記述統計と可視化

データのインポートとエクスポート、記述統計、可視化

データを数値的に調べるには、中心傾向、分散、形状、相関などの尺度がある要約統計量を生成します。データを可視化するには、一変量、二変量および多変量のプロットを使用します。箱ひげ図、ヒストグラム、確率プロットなどのオプションを使用できます。データにおける自然なグループを見つけるには、階層クラスタリングや k-means クラスタリングなどのクラスター分析手法を使用します。

探索的データ解析の基礎

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注目の例

多変量データの可視化

この例では、各種の統計プロットを使用して多変量データを視覚化する方法を示します。統計分析の多くでは、予測子変数と応答変数という 2 つの変数のみを使用します。このようなデータは、2 次元散布図、二変量ヒストグラム、箱ひげ図などを使用すると容易に可視化できます。また、3 次元散布図を使用したり、3 番目の変数を色などでエンコードした 2 次元散布図でも、三変量データも可視化できます。しかし、データセットの多くには、変数が多数含まれるため、直接的な可視化は困難です。この例では、Statistics and Machine Learning Toolbox™ を使用して MATLAB® で高次元データを可視化する方法をいくつか紹介します。

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