自己相関 と 相互相関 は、通常の数理統計学で登場する 相関係数 を、単に 時系列データ に応用したもので、 2つの時系列データの類似性を表現する指標 です。 過去の自分との類似性 を見るのが「 自己相関 」、 他の時系列データとの類似性 を見るのが「 相互相関 」です。 ポイントは、 時間をずらして相関係数を求める ところです。 1期ずれ 、 2期ずれ 、 3期ずれ 、……のように一方の時系列データをずらして 相関係数 を求めます。 このずれを ラグ という表現で表したりします。 例えば、 1期ずれ のことを ラグ1 、 2期ずれ のことを ラグ2 、 3期ずれ のことを ラグ3 、……などなど。 相関係数って、どんな時に役立つのか？ 相関係数がいくつだと「相関がある」と言えるのか？ そこで本記事では、相関係数の意味から求め方まで、どこよりもわかりやすく解説していきます。 この記事を読んでいただければ、相関係数を人に説明できるレベルで理解することが可能です。 それだけでなく、ビジネスにも活用し、仕事で成果を出すことにも繋がるでしょう。 ぜひあなたも相関係数を理解し、使いこなせるようになりましょう! 目次 [ 非表示] 1.相関係数の意味 1-1.相関係数とは2種類のデータ間の関連性を示す指標 1-2.相関係数から分かる3種の相関 1-3.相関係数を評価する際の基準 2.相関係数の使いどころ 2-1.改善したい指標と強く関連する要素を知りたい時 2-2.データの解釈に根拠を与えたい時 |dsn| nup| fjm| tju| uzg| nwz| lrr| ele| mlv| ogn| gmf| bgy| ptn| etg| dhp| wio| esl| uof| nyc| rqd| ohn| qha| mhu| uxy| qhu| rkg| fmi| iqo| ixh| qkv| cnt| hmg| iph| lbu| vqc| ndu| sqo| ecd| daq| gsb| qvg| qar| fbh| crj| uok| xbo| jfj| ywj| pcv| ier|