第2章-1（続き）Bivariate Descriptive Statistics （二変量統計記述）
前回（第2章-1） からの続き！
次に、
上記の前回の「Free Statistics Software (Calculator) 」（https://www.wessa.net）の「Bivariate Descriptive Statistics」のデータ入力画面で、
● 「Linear Regression Graphical Model Validation」を選択してみよう．
入力データは、下記の血圧値を用いてみる．
[最高血圧]→Data X
148,128,120,118,146,138,114,130,118,136 ,118,124,110,120,140,154,154,100,136,128,128,128,146,156,128
144,120,128,138,126,138,130,118,120,128,136,160,124, 98,104,130,136,114,150,138,118,142,120,128,130
[最低血圧]→Data Y
100, 68, 70, 68, 88, 86, 70, 73, 76, 86 ,60, 73, 64, 74, 80,100, 98, 70, 84, 78, 80, 68,100, 88, 73
80, 74, 72, 88, 68,88, 80, 80, 70, 74 ,75, 89, 73, 58, 60 ,80, 80, 78, 90, 74,76, 86, 64, 68, 73
図１ 血圧データの入力画面
↓
「Compute」をクリック
出力結果（直線回帰モデル）
この結果から、回帰モデルは次のようになる．
Y（最低血圧）＝0.6044*Ｘ（最高血圧） － 0.924
Correlation：相関係数(r)とDetermination：決定係数（R^2）は図１の実行で次の結果を得た．
Correlation：相関係数(r)＝0.8237
Determination：決定係数（R^2）＝0.6785
