5×IQR分の範囲に収まる中での最大値、最小値までにひげを引くという条件を加えます。 以下の図を見て頂くとイメージが湧くと思います。 ここの範囲を出た数値は、 外れ値として検出される ことになります。 また平均値も箱ひげ図に記載すると、中央値と平均値の比較ができます。 以前紹介したように、分布に偏りが生じた場合中央値と平均値に差が生じる可能性があります。 詳細は以下の記事をご覧ください。 投稿が見つかりません。 ちなみに箱ひげ図における外れ値が発生する確率については、以下の記事をご覧ください。 標準正規分布を元にした値にはなりますが、参考になると思います。 まとめ 箱ひげ図は、分布を比較することが出来るグラフです。 箱ひげ図から拾える情報は以下になります。 ・中央値と平均値のズレから分布の偏りが分かる ・箱の偏りで分布の偏りが分かる ・箱のサイズでばらつきが分かる ・外れ値が分かる これだけの情報を一つのグラフの中で複数の分布について比較出来ます。 これほど情報量の大きい単一のグラフというのは他にありません。 一見すると分かりづらいグラフですが、一度読み方が分かると非常に心強い味方になります。 また作図も最新のエクセルには標準で装備されているので簡単にできます。 本当に便利なので皆さんどんどん使っていきましょう!
目次 プログラマーのための統計学 - 目次 箱ひげ図とは 箱ひげ図とは、データの分布やばらつきをわかりやすくするためのグラフです。 例えば、ある10人のテストの点数が以下だったとします。 No 数学の点数 国語の点数 1 74 81 2 65 62 3 40 32 4 67 5 85 41 6 50 7 82 8 71 70 9 60 10 99 97 このデータを元に、matplotlibを使って箱ひげ図を作ります。% matplotlib inline import as plt # 数学の点数 math = [ 74, 65, 40, 62, 85, 67, 82, 71, 60, 99] # 国語の点数 literature = [ 81, 62, 32, 67, 41, 50, 85, 70, 67, 97] # 点数のタプル points = ( math, literature) # 箱ひげ図 fig, ax = plt. subplots () bp = ax. boxplot ( points) ax. 箱ひげ図 平均値 読み取り. set_xticklabels ([ 'math', 'literature']) plt. title ( 'Box plot') plt. xlabel ( 'exams') plt. ylabel ( 'point') # Y軸のメモリのrange plt. ylim ([ 0, 100]) plt. grid () # 描画 plt.
統計を勉強していると、必ず出てくる箱ひげ図。 統計検定2級でも、必ずといっていいほど問題が出題されます。 箱ひげ図はデータを可視化するのに、かなり有用なグラフです。 ヒストグラムと同じぐらい 、個人的にはかなり有益だと思っている箱ひげ図。 でも、箱ひげ図を使ったことがなければ、 ・箱ひげ図とは? ・箱ひげ図ってどんなときに使えるの? ・箱ひげ図の見方は? といったことが疑問になりますよね。 ということで、この記事では箱ひげ図の読み取り方や、どんなデータに使えるのか、そして最後にはエクセルでの箱ひげ図の作成方法までお伝えします。 また、箱ひげ図に関しては動画でも解説しておりますので、合わせてご確認いただけると理解が進むはずです。 箱ひげ図とは?連続量を可視化するのに有益なグラフ まず、 箱ひげ図は 連続量 を可視化するのに有益なグラフ です。 このような図を見たことありますか? Excelによる箱ひげ図の作り方（統計グラフ編） | ブログ | 統計WEB. これが箱ひげ図というものです。 このグラフは、かなり使えます。 私も実データを解析する際には、必ずと言っていいほど使いますね。 で、連続量の可視化の方法として、もう一つ有名なグラフがありますよね。 あなたは答えられますか? そう、 ヒストグラムです 。 ヒストグラムと箱ひげ図の2種類さえ覚えておけばいい、というぐらい、この2つは大切です。 箱ひげ図とヒストグラムの使い分けは?
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