| English | 意味 |
|---|---|
| histogram/ˈhɪstəɡræm/ | ヒストグラム |
| dotplot/ˈdɒtplɒt/ | ドットプロット |
| stem-and-leaf plot/stem ænd liːf plɒt/ | 茎葉図 |
| bins/bɪnz/ | 組 |
| ogive/ˈɒɡɪv/ | 累積頻数曲線 |
数値の形状を見る
- 定量変数については、値がどのように分布しているかを見たいです。集まっているか、広がっているか、対称的か？
- これを見せるための3つの標準的な表示方法：ヒストグラム、ドットプロット、茎葉図。
- 各表示は異なる形でデータを表しますが、すべて全体的な形状を明らかにします。
- これらのプロットを読むことは、「分布を記述する」始まりです。
ヒストグラムとビン
- ヒストグラムは値をビンと呼ばれる区間に grouping し、各ビンのカウントに対応する棒を描きます。
- 棒グラフとは異なり、棒同士が接しています（スケールは連続的）。
- ビンの選び方が重要です。ビンが少なすぎると形状が見えにくく、多すぎるとノイズが多くなります。実際のパターンを明らかにする適切な数を目指してください。
- 高い棒 = その区間に含まれるデータが多い。
ヒストグラムの形状
ヒストグラムは値を接するビンに grouping します——棒の高さはデータがどこに集中しているかを示します。
ヒストグラムの棒が接するのは、スケールが連続的だからです。
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接している棒は、カテゴリカルな棒グラフと区別します。
ヒストグラムでビンが 少なすぎる と、……になりがちです。
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ビンが少なすぎると過剰平滑化となり、特徴が隠れます。
ヒストグラムの値を grouping する区間は ____ と呼ばれます。
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各ビンが1本の棒になります。
ドットプロットと茎葉図
- ドットプロットでは、数直線の上に1つの値ごとにドットを積み上げます。小規模なデータセットに最適で、すべての値を保持します。
- 茎葉図では、各数字を茎（先頭桁）と葉（最後の桁）に分割するため、形状だけでなく実際の値も確認できます。
- どちらも小規模〜中規模のデータに最適で、ヒストグラムは大規模なデータセットに適しています。
- すべて3つが答える質問：「値はどこに密集しているか？」
茎葉図は形状を示し、実際のデータ値も保持します。
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葉は実際の最終桁です。
累積グラフ（オギブ）
- 累積相対頻度グラフ（オギブ）は、各値までの累積比例をプロットします。
- $0$ から $1$（または $0\%$ から $100\%$）まで上昇します。
- パーセンタイルを読み取ります：ある値まで垂直に上がり、そこから左へ水平に進んでその値以下の比例を読みます。
- 「得点が$75$パーセンタイル的是什么？」のような質問に最適です。
累積相対周波数グラフ（オジブ）は、……を読み取るために使用されます。
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比率から横に読み取ってパーセンタイルを見つけます。
オジブ（累積相対周波数グラフ）は、……から上昇します。
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これは、$0$から$1$まで比率を蓄積します。
ヒストグラムは定量データ用です。棒同士が接している点で、カテゴリーの棒グラフ（離れている）と異なります。また、ビン幅が画像を形成します。広すぎると特徴が消え、狭すぎるとノイズが増えます。実際の形状を示す適切なビンの数を試み、使用したビン幅を明記してください。
テスト点数：$62, 65, 71, 71, 73, 78, 82, 85, 91$。
- 茎葉図（茎＝十の位）：$6\,|\,2\,5$；$7\,|\,1\,1\,3\,8$；$8\,|\,2\,5$；$9\,|\,1$。
- 形状は概ね対称で、$70$を中心に配置されている。
- 幅が$10$のヒストグラム绘制しても、同じクラスター（集まり）が確認できる。
定量的変数をヒストグラム（棒が接する；適切なビンを選ぶ）、ドットプロット、または茎葉図で表示する — これらはすべて形状を明らかにする。**累積相対頻度グラフ（オギブ）**は$0$から$1$まで上昇し、パーセンタイルを読み取れる。ヒストグラムの棒は接しており、カテゴリー性の棒グラフとは異なる。