、およびpandasの相関関数の使い方
- データ、回帰直線、相関行列をMatplotlibを使って可視化する方法
まず、相関についての説明から始め、3つの短い導入例を見て、最後にNumPy、SciPy、およびpandasの相関について詳細に説明します。
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相関関係
お手持ちのデータセットには変数と観測値があります。例えば、以下のようなことについて理解したい場合があります：
- バスケットボール選手の身長がシューティングの精度と相関しているかを知りたい
- 従業員の経験年数と給与に関係があるかどうかを知りたい
- 異なる国の人口密度と国内総生産の間に数学的な依存関係があるか知りたい
上記の例では、身長、シューティング精度、経験年数、給与、人口密度、国内総生産などが特徴量または変数です。プレイヤーのデータ、従業員のデータ、国ごとのデータが観測値です。
データが表の形式で表される場合、その表の行は通常観測値であり、列は変数です。
