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2013年10月22日

狩猟の魅力まるわかりフォーラム

先日の日曜日、次男と三男を連れて鯖江のサンドームで開催された
「狩猟の魅力まるわかりフォーラム」に参加してきました

そこで振舞われた「OBAMA ジビエラーメン」めっちゃおいしかった〜〜〜

詳しくはこちらで書いてます。
posted by 店長 at 10:54 | Comment(0) | TrackBack(0) | 日記

2013年10月18日

店長相関係数を勉強するwww

たまーに小難しいことを勉強したくなる
福井にある男性専門ヘアサロン 
メンズヘアマックス店長ですwww

あくまでもヘアサロンのブログなので^^;ご了承をw


先日ご来店の超お得意様にこちらのブログに戻せや(# ゚Д゚) ムッキーと怒られましたので
こちらにもたまに書きます^^

それでは本題。相関・・・近親相姦について。。。






エロw





;y=ー(´Д`;)・∵. ターン...wwww


コホン。え、気を取り直して、相関係数。

相関係数とは
相関係数(そうかんけいすう、英: correlation coefficient)とは、2 つの確率変数の間の相関(類似性の度合い)を示す統計学的指標である。原則、単位は無く、−1 から 1 の間の実数値をとり、1 に近いときは2 つの確率変数には正の相関があるといい、−1 に近ければ負の相関があるという。0 に近いときはもとの確率変数の相関は弱い。因みに 1 もしくは −1 となる場合は 2 つの確率変数は線形従属の関係にある。
たとえば、先進諸国の失業率と実質経済成長率は強い負の相関関係にあり、相関係数を求めれば比較的に -1 に近い数字になる。
普通単に相関係数といえば、ピアソンの積率相関係数(Pearson product-moment correlation coefficient)をさす(本項で詳述する)。これの検定には偏差の正規分布を仮定する(パラメトリック)方法であるが、他にこのような仮定を置かないノンパラメトリックな方法として、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数なども一般に用いられる。
相関係数は、あくまでも確率変数の線形関係を計測しているに過ぎない。また、確率変数間の因果関係を説明するものでもない。相関係数は順序尺度であり間隔尺度ではないので、例えば「相関係数が0.2と0.4であることから、後者は前者より2倍の相関がある」などと言うことはできない。
しばしば、相関があるという表現が、あたかも因果関係を示しているかのように誤解あるいは誤用される。
2つの変数(A,B)間に相関が見られる場合、偶然による相関を除けば、次の3つの可能性が想定される(相関と因果の違いに関する誤解・誤用において目立つのは、3番目の場合である)。
A が B を発生させる
B が A を発生させる
第3の変数C が A と B を発生させる (この場合、AとBの間に因果関係はなく擬似相関と呼ばれる)
相関分析とは 2 変数の間に線形関係があるかどうか、およびその強さについての分析であり、2つの変数の間に質的な区別を仮定しない。それに対し回帰分析とは、変数の間にどのような関係があるか(具体的な関数の形)についての分析であり、また説明変数によって目的変数を予測するのを目的としている。

※Wikipedea 参照

アヒャ!! o(*・∀・)つ☆(.;.;)3`)アブッ
わかんねーーー

簡単に言うと。二つの変数がどのくらい関係があるかを数字化したものです。
その係数は-1〜1の範囲に収まり。1に近いほど関係性が深いとなります。
逆に-1に近いほど関係ねーじゃんwとなります。

ち な み に
相関係数をrとし、x、yの標準偏差をSx、Syであらわすとき


r=Sxy/SxSy

となります! m9っ`Д´) ビシッ!!


