G検定用語解説

相関と因果とは

2つの変数が連動していても、一方が他方の原因とは限らない。第3の要因（交絡）に注意。

まず押さえる結論

相関と因果は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。

同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。

問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。

大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計

正解は標準偏差。各データと平均との差（偏差）を2乗して平均した値が分散であり、その正の平方根が標準偏差である。分散は平方根をとる前の値なので不正解。期待値は平均的な値、条件付き確率はある事象のもとで別の事象が起こる確率であり、ばらつきの指標ではない。

大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計

正解はp値。設定した仮説のもとで、観測値と同等以上に極端な結果が偶然得られる確率を表し、統計的仮説検定において小さいほど仮説が棄却されやすいと判断する。期待値と標準偏差はデータの代表値やばらつきの指標、条件付き確率は別の事象を前提とした確率であり、検定で仮説の妥当性を判断する確率ではない。

大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 線形代数・微分

正解は固有ベクトル。正方行列を掛けても方向が変わらずスカラー倍されるだけの非ゼロベクトルを固有ベクトル、その倍率を固有値と呼び、主成分分析などで用いられる。勾配は関数が最も急に増加する方向を表すベクトル、内積はスカラーを返す演算、偏微分は変化率を求める操作であり、いずれも該当しない。