データの出現頻度を考えた分類方法

観測などで得られたデータをもとに作図する場合、データの特質を判断するためデータのグループ分け（分級化と呼ばれ、一般的にグループもクラスという）を行うことが一般的です。この場合使用する方法にも各種あり、そのうちデータの出現頻度という要素をベースにした方法についてご紹介したいと思います。頻度をグラフ化する段階で、①ベースとなる変数を横軸に、頻度を縦軸にとって傾向を判断するナチュラルブレイクと言われるもの、②縦軸に変数、横軸に積算頻度をとるものがあります。前者は作成された頻度曲線において、ピークが不規則に出現している、いわゆるマルチモーダル分布を示している場合、谷となる値でクラス分けしていくものです。この方法によりデータの分布状況が判断できると考えられる基本には、山となるところがその全データのそれぞれのグループを形成しているというものです。したがって正規分布を呈するようなデータへの使用には適さないと言われており注意が必要です。後者の方法でできるグラフはオージャイブと呼ばれ、描かれたグラフの傾斜が変化してるポイントを境界値（クラス内の上下限値）としてクラス分けしていくもので、この方法を使用するメリットとしては、境界値を使用することでクラス内のデータ数が判断しやすいなどが挙げられています。最終の図（地図など）に落とし込むにあたって、バランスの良い結果が得られると言われています。

2021-09-01

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まりえ
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