共分散の求め方をサクッと解説！！

「共分散の公式は？」
「共分散の求め方が分からない」
今回は共分散についての悩みを解決します。

高校生

共分散が苦手なんです...

共分散とは、「2組の対応するデータ間の関係を表す数値」です。

本記事では、共分散の意味や求め方について解説します。

分散が分かればすぐ理解できるのでしっかり理解しておきましょう！

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共分散とは？

共分散とは、「2組の対応するデータ間の関係を表す数値」です。

それに対して、分散は１つのデータの散らばり度合いを示す数値でした。

共分散を求めることで、

「数学の点数が高いと英語の点数も高いのか？」
「２つのデータに関係性はないのか？」

そんなことを分析することができます。

共分散の求め方

共分散は、「xの偏差×yの偏差」の平均で求めます。

偏差とは「データ値と平均値との差」を指します。
⇒詳しくは「偏差値の意味と求め方」で解説しています。

文字で解説されても分かりづらいと思うので、具体例を見てみましょう。

やることは大きく3つのステップです。

1.x,yの平均値を求める

x,yの平均値を求めたものが以下の表です。

平均値の求め方はこちら

2.それぞれの偏差を求める

平均値が求められたら、それぞれの偏差を求めます。

3.偏差の積の平均値を求める

最後にそれぞれの偏差を掛け合わせた平均を求めるとそれが共分散です。

共分散の簡単な求め方

共分散を求める公式はもう1つあります。

では、共分散公式を用いて共分散を求めてみましょう。

x,yの平均値は\((\overline{x},\overline{y})=(60,70)\)なので、\(\overline{xy}=4200\)

次に積の平均を求めます。

\(\displaystyle \frac{1}{n} \sum_{i=0}^n x_i y_i =4400\)
\(\overline{xy}=4200\)

したがって共分散は、

\(\displaystyle s_{xy}=\frac{1}{n} \sum_{i=0}^n x_i y_i - \overline{xy}\)
\(=4400 -4200\)
\(=200\)

となり、比較的簡単に共分散を求めることができました。

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共分散の値と符号の意味

共分散の値が何を意味するのか解説します。

共分散の符号が正の時は相関の関係で、負の時は逆相関の関係が見られることを意味します。

共分散を表す記号

共分散は英語で「Covariance」というので、xとyの共分散をCov(x,y)と書きます。

また、\(σ_{xy}\)と書くこともあります。

共分散は「xの偏差×yの偏差」の平均でした。

平均値（期待値）を意味するEを用いて、

\(E[(x-\overline{x})(y-\overline{y})]\)

と表すこともあります。

共分散の注意点

共分散の注意点としては、扱っているデータの値が大きいと共分散の値も大きくなる点です。

共分散の値が大きいからといって２つのデータ間に強い相関の関係があるとは限りません。

この注意点を解決してくれるのが相関係数です。

相関係数については「相関係数の意味と求め方」でまとめています。

共分散＜練習問題＞

共分散を使った練習問題に挑戦してみましょう。

では、共分散の練習問題に取り掛かっていきます。

1.x,yの平均値を求める

2.それぞれの偏差を求める

3.偏差の積の平均値を求める

したがって、求める共分散は380である。

共分散　まとめ

今回はデータの分析から最頻値についてまとめました。

共分散と合わせて「分散」や「相関係数」も確認しておきましょう。
まだチェックしていない方はぜひご覧ください。

それでは最後まで読んでくださりありがとうございました。

あなたの努力が報われますように！

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