相関係数

2つの変数間の直線的な関係の強さと方向を示す指標。-1から1の値をとり、1に近いほど正の相関、-1に近いほど負の相関、0に近いほど相関がないことを示す。

2つの変数間の線形関係の強さと方向を示す指標。-1から1の範囲の値を取り、1に近いほど正の相関、-1に近いほど負の相関、0に近いほど相関がないことを示す。

目的変数と説明変数の関係を数式モデルで表現する統計手法。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。最小二乗法で回帰係数を推定し、決定係数で当てはまりの良さを評価する。予測や要因分析に広く活用される。

多次元データの分散が最大となる方向（主成分）を求めてデータを低次元に射影する統計手法。次元削減や多変量データの可視化に用いられ、固有値分解により主成分を算出する。寄与率で各主成分の重要度を評価。

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。

データ全体の特徴を一つの値で表したもの。平均値、中央値、最頻値があり、外れ値の影響を受けやすい平均値と受けにくい中央値を使い分ける。

最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値で分布を表すグラフ。データの散らばりと外れ値の有無を一目で把握できる。

時間の経過に沿って記録されたデータ。傾向や季節変動、周期性を読み取れるが、比較の際は対象期間の粒度を揃える必要がある。