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時系列データによる回帰分析では、残差（residual）の自己相関が問題であり、t分布などで係数を推定する際の有意性の推定に偏りを生じさせる。一次自己相関の有無に関する古典的な検定としてダービン・ワトソン統計量がある。高次の自己相関もカバーするより柔軟な検定として Breusch-Godfrey 検定
物理学において相関関数（そうかんかんすう、英: correlation function）は、2つの物理量の間の相関を表す量である。様々な分野に登場する極めて広い概念であり、問題設定に応じて定義も僅かに異なる。 一般にx を空間、時間または時空間などのパラメータとし、x の各々の値に対応した物理量A
二つの信号を畳み込む畳み込みの式 ( f ∗ g ) ( m ) = ∑ n f ( n ) g ( m − n ) {\displaystyle (f*g)(m)=\sum _{n}{f(n)\,g(m-n)}} のうち片方の関数の信号配列の順序をフリップ(逆順に)して畳み込むと、相互相関関数を求めることができる。
普通、単に相関係数といえばピアソンの積率相関係数を指す。ピアソン積率相関係数の検定は偏差の正規分布を仮定する（パラメトリック）方法であるが、他にこのような仮定を置かないノンパラメトリックな方法として、スピアマンの順位相関係数、ケンドールの順位相関係数なども一般に用いられる。 日本産業規格では、相関
〔数〕
計量地理学においては「グローバル」は分析対象地域全体を、「ローカル」は分析対象地域の一部分をさす用語である。 ^ 重み係数は主に、二進的重み係数と一般化重み係数の2つがある。 二進的重み係数は、区域 i {\displaystyle i} と区域 j {\displaystyle j} が接しているか否かで判定され、接している場合は
二つのものの間に関連があること。 互いに影響し合うこと。
数論において、ある基数 b {\displaystyle b} における自己数（じこすう、英: self number）とは、自然数で、他の自然数 n {\displaystyle n} で n {\displaystyle n} と n {\displaystyle n}
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