箱ひげ図

データを小さい順に並べたときの最小値・第1四分位数・中央値・第3四分位数・最大値を、箱と線（ひげ）で表したグラフ。データの散らばり具合や外れ値、複数グループの比較を一目で把握できる。

最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値の5つの値でデータの分布を表す図。ばらつきや偏り、外れ値を一目で把握でき、複数の集団を並べて比較するのに適する。

最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値で分布を表すグラフ。データの散らばりと外れ値の有無を一目で把握できる。

データの分布を、最小値、第1四分位数、中央値、第3四分位数、最大値の5つの値で表した図。第1から第3四分位数までを箱、その外側をひげで示し、複数のグループのばらつきや偏りを並べて比較するのに向く。四分位範囲の1.5倍を超えて離れた値を外れ値として点で示すことが多い。

データを区間ごとに区切り、その区間に入る度数を柱状に表したグラフ。分布の形や中心、ばらつきを視覚的に把握できる。

2つの項目を縦軸と横軸に取り、データを点で表した図。点の広がり方から2項目の関係の有無や強さを読み取る。

目的変数と説明変数の関係を数式モデルで表現する統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰係数を推定し、決定係数で当てはまりの良さを評価する。予測や要因分析に広く活用される。

2つの変数間の線形関係の強さと方向を-1から1の範囲で示す指標。1に近いほど正の相関、-1に近いほど負の相関、0に近いほど無相関を示す。因果関係を意味しない点に注意が必要。

多次元データの分散が最大となる方向（主成分）を求めてデータを低次元に射影する統計手法。次元削減や多変量データの可視化に用いられ、固有値分解により主成分を算出する。寄与率で各主成分の重要度を評価。

一定期間ずつ区間をずらしながら平均を取る手法。短期的な変動をならして基調となる傾向を読み取りやすくする。