現在、統計分析は変遷期にあるのかも知れない・・、と言うのは、
従来の小標本から母集団を推定する仮説検定から、ビッグデータの様な大標本での機械学習（AI）やベイズ統計学が注目される様になって来ている。医学分野でも大量のデータを世界中から集めて分析・解析する時代である。
例えば、
機械学習での回帰モデルなどは、大標本で多数の変数からなるデータを学習器に与えれば自動的に回帰モデルを構築してくれ、ｐ値に代って"important"（重要度）などで判断される様になっている。
しかし、
従来の基本的な統計学の知識がなければ、機械学習の長所・短所がわからないので、まずは、「KyPlot による記述統計(7)」で"相関・回帰分析"の基本をご紹介します。
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