今日のお題：COVARIANCE.P関数とは？
今回は、COVARIANCE.P関数について説明します。
まず、COVARIANCE関数とは、2組の対応するデータ間の共分散を計算できる関数です。
そして、COVARIANCE関数にはCOVARIANCE.P関数とCOVARIANCE.S関数に分けられます。
今回はCOVARIANCE.P関数について紹介します。
共分散の例としては例えば人の身長と体重、気温とビールの売り上げの関係が挙げられます。
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COVARIANCE.P関数の使用例
使用例として人の身長と体重について、エクセルを使ってみていきます。
中学2年生の身長と体重の関係
| A | B | C | D | E | F | |
| 1 | 生徒 | 身長 | 体重 | 共分散 | 43.3719 | |
| 2 | a | 151.9 | 41.5 | |||
| 3 | b | 157.0 | 47.2 | |||
| 4 | c | 159.7 | 47.9 | |||
| 5 | d | 160.3 | 46.0 | |||
| 6 | e | 163.9 | 50.5 | |||
| 7 | f | 171.1 | 61.1 | |||
| 8 | g | 151.0 | 38.0 | |||
| 9 | h | 168.5 | 51.8 | |||
| 10 | i | 156.4 | 43.8 | |||
| 11 | j | 169.1 | 58.1 |
F1にセルを合わせて「COVARIANCE.P」関数を選択します。
配列1に身長の範囲であるB2～B11を選択します。
配列2に体重の範囲であるC2～C11を選択します。
OKをクリックすると43.3719と出ます。
この場合の共分散は2組の対応するデータ間での標準偏差の積の平均値を出します。
これは共分散の数値が大きいほど2つの事象である「体重」、「身長」の関係が強いということです。
つまり、身長が高いほど体重の数値も大きいほど傾向があるということです。先ほどの共分散の数値は約43と
＋の数値なので大きいと判断出来ます。
以上で今回の「COVARIANCE.P」関数についての説明を終わりにします。
次回は「COVARIANCE.S」関数について説明します。