Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門

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7

章

変数間の関係

†

これまでは、

1

つの変数だけを見てきました。本章では変数間の関係に注目します。

もし片方の変数について知ることが他方についての情報になるなら、

2

変数は関係し

ていると言います。例えば、身長と体重とは関係していて、背の高い人は体重もあり

ます。もちろん、これは完全な関係ではありません。背が低くて重い人や、背が高く

て軽い人もいます。しかし、体重を推測する場合、身長がわかっている方が、わから

ないよりも、より正確に推測できるでしょう。

7.1

 散布図

2

変数の関係を調べる最も簡単な方法は散布図（

scatter plot

）ですが、優れた散布

図がいつも簡単に作れるわけではありません。例として、

BRFSS

の回答者の体重と

身長をプロットします（「

5.4

 対数正規分布」参照）。

データファイルを読み込んで身長と体重を抽出するコードは次のようになります。

df = brfss.ReadBrfss(nrows=None)

sample = thinkstats2.SampleRows(df, 5000)

heights, weights = sample.htm3, sample.wtkg2

SampleRows

は、データの部分集合を無作為に選び出します。

def SampleRows(df, nrows, replace=False):

indices = np.random.choice(df.index, nrows, replace=replace)

†

本章のコードは、

scatter.py