corrcoef(Pro)


目次

メニュー情報

統計：記述統計：相関係数

概要

2つ以上の列の相関係数を計算します

追加の情報

これはOrigin Proのみの機能です。

コマンドラインでの使用法

1. corrcoef irng:= (wcol(1), wcol(2), wcol(3)) spearman:=1;
2. corrcoef irng:= (wcol(1):wcol(3)) scatter:=1;
3. corrcoef irng:= (col(a), col(b), col(c)) rt:= [book2]<new name:=CorrCoef> flag:=1;
4. corrcoef irng:= (col(a), col(b)) spearman:=1 kendall:=1 swks:=[<input>]<new> kwks:=[<input>]<new> flag:=1;

Xファンクションの実行オプション

スクリプトからXファンクションにアクセスする場合、追加のオプションスイッチについてのページを参照してください。

変数

表示
名 		変数
名 		I/O
と
データ型 		デフォルト
値 		説明
入力 irng

入力

Range

<active>
 少なくとも2つの入力データ範囲を指定します。Origin 2020b以降、[Book]Sheet!(N1:N2) 形式の短縮構文を使用できます。ここで、N1は列の連続した範囲の開始の列番号、N2は終了の列番号です。[Book]Sheet!([Book]Sheet!N1:N2,[Book]Sheet!N3:N4) の形式の非連続データも使用できます。
ピアソン pearson

入力

int

1
 ピアソンの相関係数を計算するか指定します。
スピアマン spearman

入力

int

0
 Spearmanの順位相関係数を計算するか指定します。
ケンドール kendall

入力

int

0
 ケンドールの順位相関係数を計算するか指定します。
散布図 scatter

入力

int

0
 範囲の各組み合わせの散布図を作成するか指定します。
信頼楕円の追加 ellipse

入力

int

0
 信頼楕円をプロットするか指定します。
楕円の信頼水準(%) conflevel

入力

double

95
 信頼楕円に対する信頼水準を指定します。
欠損値を除外 missing

入力

int

0
 欠損値を除外する方法を指定します。

オプションリスト

  • pairwise: ペアワイズ
    欠損値をペアで除外します。つまり、2列間の係数を計算するとき、欠損値があれば対応する2つのデータを除外します。
  • listwise: リストワイズ
    欠損値をリストごとに除外します。つまり、欠損値がある場合、すべてのデータセットの行全体を除外します。
プロットデータ rd

出力

ReportData

<optional>
 散布図、楕円データの出力ワークシートを指定します。
プロット rtplot

出力

ReportTree

<optional>
 散布図と信頼楕円に対するレポートワークシートを指定します。
結果 rt

出力

ReportTree

[<入力>]<新規>
 分析結果の出力ワークシートを指定します。
ピアソンのシート pwks

出力

ワークシート

[<input>]<new>
 ピアソンの相関の出力ワークシートを指定します。
スピアマンのシート swks

出力

ワークシート

<optional>
 スピアマンの相関の出力ワークシートを指定します。
ケンドールのシート kwks

出力

ワークシート

<optional>
 ケンドールの相関の出力ワークシートを指定します。
結果表に有意性を表示 sig

入力

int

1
 レポートワークシートの結果表に有意性を表示するかどうか指定します。
有意相関のフラグ flag

入力

int

0
 相関係数が有意水準0.05で有意であることを、結果表のアスタリスクでマークし、ピアソン/スピアマン/ケンドールのシートでは、有意水準0.05で有意な相関係数値をハイライトするか指定します。

サンプル

/ *
この例は、ピアソン、スピアマン、およびケンドールの相関係数の3種類の相関係数を計算する方法を示しています。2つの変数の分布が正規性を満たす場合、ピアソン相関係数を使用して2つの変数の関係を説明できます。そうでない場合、スピアマンまたはケンドールの相関係数を使用する必要があります。
  Originプログラムフォルダ\Samples\Statistics フォルダ
1.Originのブックにサンプルデータをインポート
2. corrcoef XFを使って相関係数を計算
3. 新しいシートに結果を出力
4.新しく散布図を作成
*/
/*サンプルデータを新規ブックにインポート*/
string fname$=system.path.program$ + "Samples\Statistics\correlations.dat";
newbook;
impASC;
string bkn$=%H;
/*結果保存のために新規シート作成*/
newsheet book:=bkn$ name:="Result" label:="method|coefficent|Sig.";

/*corrcoef XFを使って相関係数を計算*/
corrcoef irng:=[bkn$]1!(col(2),col(3)) pearson:=1 rt:=<new name:="Pearson_Result">;
corrcoef irng:=[bkn$]1!(col(2),col(3)) pearson:=0 spearman:=1 rt:=<new name:="Spearman_Result">;
corrcoef irng:=[bkn$]1!(col(2),col(3)) pearson:=0 kendall:=1 rt:=<new name:="Kendall_Result">;
plotxy iy:=[bkn$]1!(2,3) plot:=201 ogl:=<new name:="Scatter Plot">;

//新しいブックの最初の列は、相関係数の手法を保存するために使用
// 2番目は、係数を保存するために利用し、有意な値は3番目の列に入力
range method=[bkn$]Result!col(1);
range coef=[bkn$]Result!col(2);
range Sig=[bkn$]Result!col(3);
method[1]$=Pearson;
method[2]$=Spearman;
method[3]$=Kendall;
getresults iw:=[bkn$]Pearson_Result tr:=mytreePearson;
getresults iw:=[bkn$]Spearman_Result tr:=mytreeSpearman;
getresults iw:=[bkn$]Kendall_Result tr:=mytreeKendall;
coef[1]=mytreePearson.peasoncorr.corr1.c2;
Sig[1]=mytreePearson.peasoncorr.Sig1.c2;
coef[2]=mytreeSpearman.spearcorr.corr1.c2;
Sig[2]=mytreeSpearman.spearcorr.Sig1.c2;
coef[3]=mytreeKendall.kencorr.corr1.c2;
Sig[3]=mytreeKendall.kencorr.Sig1.c2;

詳細な情報

詳細は、ユーザガイドをご覧下さい。

関連 X ファンクション

pcorrcoef

キーワード:pearson, spearman, kendall, ピアソン, スピアマン, ケンドール