R2から相関係数を求める方法


単純な線形回帰モデルの R 2 乗 (R 2 ) 値の平方根を取ることで、2 つの変数間の 相関係数を見つけることができます。

単純線形回帰モデルの相関係数 = √ R 2

回帰モデルの傾き係数の符号により、相関係数が正であるか負であるかがわかります。

次の例は、実際に回帰モデルの R 二乗値から相関係数を見つける方法を示しています。

: 回帰モデルの R 二乗値は、決定係数とも呼ばれます。

例1:R 2から相関係数を求める(傾きが正の場合)

学習時間を予測変数として、試験のスコアを応答変数として使用して、単純な線形回帰モデルを当てはめるとします。

モデルから次の出力を受け取ったとします。

調整された回帰式: 試験スコア = 65.55 + 2.78 (勉強時間)

回帰モデルの R 二乗 (R 2 ) : 0.7845

モデルの R 二乗値は、試験得点の変動の何パーセントが勉強時間によって説明できるかを示します。

この例では、試験の得点の変動の 78.45% を勉強時間で説明できることがわかります。

勉強時間と試験結果の間の相関係数を見つけるには、R 2の平方根を求めることができます。

相関係数 = √ R 2 = √ 0.7845 = 0.8857

回帰式で調査された時間の符号が正であるため、この相関係数は正です。

したがって、学習時間と試験の得点の間の相関係数は0.8857です。

例2:R 2から相関係数を求める(傾きが負の場合)

予測変数として年齢(年)、応答変数としてベンチプレスの最大値(ポンド) を使用して、単純な線形回帰モデルを当てはめるとします。

モデルから次の出力を受け取ったとします。

調整回帰式: ベンチプレスの最大値 = 240.11 – 1.24 (年齢)

回帰モデルの R 2 乗 (R 2 ) : 0.4773

モデルの R 二乗値は、ベンチプレスのピークポンドの変動の何パーセントが年齢によって説明できるかを示します。

この例では、ベンチプレスの最大量の変動の 47.73% を年齢で説明できることがわかります。

年齢とベンチプレスの最大回数の間の相関係数を見つけるには、R 2の平方根を求めることができます。

相関係数 = √ R 2 = √ 0.4773 = 0.6909

回帰式では年齢の符号が負であるため、この相関係数は負になります。

したがって、年齢とベンチプレスの最大回数との相関係数は-0.6909です。

追加リソース

次のチュートリアルでは、相関係数に関する追加情報を提供します。

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相関関係を使用する必要があるのはどのような場合ですか?
相関 t 検定の実行方法

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