6.2
分布・ばらつき可視化
まとめ
- ヒストグラム・KDE・箱ひげ図・バイオリンプロットなど、データの分布形状を把握する代表的な手法を学ぶ。
- Q-QプロットやECDFで正規性の確認や分布の比較を行い、前処理やモデル選択の判断に活かせるようになる。
使い分けのヒント #
- まず全体像を見るなら → ヒストグラム か KDE
- カテゴリ間の分布を比較するなら → 箱ひげ図 か バイオリンプロット
- 正規性の確認なら → Q-Qプロット
- 個々のデータ点を見たいなら → スウォームプロット か ラグプロット
 ヒストグラム |  箱ひげ図 |  バイオリンプロット |
|---|---|---|
 KDE（密度プロット） |  リッジライン |  スウォームプロット |
 ラグプロット |  ECDF（経験分布） |  Q-Q プロット |
 2D KDE |  レインクラウドプロット |