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공분산과 상관계수 연속변수일 경우 $\chi^2$ 검정 의 대상이 되는 교차표를 작성할 수 없습니다. 대신에 상관분석을 적용할 수 있습니다. 상관분석 은 두 개 혹은 그 이상의 연속변수들 사이의 관계를 측정하는 분석 방법입니다. 두 변수의 상관성을 시각적으로 나타내기 위해 산포도를 사용합니다. 그림 1의 (a)는 x와 y의 정비례 관계가 명확합니다. 반면에 (b)의 경우는 반비례관계를 보이며 (c)의 경우는 x와 y 사이에 어떠한 비례 관계를 특정할 수 없습니다. 이러한 관계는 상관계수라는 통계량을 사용하여 정량적으로 나타낼 수 있으며 이는 두 변수의 공분산과 각각의 표준편차와 관계됩니다. 그림 1. 두 변수의 (a) 정상관계 (b)역상관계 (c)상관성없음. plt.figure(figsize=(9, 4)) col=["blue","red","green"] lab=["a) direct","b) inverse", "c) no"] yT=[y, y1, y2] for i in range(3): plt.subplot(1,3,i+1) plt.scatter(x, yT[i], s=15, color=col[i]) plt.title(f"{lab[i]} proportion", fontsize=15) plt.xticks([]) plt.yticks([]) plt.xlabel("x") if i==0: plt.ylabel("y") plt.show() 그림 1(a)에서 각 변수의 평균들 μ x , μ y 와 임의의 점 x, y 사이에 각각의 편차를 x - μ x , y - μ y 를 측정합니다(식 1). 이 경우 x의 증가와 함께 y의 증가가 관찰되므로 두 편차의 곱 (x - μ x )(y -μ y )는 각각의 편차보다 증가하며 양수가 될 것입니다. 같은 ...