データサイエンス

データ分析（基本） プログラミング言語PythonとExcelを使ってデータの分析をしました。

No1データの散らばりと四分位数

No２分散と標準偏差

No3 散布図と相関係数 ※散布図とは２つの変量ｘ、ｙの組について、座標平面上のデータの当てはまるところに点を打って表したもの。

データ分析（応用） 資料、CO2の濃度(全地球平均値）と平均気温平年差（１９８５年～２０１７年）より、将来の平均気温平年差の予測

No1 相関係数と分析 　平均気温平年差とは、その年の平均気温と平年値の差であり、平年値とは1981～2010年の３０年間の平均値である。 平年値は１０年ごとに更新される。　ここでは、ＣＯ2濃度と平均気温平年差の相関関係を示す。

No2 回帰分析 相関関係と因果関係及び回帰直線について  回帰分析とは 　ある２つの変数が因果関係にあるとき、これを平面座標に置き換え、原因となる数をｘ、結果となる数をｙとする。 これらの変数を用いて、「ｘによってｙが決まる」のように、2つの変数間の関係を表す事が出来る。これを回帰といい、 ｘとｙで表される関係式を回帰直線式という。この回帰直線式を求めることを回帰分析という。 　その際の回帰直線式を、ｙ＝ax+bの形で表される。

No3 回帰分析の応用 回帰分析では、２つの変数の関係を回帰式として求める事ができた。 これを利用して、将来どのようにし変化していくか予測する事が出来る。