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演習

寄り道：相関

統計に馴染みがある方は、ピアソンの相関係数を聞いたことがあるはずです。これは、2つの変数（たとえば \(X\) と $Y$）の線形な依存関係を評価する指標です。値は -1 から 1 の範囲をとり、1 に近いほど強い正の関連を意味します。\(X\) が大きいとき、\(Y\) も大きい傾向があります。-1 に近い場合は強い負の関連で、\(X\) が大きいとき \(Y\) は小さい傾向があります。2変数間のピアソン相関が 0 のとき、これらの変数は独立である可能性があり、\(X\) と \(Y\) の間に関連は見られません。

2つのベクトル間の相関は cor() 関数で計算できます。たとえば、架空のデータフレーム size の列 height と width の相関を求める次のコードを見てください。

cor(size$height, size$width)

前の演習で扱った international.sav は、作業ディレクトリに引き続き用意されています。これをインポートし、次の問いに答えるために必要な計算を行ってください。

「数値変数 gdp と f_illit（女性の非識字率）の相関係数はいくつですか？」

指示

50 XP

選択肢