<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>iDES</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/iDES/</author_url>
  <blog_title>井出草平の研究ノート</blog_title>
  <blog_url>https://ides.hatenablog.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>R</anon>
    <anon>計量</anon>
  </categories>
  <description>二次分析をする際に、データのどこが使える部分なのかわからない時がしばしばある。そういう時に、褒められた方法とは言えないかもしれないが、全変数の関連を把握できると分析のとっかかりになることがある。 ということで、いかに楽に把握をするかということをたまに考えたりするのだが、一つ方法を考えてみた。ちなみに、今回のエントリ内容はタイトルにもあるように道半ばであって、いかなる状況でも対応できるものではない。 カテゴリカル相関係数 連続変数だけを扱っていれば、相関行列を作成して表示すればいいのだが、カテゴリカル変数が入るとけっこうやっかいだ。そこでカテゴリカル相関係数を利用できないか、と考えた。 一応、相…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fides.hatenablog.com%2Fentry%2F2019%2F10%2F05%2F222847&quot; title=&quot;全変数の関連を楽に把握する試み(ただし道半ば) - 井出草平の研究ノート&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/i/iDES/20191005/20191005222806.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2019-10-05 22:28:47</published>
  <title>全変数の関連を楽に把握する試み(ただし道半ば)</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://ides.hatenablog.com/entry/2019/10/05/222847</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
