相関係数を計算するJavaプログラム

相関係数の計算を行うJavaのサンプルプログラムをまとめています。

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目次

このページの目次です。

1. 相関係数とは
2. サンプルプログラム

参考書籍
もっと知識を広げるための参考
更新履歴

1. 相関係数とは

相関係数は以下の式で表現されます。Sxyは偏差積和、Sxx、Syyは偏差平方和です。

相関係数を計算するJavaのプログラムのコードです。 統計の知識に関しては、『多変量解析法入門 (ライブラリ新数学大系) 』（永田靖）の第2章　統計的方法の基礎知識を参考にしています。

2. サンプルプログラム

相関係数の計算を行うサンプルプログラムです。

計算クラス（Calculator.java）

計算を行うクラスです。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * 計算クラス
 */
public class Calculator {

	/**
	 * 相関係数を計算する
	 * @param itemXi 項目リスト（Xi）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double correlationCoefficient(final List<Double> itemsXi, final List<Double> itemsYi) {
		Double sxy = deviationSumOfProduct(itemsXi, itemsYi);
		Double sxx = sumOfSquares(itemsXi);
		Double syy = sumOfSquares(itemsYi);
		return  sxy / Math.sqrt(sxx * syy);
	}

	/**
	 * 偏差積和を計算する
	 * @param itemXi 項目リスト（Xi）
	 * @param itemYi 項目リスト（Yi）
	 * @return 結果
	 */
	public Double deviationSumOfProduct(final List<Double> itemsXi, final List<Double> itemsYi) {
		List<Double> itemsXiYi = new ArrayList<>();
		int n = itemsXi.size();

		for (int i = 0; i < n; i++) {
			itemsXiYi.add(itemsXi.get(i) * itemsYi.get(i));
		}
		Double xiyiSum = sum(itemsXiYi);
		Double xiSum = sum(itemsXi);
		Double yiSum = sum(itemsYi);
		return xiyiSum - ((xiSum * yiSum) / n);
	}

	/**
	 * 平方和を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double sumOfSquares(final List<Double> items) {
		Double xbar = average(items);
		List<Double> squares = new ArrayList<>();

		for (Double item : items) {
			Double sqare = (item - xbar) * (item - xbar);
			squares.add(sqare);
		}
		return sum(squares);
	}

	/**
	 * 平均値を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double average(final List<Double> items) {
		return sum(items) / items.size();
	}

	/**
	 * 総和を計算する
	 * @param items 項目リスト
	 * @return 結果
	 */
	public Double sum(final List<Double> items) {
		Double result = 0.0;

		for (Double item : items) {
			result += item;
		}
		return result;
	}
}

テスト用クラス

テスト用のクラスです。

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * サンプルのテスト用クラス
 */
public class SampleTest {

	private static int[] xi = {
		28, 30, 25, 27, 32, 36, 31, 29, 30, 35, 33, 37, 36, 33, 28,
		34, 27, 35, 33, 31, 35, 28, 31, 39, 34, 31, 38, 37, 32, 31};

	private static int[] yi = {
		73, 67, 62, 71, 70, 73, 72, 71, 73, 74, 76, 78, 77, 71, 66,
		70, 64, 75, 68, 66, 69, 65, 66, 71, 77, 70, 81, 73, 75, 78};

	public static void main(String[] args) {
		List<Double> itemsXi = prepareTestData(xi);
		List<Double> itemsYi = prepareTestData(yi);
		Calculator calc = new Calculator();
		Double sxy = calc.deviationSumOfProduct(itemsXi, itemsYi);
		Double sxx = calc.sumOfSquares(itemsXi);
		Double syy = calc.sumOfSquares(itemsYi);
		Double r = calc.correlationCoefficient(itemsXi, itemsYi);
		System.out.println("偏差積和（Sxy）\t\t：" + sxy);
		System.out.println("偏差平方和（Sxx）\t：" + sxx);
		System.out.println("偏差平方和（Syy）\t：" + syy);
		System.out.println("相関係数（r）\t\t：" + r);
	}

	private static List<Double> prepareTestData(int[] sample) {
		List<Double> items = new ArrayList<>();

		for (int data : sample) {
			items.add((double) data);
		}
		return items;
	}
}

実行すると以下のように表示されます。

偏差積和（Sxy）		：302.6000000000058
偏差平方和（Sxx）	：372.79999999999995
偏差平方和（Syy）	：621.2000000000002
相関係数（r）		：0.6288039313820871

参考書籍

参考にしている書籍の情報をまとめています。

『入門　統計解析法』（永田靖）

『入門　統計解析法』の基本情報です。

『多変量解析法入門』（永田靖）

以下は『多変量解析法入門』の基本情報です。

もっと知識を広げるための参考

もっと知識を広げるための参考です。

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更新履歴

• 2021/11/4 記事をUPしました。

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