「時系列データと時間の相関について」だけど...
いわれているのはもっともだけど，そもそも対象とするようなデータの相関係数の分布が，普通の相関係数の分布とはまるっきり違うのだから，母相関係数の検定をそのまま使って結果がおかしいだろうという方が「おかしい」のでは？？
言いがかりというか，状況をわきまえない統計学の誤用。警鐘を鳴らす人も，そのあたりのことは分かっているんだろうかなあ。自分はわかっているけど，分かっていない人に警鐘を鳴らしているんだか，そんなことも分かっていなくて，おかしいよとだけいているんだか，よくわからない（自分はその人ではないのでね）。
sim = function(n=100) {
x = 1:n
y = cumsum(rnorm(n))
cor(x, y)
}
r = replicate(10000, sim())
hist(r)
つまりね。有意な相関があるという結果が出るのは「当たりまえに近い」ということ。
「いや，文字通り，当たり前に近いということをいっているのだよ！」ということなんだろうけどね。それこそ，「当たり前なんだよ」
ちょっとね，争点がフメイ。
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念のため
一変量回帰分析（直線回帰）の傾きの検定と相関係数の検定は同じ...
