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データを見る

1変数の場合

データの変数の種類

工事中

質的変数をグラフにする

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ヒストグラムを作成する

度数分布表は全体を小さいものからいくつかの級（クラス）に分け，そこに含まれるデータの個数を数えればいい。適当に作成するのではなく，次の手順で作成します。

分布表における最小値を決めます
級（クラス），および，級間隔（クラス幅）を決めます
数え上げて表にします

Rで求めてみましょう。

『マンガでわかる統計学』のラーメンの話であれば，hist(price, breaks=seq(500,1000,100), right=F, plot=F) で度数や相対度数の値を知ることができます。

相対度数をちゃんと計算するのであれば，以下のようにします。

ramen_counts = hist(price, seq=(500,1000,100), right=F, plot=F)$counts #度数を変数 ramen_counts に代入
ramen_relative_freq = ramen_counts / sum(ramen_counts) #相対度数を計算し，結果を変数 ramen_relative_freq に代入

sum(ramen_counts) の部分は length(price) でも問題ありません。

ramen_relative_freq と入れると，以下のように結果が返ってくるはずです。

[1] 0.08 0.26 0.36 0.24 0.06

平均・分散・標準偏差でデータを見る

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par(family="HiraKakuProN-W3") #mac
par(mar=c(3, 4.5, 3, 1)) #下，右，上，左の余白
A = c(86, 73, 124, 111, 90, 38)
B = c(84, 71, 103, 85, 90, 89)
C = c(229, 77, 59, 95, 70, 88)
平均A = mean(A)
平均B = mean(B)
平均C = mean(C)
最大値A = max(A)
最小値A = min(A)
最大値B = max(B)
最小値B = min(B)
最大値C = max(C)
最小値C = min(C)
W = c(A, B, C) #ベクトルAとBとCを結合
dotchart(c(平均A, 平均B, 平均C), pch=16, 
         xlim=range(c(min(W), max(W))))
arrows(最小値A, 1, 最大値A, 1, length=0.05, angle=90, code=3)
arrows(最小値B, 2, 最大値B, 2, length=0.05, angle=90, code=3)
arrows(最小値C, 3, 最大値C, 3, length=0.05, angle=90, code=3)
mtext(c("Aチーム","Bチーム","Cチーム"), side=2, at=1:3, line=0.5, las=1)

その他の値でデータを見る

平均値は●，中央値は×で表示してみましょう。

par(family="HiraKakuProN-W3") #mac
par(mar=c(3, 4.5, 3, 1)) #下，右，上，左の余白
A = c(86, 73, 124, 111, 90, 38)
B = c(84, 71, 103, 85, 90, 89)
C = c(229, 77, 59, 95, 70, 88)
平均A = mean(A)
平均B = mean(B)
平均C = mean(C)
最大値A = max(A)
最小値A = min(A)
最大値B = max(B)
最小値B = min(B)
最大値C = max(C)
最小値C = min(C)
中央値A = median(A)
中央値B = median(B)
中央値C = median(C)
W = c(A, B, C) #ベクトルAとBとCを結合
dotchart(c(平均A, 平均B, 平均C), pch=16, 
         xlim=range(c(min(W), max(W))))
par(new = T)
dotchart(c(中央値A, 中央値B, 中央値C), pch=4, 
         xlim=range(c(min(W), max(W))))
arrows(最小値A, 1, 最大値A, 1, length=0.05, angle=90, code=3)
arrows(最小値B, 2, 最大値B, 2, length=0.05, angle=90, code=3)
arrows(最小値C, 3, 最大値C, 3, length=0.05, angle=90, code=3)
mtext(c("Aチーム", "Bチーム", "Cチーム"), side=2, at=1:3, line=0.5, las=1)

データの偏差を見る

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時系列データで見る

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2変数の場合

変数の関係を図で見る

工事中

変数の関係を数値で見る

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石田修二　統計

Last modified: 2018-09-06 00:50:33