例題 
次の数字は5人の1週間における通勤時間とお風呂の時間の記録です

      A   B   C   D   E
通勤時間  6   6   8   9   8
風呂時間  6   7   5   5   5

通勤時間とお風呂の時間の相関係数を求めよ

まず、5人の通勤時間の平均は(6+6+8+9+8)/5=7.4

次にそれぞれの人がこの平均からどれだけ離れてるかを計算する

Aの人の場合
6-7.4=-1.4

同様に計算すると
Bは-1.4  (6-7.4)
Cは0.6   (8-7.4)
Dは1.6   (9-7.4)
Eは0.6   (8-7.4)

マイナスとか出ちゃうからこれ二乗して強引に正の値にしちゃったりすると

A 1.96
B 1.96
C 0.36
D 2.56
E 0.36

で、これの平均を出すよ〜んで平方根すれば全体の標準的な感じだよね?
これがいわゆる標準偏差

(1.96+1.96+0.36+2.56+0.36)/5=1.44
1.44の平方根。つまり
√1.44=1.2

通勤時間の標準偏差は1.2時間だ!ヽ(´ー`)ノ

同様にお風呂の時間を計算してみる

まずは5人の1週間の平均風呂時間・・・5.6時間
うはぁ…(〃 ̄ー ̄〃) みんなお風呂で何やってるんだろ

いかんいかん。

次に、どれだけ平均から離れてるか・・・
えーっと。平均を引くんだっけか。。。
Aから順に0.4、1.4、-0.6、-0.6、-0.6

よし、次はこれの二乗
Aから順に0.16、1.96、0.36、0.36、0.36
んで、これの平均は 0.64 っと

この平方根は0.8

ほほう、お風呂時間の標準偏差は0.8時間だ!

ここで共分散とかわけわからん物と出会う
店長もこの共分散がなんなのかはよーわからんΣ(・ε・;)

ウィキによると、「平均からの偏差の積の平均値」とあるがなんの説明にもなってないしwww
まあ数学をするうえで必要な値なんだと諦めたwww

問題に戻る
平均からどれだけ離れてるかが上記の「平均からの偏差」であるから、上の方で計算した
通勤時間の場合だとAから-1.4、-1.4、0.6、1.6、0.6ってやつね。これに
お風呂時間の場合のAから0.4、1.4、-0.6、-0.6、-0.6ってやつの積を計算

Aから順に-0.56、-1.96、-0.36、-0.96、-0.36
となって、これの平均値は-0.84

この-0.84が共分散の値


相関係数は上記にも書きましたが

r=Sxy/SxSy

ここのSxyが共分散で、Sxはxの標準偏差、Syはyの標準偏差であるから

r=-0.84/1.2*0.8
=-0.875

できたーーーーー!
5人の通勤時間とお風呂時間の相関係数は-0.875

-1に近い〜〜〜
正の相関係数は0.7以上、負の相関係数は−0.7以下の場合その数字は限りなく真実に近いとなるらしい


つまり!!!!!!

通勤時間が長いからと言って、お風呂の時間も長くなるとは限らない!!!!!!!


やっぱりねwwww
いや、計算する前からそんな事は予想できそうなものですけどね^^;

いや、これを使って売上と経費の相関係数を求めて費用構造の変化とかを分析するのに使ったりするんですヽ(´ー`)ノ


ちなみに。この相関係数。エクセルのCORREL関数を用いれば、簡単に求めることができちゃったり


賢明なメンズヘアマックスのお客様やこのブログを最後まで読んでいただける人は
このエクセル関数をお使いになる事を心からお勧めしますw

まあ、相関係数ってどうやってできてるんだ???
なんて思った方だけがご自分で計算されるのも良いかと・・・


もし、この相関係数や統計学に興味を持った方はこちらの本とかを読まれるとさらに深みにはまる事ができますよwwww
統計学の基礎のキ 分散と相関係数編



それでは、みなさまアディオース!

って、だれも最後まで読まないだろーなwwwww




posted by 店長 at 11:38 | Comment(4) | TrackBack(0) | 日記

2013年10月16日

最近はまってます^^

店長最近読書の秋でして^^

で、何にはまってるかって?

そりゃこの本ですよ

詳しくはこちらで書いてます。
posted by 店長 at 12:04 | Comment(0) | TrackBack(0) | 日記