一致相関係数計算機
1から5までの同じ2系列では一致相関係数は1ですが、一方をずらしたり尺度を変えたりすると、Pearsonのrが1のままでも1を下回ります。2つの測定器が本当に一致しているかを確かめられます。ブラウザで無料で使えます。
- 無料
- ブラウザで動作
- 登録不要
- データは端末の外に出ません
無料で実行
計算例
- X
- 1, 2, 3, 4, 5
- Y
- 1, 2, 3, 4, 5
- N
- 5
- Ccc
- 1
- xの平均
- 3
- yの平均
- 3
この一致相関係数計算機は、同じ長さの2つの数値リストについてLinのCCCを求めます。線形関連だけを採点するPearsonのrとは異なり、CCCは点が直線y＝xの近くにあるかを問います。精度と正確さを同時に評価します。対になった標本サイズn、係数CCC、両系列がばらつくときのPearsonのr、xとyの平均、1/nの分散と共分散、Linのバイアス補正係数、平均差が得られます。両軸で1から5が同一なら完全一致でCCCは1、相関は完全でも尺度やずれたyではrは1近くでもCCCは1未満になります。エンジンは決定的な2パス算法のみで、ネットワーク・乱数サンプリング・日付依存の近道はありません。方法比較の課題、アッセイ検証、センサー一致の確認にブラウザで無料でお使いいただけます。
LinのCCCが測るものと応答に含まれる内容
Linの一致相関係数は精度と正確さを一つの数にまとめ、完全一致が各ペアが同一性直線y＝x上にあることだと定義したとき、対になった2測定がどれだけ一致するかを答えます。Pearsonの積率相関は、yがxの尺度変換やシフトでもr＝1となり得ますが、そのペアは同一性直線から系統的に外れます。
CCCは平均差の二乗と分母の分散項により、位置・尺度のバイアスを罰します。xとyの平均が分かると、エンジンは1/nの分散・共分散モーメントを作り、共分散の2倍を両分散の和と平均差の二乗で割った値をCCCとして返します。プラス1に近い値は系列が共に動き同一性直線近くにあることを、0や負に近い値は結合ばらつきに対して不一致が大きいことを示します。
本計算機は常に固定形を返します。クライアントはバッチ送信前に検証できます。近似モンテカルロを真値として示す経路はなく、リスト長が違うときの無言の埋め込みもありません。
拒否例はxまたはy欠落、空リスト、2ペア未満、InfinityやNaNなどの非有限値、非数値トークン、長さ不一致、公開最大を超える配列です。等長規則は意図的で、長さが違えばデータにないペア付けを捏造してしまいます。一致の罰則なしでPearsonのrだけが必要な場合は専用の相関ツールをご利用ください。
本ページは2つの数値系列に対するLinのCCCのみを扱い、毎回同じCCCが必要なワークシート・ユニットテスト・アッセイ検証パイプライン向けに、正確でキャッシュ可能な浮動小数点出力を返します。
一致相関がラボ・学習・プロダクトで果たす役割
学生は生物統計の単元で相関と一致を対比するとき、方法論ラボで同じ試料に対する2アッセイや2機器を比較するとき、Pearsonのrだけを印刷し系統バイアスを隠す計算機へのきれいな検算が必要なときにCCCに出会います。
教員は欠損セルでペアを捨てたり、nとn−1のモーメント規約を黙って切り替えたりする不透明なアプリに頼らず、控えめな対系列の解答キーを事前生成できます。
開発者は同じ契約をスクリプトから呼び、決定的なテストベクトルを埋め、同一性直線近くの測定を要求するセンサー融合パイプラインを検証し、一方のチャネルが尺度係数を得たときにCCCが崩れるペアをフラグするデータ品質ゲートを満たします。
分析者はBland–Altman図や残差要約と並べてCCCを使い、Pearsonのrが高くCCCが控えめなときは関連は強いが一致は不十分という古典的シグナルと読みます。プロダクトと運用チームは2つの遅延プローブ、2つの価格エンジン、2つの推薦スコア間の一致を監視し、純粋な相関ダッシュボードが見落とす静かなドリフトを捉えます。
線形関連だけが必要なときはPearson相関ツールと、傾きと切片が必要なときは線形回帰と組み合わせてください。同一性直線への一致スコアではなく回帰係数が欲しい場面です。
活用例
アッセイと機器の一致
対になった試料で2つのラボ法またはセンサーを比較し、平均・分散・平均差と並べてLinのCCCを報告します。
宿題と方法比較ラボ
Pearsonのrは高いまま、尺度やオフセットのバイアスで一致が1未満になる教科書のCCC例を検証します。
決定的なCIフィクスチャ
二変量表を手で保守せず、ユニットテストとデータ品質ゲート向けに再現可能なCCC値を生成します。
よくある質問
LinのCCCはPearsonのrとどう違いますか？
Pearsonのrは線形関連だけを測ります。LinのCCCは同一性直線y＝xに対する位置・尺度バイアスも罰するため、rが1近くでも一致は低くなり得ます。
計算機はどのモーメント除数を使いますか？
分散と共分散に対するLinの原形で除数nです（Besselのn−1ではありません）。応答の式文字列がその規約を示します。
両系列が同一の定数のときどうなりますか？
各ペアが同じ定数を共有するときCCCは1（完全一致）と定義されます。両系列が定数でも水準が違うときはCCCは0です。
2つのリストの長さをそろえる必要があるのはなぜですか？
各位置で1つ目のリストと2つ目のリストの測定値を組にするためです。長さが違うとデータにない組を作ることになるので、補ったり切り詰めたりせずに受け付けません。
一致相関係数はどんな場面で使いますか？
