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这就是在直接计算相关系数之前要先描绘散点图的原因。
在剔除离群点的时候，可以从以下三个角度来考虑。
·在散点图上，把视觉上看起来与其他数据的集合分离开来
·离群点的数量与总数相比并不多
·有定性的理由可以支持剔除离群点
初期的数据，有可能是偶然获取的，需要判断是否应该用一个数据来代表整体的情况。
STEPUP！
为了验证气温与到店顾客数有关联性的假设，制作了如下散点图。
横轴是气温，纵轴是单日平均到店的顾客数。
对此可以进行怎样的解释呢？
相关系数是0.5。
虽然不是很高的数值，但也可以考虑气温与到店顾客数存在相关性。
另一方面，请思考一下气温与到店顾客数本身是如何变化的。
可以想象，寒冷与炎热的时候顾客数都会减少。
所以应该考虑的不是“气温与到店顾客数是否相关”
，而是“是否存在某个具体温度值会使到店顾客数增加”
。
人们一有数据可能就会想转化为图表，并且考虑根据图表进行解释。
然而，如果不加注意，就会变成一切以图表为准，变成解释图表了。
为了避免这种情况发生，在进行图表化之前，要先考虑清楚数据之间的相关性，再转化为图表。
刚才的散点图是以所有的数据为基础制作的，但其实应该把某个气温以前的趋势和某个气温以后的趋势分开，转化成两个散点图，这样更符合自然规律。
实际以25℃为界，把25℃以下的情况和25℃以上的情况区分开来描绘成散点图，得出以下图表。
相关系数的绝对值都是0.95，是非常理想的值。
相关系数只是一种指标，重要的是要结合定性的意义来思考。
在应用时，要考虑哪个范围的数据可以视作同一范畴的。
要做到这一点的话，“描绘图表，用头脑来判断”
很重要。
而且，这样的判断，事实上只有人才能做到。
描绘散点图，将相关系数的计算交给计算机，另一方面，要清楚知道人应该思考什么事情，要灵活地运用相关性。
小结
√相关性的计算是计算机擅长的范畴
√不单单依赖于相关系数，这点很重要，务必描绘出散点图来观察
√在描绘散点图之前，认真思考可能会出现怎样的分布
√没必要对所有的信息一律用相同的方法来处理。
可以剔除离群点，也可以把数据分组
√定性的解释也很重要
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