ドキュメンテーション

最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

箱ひげ図

箱ひげ図は、標本データの要約統計を可視化します。これには、次のような特徴があります。

  • "ボックス" の上下の線は、標本の 25 番目と 75 番目の百分位数です。ボックスの上下間の距離は、四分位範囲を示しています。四分位範囲の値は、iqr を使用して計算できます。

  • ボックスの中央の線は、標本中央値です。中央値がボックスの中央に位置していないときは、標本の歪度を示します。中央値は、関数 median を使用して計算できます。

  • ボックスの上下に延びている線がひげです。ひげは、四分位範囲の各端から、ひげの長さ内にある最も遠い観測値 ("隣接値") まで描かれます。

  • ひげの長さを超える観測は、外れ値としてマークされています。既定の設定では、ボックスの上下から四分位範囲の 1.5 倍以上離れた値を外れ値としていますが、この値は入力引数の追加によって調整できます。外れ値は、赤い + 記号で表示されます。

  • ノッチは、標本間の中央値の変動性を示します。(上記のように) 箱ひげ図のノッチが重ならない場合、5% の有意水準で異なる中央値をもつようにノッチの幅が計算されます。有意水準は正規分布の仮定に基づきますが、中央値の比較は他の分布に対して適度にロバストです。箱ひげ図の中央値を比較することは、平均に対して使われる t 検定に似ており、視覚による仮説検定のように考えられます。

箱ひげ図の使用によるグループ化されたデータの比較

フィッシャーのアヤメの標本データを読み込みます。このデータには、3 種のアヤメの花のがく片と花弁からの長さと幅の測定値が含まれています。花弁の長さのデータを、versicolor 種のアヤメについては s1、virginica 種のアヤメについては s2 に格納します。

load fisheriris
s1 = meas(51:100,3);
s2 = meas(101:150,3);

標本データを使用して箱ひげ図を作成します。プロットにノッチを含め、アヤメの種の名前で各ボックスにラベルを付けます。

figure
boxplot([s1 s2],'notch','on',...
        'labels',{'versicolor','virginica'})

2 つの箱ひげ図のノッチが重なっていないので、versicolor 種のアヤメと virginica 種のアヤメでは花弁の長さの中央値が 5% の有意水準で有意に異なることがわかります。

versicolor 種のプロットでは、中央値の線がボックス内で中央に位置していないように見えます。これは、標本がわずかに歪んでいることを示しています。また、versicolor 種のデータには 1 つの外れ値が含まれていますが、virginica 種のデータには外れ値は含まれていません。

参考

| |

関連する例

詳細

この情報は役に立ちましたか?