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独立性と相関関係の検定を行う

一連の要因が家の値段にどのように関係しているかと調べるために，これらの要因を506のBoston郊外で測定した．

窒素酸化物の濃度と家の値段の中央値等の要因間の有意な相関関係は，相関関係が因果関係を暗示するわけでないことを思い出させる役割を果たす：
Wolfram Language code: data = ExampleData[{"Statistics", "BostonHomes"}][[All, {3, 5, 6, 13, 14}]]; labs = {"産業 パーセント", "窒素酸化物 濃度", "家の 価値の 中央値", "部屋の 数", "貧困率"}; opts = Sequence[Frame -> True, Axes -> None, AspectRatio -> 1, PlotStyle -> PointSize[Medium], FrameTicks -> None, ImageSize -> {60, 60}, PlotRange -> All, Background -> White];
Wolfram Language code: GraphicsGrid[Table[If[i == j, ListPlot[{0}, PlotStyle -> None, Background -> Lighter[Blue, .9], opts, Epilog -> Inset@Style[labs[[i]], Bold, FontSize -> 12, FontFamily -> "Helvetica"]], ListPlot[#, opts]&[Transpose[{data[[All, j]], data[[All, i]]}]]], {i, 5}, {j, 5}], Spacings -> {4, 4}]
データのケンドールの 行列：
Wolfram Language code: KendallTau[data]//MatrixForm
IndependenceTestは，窒素酸化物の濃度が上がると家の価値が下がることを示唆する：
Wolfram Language code: IndependenceTest[data[[All, 2]], data[[All, 3]], {"TestDataTable", {"KendallTau", "SpearmanRank", "HoeffdingD"}}]
窒素酸化物の量は，産業化のレベルに大きく関連している：
Wolfram Language code: CorrelationTest[data[[All, 1 ;; 2]], 0, "TestDataTable"]