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Tue, 16 Jul 2024 11:47:51 +0000

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Pythonで時系列データの読み込み・集計・可視化・Excelファイルへの書き出し - Qiita

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といったことを表せます。 まずは「①FREQUENCY関数で度数分布表を作る」の手順で度数分布表を作ります。 相対度数と累積相対度数をグラフに追加します。 ①相対度数:各階級の度数を全体の件数で割った値(今回の場合は50) ②累積相対度数:相対度数をはじめの階級から順に足し上げた値 ※上記では分かりやすいようにE・F列の数式を表示しています 人数と累積相対度数のデータを選択し、「挿入タブ」内の「おすすめグラフ」をクリックします。 グラフ挿入ウィンドウの①「すべてのタブ」タブを選択し、左メニューのなかから②「組み合わせ」を選択してください。そこでグラフに関する設定を行います。 系列1は人数なのでそのまま、系列2が累積相対度数なので、第2軸のチェックを入れます。 「OK」を押すとグラフが作られます。「①FREQUENCY関数で度数分布表を作る」と同じ手順で棒グラフの「要素の間隔」を0%に設定すれば完成です。 正規分布曲線 次に、ヒストグラムと確率分布を表す正規分布曲線を重ねてみましょう。やや手順は複雑ですが、以下の手順で表現できます。 まずは「①FREQUENCY関数で度数分布表を作る」の手順で度数分布表を作ります。 データの平均(AVERAGE関数)と標準偏差(STDEV. S関数)を関数で求めます。 各階級における点数範囲の正規分布をNORMDIST関数で計算します。 ※上記では分かりやすいようにG列の数式を表示しています 正規分布の1つ前の階級までを引いた正規分布図を作ります。 ※上記では分かりやすいようにH列の数式を表示しています このままの数値だとグラフにした際に点数(度数)に対して小さすぎてしまうため、今回はすべてに20をかけて調整をしました。 D列(人数)とI列(×20)のデータを選択し、累計グラフのときと同様に組み合わせグラフ作成します。 今回はヒストグラムの2つの作成方法や分析、応用方法などをご紹介しました。ばらつきを視覚化して表現するには、ヒストグラムが最適です。作成のコツをつかめば、よりわかりやすい分析レポートや資料作成に活かすことができます。