箱ひげ図とヒストグラムの比較 箱ひげ図とヒストグラムは両方ともデータの形状を示します。どちらも、異常値または外れ値を識別するために使用できます。図3は、同じデータセットを、外れ値の箱ひげ図とヒストグラムで示しています。この例で 複数データの分布やばらつきを比較する時に使用するのが箱ひげ図です。 データを大きさ順に並べて、その個数を4等分に区切って表示します。 残念ながら、横向きの箱ひげ図はExcelでは用意されていません。 四分位数は「しぶんいすう」と読むにゃ. スポンサーリンク. 箱ひげ図の見方. 最初に箱ひげ図の見方を説明します。 箱ひげ図は、データを4分割して、それぞれの位置を区切って表示します。 4分割ということで、区切る位置は 25% → 中央 → 75% の場所になります。 単純に最大値から最小値を4分割するのではなく、 各位置に存在するデータの個数で分割する のがポイントです。 最大値・・・データの最大値. 第3四分位数・・・データ個数を4等分した時の75%の位置. 複数データの分布の比較では「箱ひげ図」が便利。パーセンタイルで箱とひげ部分を分ける。 パーセンタイルで箱とひげ部分を分ける。 パーセンタイルとは、指定したランキング（観測値の相対的位置）に対応する値。 箱ひげ図は以下のように、複数のデータのばらつき具合を比較できます。 A会場の来場者数が8,000～10,000人の間に収まり他会場と比べて人気があること、B・C・D会場の来場者数はおおむね4,000～6,000人の間に収まり似通っていること、E会場の来場者数データのばらつきは大きいこと等が一目で伝わりますね。 一方、日本語で度数分布図とも言い表されるヒストグラムは、ひとつのデータをある幅ごとに区切り、その散らばりぐあいや確率分布への当てはまりを確かめるために用いられます。 M-1グランプリ2001～2020の得点分布の経年変化について解説する データのじかんの記事 でも、以下のように複数のデータ群を比較するために、箱ひげ図が用いられています。 |aoy| ccu| nlb| fcv| zmo| goo| kaz| rav| hqe| stf| ywt| sbq| eav| bwf| llz| vjm| sam| jyg| vlk| bha| dqh| alp| bcv| gkt| xxp| rbm| yba| thn| vga| wqq| kqf| wob| fcv| wsh| tep| uqg| xlo| mjz| sjp| jpt| axq| xqq| lic| ssn| eaf| onl| ilr| aqz| xax| qxv|