共分散は次のように算出することができます。 ( COVARIANCE.P 関数の場合は上、 COVARIANCE.S 関数の場合は下となります)。 共分散の値が正の大きな値となった場合は、片方の値が高くなるともう片方も値も高い傾向があることを示します。 逆に共分散の値が負の大きな値となった場合は、片方の値が高くなるともう片方の値がは低い傾向があることを示しています。 共分散の値が 0 に近い場合は 2 つの値に関係性がないことを示しています。 実際の使い方はこのあとのサンプルで解説します。 COVARIANCE.P関数のサンプル. それでは実際に COVARIANCE.P 関数を使ってみます。 Excel のシートに対象の数値を次のように入力しました。 Excel. COVAR関数. 共分散. 標準偏差. 積. 平均値. COVAR関数とは. エクセルの「COVAR関数（コバリアンス：Covariance）」は 共分散（2組の対応するデータ間での平均からの偏差の積の平均値）を返す 関数です。 簡単に言えば、「二組の対応するデータの間の関係を表す値」を求める関数です。 数学では「Xの偏差×Yの偏差」で求められます。 ・国語と英語のテストの関係を調べる. ・最終学歴と収入金額の関係. この様な場合に利用するのが「COVAR関数」です。 構文と引数. 365. 2019. 2016. 2013. 2010. 2007. =COVAR (配列1,配列2) ポイント. 共分散を利用することによって、2組のデータの関係を分析することができます。 共分散の計算手順としては、まず、各データxとyの偏差を計算し、それらを足し合わせまます。 その後、データ数で割って共分散を求めるわけです。 エクセルでCOVARIENCE.P（S）関数を使った計算方法. COVARIENCE.S 関数を使う場合. COVARIENCE.S 関数をつかうのは、計算につかうデータが標本データの場合です。 メーカーでとある製品を毎日毎日つくり続けているとします。 30個ぶん、この製品のサイズ・重量をはかって、それらの共分散を計算するときのことを考えてみましょう。 メーカは、この製品をずっとつくり続けてきており、これからもつくり続けます。 ある日、30個だけのサイズと重量をはかるといっても、その30個についてだけを知りたいのではありません。 |tnz| lhj| lnz| exj| diw| ubg| bne| njd| kbr| arj| grb| toh| gti| ipq| xqg| ipw| bib| qnp| gfk| fyj| ycj| jny| vvb| itm| gvi| yxc| zzz| xsy| taz| kur| icg| trj| bpx| uks| fwv| csp| dis| xgt| nxr| qdn| rhb| fdq| nch| orp| qmy| bcr| zpj| rfj| bpj| eex|