2変数データの確認の王道、クロス集計。 有斐閣「統計学」2章SECTION５では分割表として紹介されています。 用意するデータ 上記教科書の表2-6を参照します。 性別と禁煙するか否かのデータです。 教科書では喫煙は〇×ですが、ここでは1=喫煙, 0=喫煙しない…

2変数データの確認方法についてです。 今回も例によって有斐閣「統計学」を参考にしています。 今回は2章SECTION５の「散布図」です。 データの確認 今回は上記書籍のP60にあるJリーグの試合結果のデータを使用します。 誰かの趣味でしょうか笑 wins <- c(22…

今回は有斐閣「統計学」2章SECTION５の「散布図」のPython編です。 データの確認 前回同様、上記書籍のP60にあるJリーグの試合結果のデータを使用します。 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'wins':[22, 20, 20, 18, 17, 18, 13, 13, 13, 13, 13, 13…

前回作成した度数分布表をもとにヒストグラムを書いてみます。 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #データ読込 data = pd.Series([ 154,196,190,28,122,78,150,99,72,117, 73,195,3,62,190,125,7,63,182,56, 7,29,56,104,154,12,117,63,9…

前回はRで度数分布表とヒストグラムを実装しましたが、 今回はPythonで度数分布表を実装します。 上の書籍の第1章SECTION5に該当。 Pythonでの実装は、検索では度数分布表の関数が見つからなかったので自分で作ってみました。 とはいえ関数化はできていませ…

Rで度数分布表とヒストグラムを実装します。 上の書籍の第1章SECTION5に該当。 この記事ではRで実装する。 データを確認する データは0から200までの数字をランダムで100個発生させた下のようなものを使用します。 154,196,190,28,122,78,150,99,72,117, 73,…

有斐閣の「統計学」をもとに統計学を復習中。 今回は代表値の実装。上記書籍の第1章SECTION１に該当。 代表値 平均 中央値（メジアン） 観測値を大小に並べ、真ん中に位置する数。 最頻値（モード） 観測値の中でもっとも頻繁に表れた数。 Rで実装 x <- c(0,…