このページでは統計の基本となる歪度について全部で4つの求め方を紹介します。
今日はPythonを使って歪度を求める方法を勉強していきましょう！
歪度は分布の偏りを測る指標で、いろいろなモジュールを使ってできますよ。
頑張ってついていきますね！
自分でプログラムも書けば理解も進みそうですね！
歪度（skewness）は、確率分布やデータの非対称性を示す統計量の一つです。
正の歪度は分布が右に偏っていることを、負の歪度は左に偏っていることを示します。
この記事では、Pythonを使用して歪度を計算する方法について解説します。
プログラムの例を通じて、初心者でもわかりやすく説明します。
歪度を求める4つの方法
Pythonで歪度を求める場合、4つの方法があります。
- numpyのmean関数、std関数を使用する方法
- pandas.Series.skew関数を使用する方法
- scipy.stats.skew関数を使用する方法
- 歪度の計算方法の通りに組み込み関数を使用する方法
それぞれ順番に説明していきます。
numpyのmean関数、std関数を使用する方法
numpyモジュールには、平均値と標準偏差を計算する関数があります。
これらを使って、歪度を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで歪度を求めることができます。
import numpy as np
# データセット
data = np.array([23, 45, 67, 12, 34, 56, 78, 91, 43, 20])
# 歪度を計算
skewness = np.mean((data - np.mean(data))**3) / np.std(data)**3
print(f"歪度: {skewness:.2f}")pandas.Series.skew関数を使用する方法
pandasモジュールには、歪度を直接計算する関数があります。
これを使って、歪度を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで歪度を求めることができます。
import pandas as pd
# データ
data = pd.Series([23, 45, 67, 12, 34, 56, 78, 91, 43, 20])
# 歪度
skewness = data.skew()
print(f"歪度: {skewness:.2f}")scipy.stats.skew関数を使用する方法
scipyモジュールには、歪度を直接計算する関数があります。
これを使って、歪度を求めることができます。
例えば、以下のようなコードで歪度を求めることができます。
from scipy import stats
# データ
data = [23, 45, 67, 12, 34, 56, 78, 91, 43, 20]
# 歪度
skewness = stats.skew(data)
print(f"歪度: {skewness:.2f}")歪度の計算方法の通りに組み込み関数を使用する方法
歪度の計算方法をそのまま組み込み関数で実現できます。
例えば、以下のようなコードで歪度を求める関数を作ることができます。
# データ
data = [23, 45, 67, 12, 34, 56, 78, 91, 43, 20]
# 平均値
mean = sum(data) / len(data)
# 標準偏差
std = np.sqrt(sum([(x - mean)**2 for x in data]) / len(data))
# 歪度
skewness = sum([(x - mean)**3 for x in data]) / (len(data) * std**3)
print(f"歪度: {skewness:.2f}")sum関数の使い方については以下も参照ください！
なんとかできましたよ！
歪度を求める方法ってこんなにたくさんあるんですね。
たくさんの方法があるから目的に合わせて使い分けられるのが良いですね！
手元にあるデータや目的に合わせて便利に使い分けてもらえたらと思います！
まとめ
この記事では、Pythonを使用して歪度を計算し、その結果を解釈する方法について解説しました。
歪度はデータの非対称性を示す指標であり、正の歪度は右に、負の歪度は左に尾が長いことを示します。
自身が分析したいデータに合わせて使い分けることができれば、データの非対称性を効果的に分析できるようになるでしょう。
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