同じ試料に2つの方法や測定器を使い、値が一緒に動くだけでなく一致しているかを確かめたいときに使います。Bland–Altmanプロットと並べて使われることがよくあります。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/stat/concordance-correlation \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"x":[1,2,3,4,5],"y":[1.1,2,2.9,4.2,5]}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/stat/concordance-correlation", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"x": [
1,
2,
3,
4,
5
],
"y": [
1.1,
2,
2.9,
4.2,
5
]
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/stat/concordance-correlation",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"x": [
1,
2,
3,
4,
5
],
"y": [
1.1,
2,
2.9,
4.2,
5
]
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/stat/concordance-correlation", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"x":[1,2,3,4,5],"y":[1.1,2,2.9,4.2,5]}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"x":[1,2,3,4,5],"y":[1.1,2,2.9,4.2,5]}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/stat/concordance-correlation", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)リクエスト例
{
"x": [
1,
2,
3,
4,
5
],
"y": [
1.1,
2,
2.9,
4.2,
5
]
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "stat.concordance_correlation",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
制限
max_n | 10000 |
max_abs | 1000000000000000 |
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
再現可能なCCCフィクスチャがCI・ラボのパイプライン・教材デモに必要なときは、成功したリクエストごとにAPIを$0.002で呼び出してください。
LinのCCCが測るものと応答に含まれる内容
n、ccc、定義時のpearson_r、mean_x、mean_y、var_x、var_y、cov、定義時のbias_correction、mean_diff、短い式文字列、公開された最大長です。エンジンは長さと大きさの上限内で2パス演算を終えるか、invalid_inputで入力を拒否します。
xとyの読み方と2パス算法が安定に保たれる仕組み
各要素は有限小数として解析され、符号と指数表記は許可されます。エンジンは1万ペアの硬上限と値ごとの大きさ上限を課し、無料ブラウザ経路とエッジWorkerでメモリと遅延を予測可能な予算内に保ちます。計算はLinの古典的2パス法です。両系列が定数で平均が一致すると分子・分母は0となり、共有定数上の完全一致としてCCC＝1を返します。中間モーメントを返すので宿題の検算やLinの式を使う表への転記が容易です。推奨フィールドは等長の有限数配列xとyですが、第1系列には別名a・values_x・series_x、第2系列にはb・values_y・series_yも受け付け、表計算・クエリ文字列・型付きフォームが同じ契約を再利用できます。フォームがJSON配列ではなくプレーンテキストを送る場合、各フィールドにカンマまたは空白区切りの数値文字列1本も受け付けます。空トークン・単独文字・非数値オブジェクトはメッセージ内のフィールド索引付きで失敗し、悪いセルが無言のゼロになりません。まずxとyの平均、次にvar_x・var_y・covの1/n残差和、そして共分散の2倍をvar_x＋var_y＋平均差の二乗で割ったCCCです。両系列がばらつくときはPearsonのrとLinの正確さ係数bias_correctionもCCCと共に返り、1からの低下が精度と位置・尺度バイアスのどちらによるかが見えます。同じ一致結果を自動化パイプラインで必要とする場合は、本ページの無料ブラウザ実行と有料APIを組み合わせ、Linの式を自ら再実装せずにお使いください。
一致相関がラボ・学習・プロダクトで果たす役割
本ページでは作業はすべてブラウザ内で行われ、APIでは成功した照会ごとに$0.002、検証失敗は課金されず、応答後に何も保存されません。無料の対話的探索と結果が同一の有料APIという分割はKITのティアAカタログの他項目と整合し、教室デモから自動化パイプラインへ数学結果を変えずに移れます。
技術的な質問
一致相関係数計算機の料金はいくらですか。
本ページではブラウザ内で無料です。APIでは成功したリクエストが$0.002で、無効な入力は課金されません。
なぜxとyは同じ長さでなければならないのですか。
CCCは対観測に定義されます。長さが違えばペアの捏造や削除になるため、ツールはinvalid_inputで拒否します。