相関係数r の見方
0.7＜|r|≦1 相関が強い
0.4＜|r|＜0.7 中間の強さ
0.2＜|r|＜0.4 相関が弱い
0≦|r|＜0.2 相関がない
\(\normalsize\ ab{\tiny -}Exponential\ regression\\
(1)\ mean:\ \bar{x}={\large \frac{{\small \sum}{x_i}}{n}},\hspace{10px}\overline{\ln y}={\large \frac{{\small \sum}{\ln y_i}}{n}},\hspace{10px}n={\small \sum}f_i\\
(2)\ trend\ line:\ y=AB^x,\hspace{10px} B=\exp({\normalsize \frac{Sxy}{Sxx}}),\hspace{10px} A=\exp({\overline{\ln y}-\bar{x}\ln B})\\
\\
(3)\ correlation\ coefficient:\ r=\frac{\normalsize S_{xy}}{\normalsize \sqrt{S_{xx}}\sqrt{S_{yy}}}\\
\hspace{20px}S_{xx}={{\small \sum}(x_i-\bar{x})^2 f_i}={{\small \sum} x_i^2 f_i}-n \cdot \bar{x}^2\\
\hspace{20px}S_{yy}={{\small \sum}(\ln y_i-\overline{\ln y})^2 f_i}={{\small \sum} \ln y_i^2 f_i}-n \cdot \overline{\ln y}^2\\
\hspace{20px}S_{xy}={{\small \sum}(x_i-\bar{x})(\ln y_i-\overline{\ln y}) f_i}={{\small \sum} x_i \ln y_i f_i}-n \cdot \bar{x}\overline{\ln y}\\
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