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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:共分散と相関係数について)

共分散と相関係数について理解できない部分

このQ&Aのポイント
  • 共分散とは、2つの変数の間の関係性を示す指標です。共分散が正の場合は同方向の関係があり、負の場合は逆方向の関係があります。
  • 共分散の絶対値は、2つの変数の相関性の程度を表します。絶対値が大きいほど相関性が高く、絶対値が0に近いほど相関性が低いと言えます。
  • 相関係数は共分散を各変数の標準偏差で割ることで求められます。相関係数は-1から1の範囲で推移し、1に近いほど強い正の相関があり、-1に近いほど強い負の相関があります。

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
  • kmee
  • ベストアンサー率55% (1857/3366)
回答No.1

雑に説明します。 こういう解析では、正規分布するものだとして行なわれています。 正規分布では、期待値に近い程、発生する確率が高くなります。 偏差は、期待値との差ですから、偏差の絶対値が小さいほど期待値に近い=よくあること、絶対値が大きい=期待値から遠い=めったに無いこと です。 > A証券の偏差が1%、B証券の偏差が2% これは、どちらも絶対値が小さいので「よくあること」です。 「よくあること」なので、相関があろうがなかろうがよく発生します。 なので、 数回程度の結果から結論を出すのは問題です。 よって、小さな値で影響を減らします。 塵も積もれば、ではありますが、相関が無ければ、同程度の「反対の値」が出るので、打ち消されて0に近付きます。 >A証券の偏差が19%、B証券の偏差が20% こちらは、どちらも「めったに起きない」ことです。 相関が無いのなら、Aでめったに起きないことが起きたとしても、Bには影響はなく、B は「よくあること=絶対値が小さい」になる可能性の方が高いです。 ところが、Bでも「めったにない」ことが起っています。 もちろん、偶然そうなる可能性はありますが、それの確率は小さいはずです。ということは、関係があるからこそそうなっている可能性の方が高いと言えます。 よって、大きな値で影響を強くします。

ikoran
質問者

お礼

なるほどそういうことだったんですね。 ご回答ありがとうございました。

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