相関

2つの変数の一方が変化すると、他方も一定の傾向で変化する関係。一方が増えると他方も増える正の相関と、一方が増えると他方が減る負の相関があり、直線的な関係の強さは−1から1の値をとる相関係数で表す。相関があっても因果関係があるとは限らず、散布図で外れ値や非線形な関係も確かめる。

2つの変数の一方が変化すると他方も変化する関係。一方が増えると他方も増える正の相関と、一方が増えると他方が減る負の相関があり、散布図で傾向を確かめ、相関係数（−1から1）で強さを表す。相関があっても因果関係があるとは限らず、擬似相関に注意する。

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や要因分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と、複数の重回帰分析がある。将来の予測やデータ分析に広く用いられる。

ある仮説が統計的に正しいかどうかを、データに基づいて判定する手法。帰無仮説と対立仮説を立て、有意水準を設定してデータの検定統計量から判定を行う。

仮説検定において、帰無仮説を棄却する基準となる確率。一般的に5%（0.05）や1%（0.01）が用いられる。有意水準以下の確率で起こる事象が観測された場合、帰無仮説を棄却する。

一定期間ずつ区間をずらしながら平均を取る手法。短期的な変動をならして基調となる傾向を読み取りやすくする。

データのばらつきを示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータが平均値から離れて散らばっていることを示す。品質管理や統計分析で広く使用される。

データの散らばり具合を示す統計量で、各データと平均値の差の2乗の平均。標準偏差の2乗に等しい。V(X) = E((X-μ)²)で計算される。