⑥ AIの社会実装と数理・統計 ／ 37. 数理・統計
相関係数とは
相関係数とは、2変数間の線形関係の強さを −1〜1 で表す指標です。特徴量選択や探索的データ解析で活用されます。
この用語はG検定シラバスの「37. 数理・統計」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑥（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
2つの変数がどれくらい直線的な関係にあるかを−1〜1で表す指標です。
値の読み方
- 1に近い：一方が増えると他方も増える
- −1に近い：一方が増えると他方は減る
- 0に近い：直線的な関係がない
共分散を各変数の標準偏差で割って正規化したものが相関係数です。単位に依存しなくなるため比較できます。
2つの重要な限界
この2点はG検定で重要です。
必ず散布図も確認する
相関係数はデータを1つの数値に要約したものです。そのためまったく違う形のデータが同じ値になることがあります。
直線的に並んだデータと、曲線を描くデータ、1点だけ極端に離れたデータ——これらが同じ相関係数を示す例はよく知られています。
数値だけを見て判断せず、必ず散布図で形を確かめる。データ分析の基本的な作法です。
🎯 G検定での押さえどころ
- −1〜1で線形関係の強さを表す
- 共分散を正規化した指標
- 非線形は捉えられない／相関は因果ではない
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「相関係数が0なら2変数に何の関係もない」→ 誤り。非線形な関係がある可能性があります
- 「相関係数が高ければ因果関係があるといえる」→ 誤り。因果は示せません
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「一般的な確率分布」（E資格向け）
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