SlideShare a Scribd company logo
1 of 31
Download to read offline
絶対に描いてはいけない
グラフ入りスライド24枚
@ito_yan
1mail2itoh3 [at] gmail.com
2014.12.06
Japan.R 2014
はじめに
• 所属する組織の意見・見解ではありません
• つまらないなら睡眠学習、復習に当てましょう
• 掲載にあたって、スライドの内容を一部差し替え
ております
2
自己紹介
• Twitter ID:@ito_yan
• Rに初めて触れてから8年目
• 統計検定1級 合格(2012年)
• 最近は統計から離れがち…
• サーバ管理者見習い
• JavaでWebアプリ書いたり、サーバ管理したり
• 「まずはスモールデータより始めよ」派
• スモールデータを経由せずビッグデータを薦めない
3
さて、年末ですね。
• 年末の風物詩といえば、紅白歌合戦…ではなく、
「絶対に笑ってはいけない○○24時」ですよね!
• 企画に参加するお笑い芸人が無理やり笑わされる
• 笑うとOUTとコールされ、ペナルティを課される
• データを正しく伝えたい人から見て、全員OUTと
言いたくなるグラフを紹介していきます
4
3D円グラフ
• 2つの15%は同じ15%に見えますか???
5
Rで3D円グラフ
• 3D円グラフに対する考えは?という質問
• 意外と円グラフが好きな人が多い模様
6
さきほどのグラフの正体
7
値(pieval)とそれに対応するラベル(pielabels)を
ベクトルで指定すればグラフが描ける
• plotrix::pie3Dを使えば描ける
• example関数の出力
カテゴリの多すぎる円グラフ
• アメリカの州ごとの人口のグラフ
• 色が多すぎて見づらい
• 一部まとめましょう
8
分割しすぎた円グラフ
• 注目すべき点が分からなくなる
• 全体に占める割合も書いた方がよい
9
割合を書かないドーナツグラフ
• 扇形円グラフであれば、数量の読み取り精度は
棒グラフと変わらないらしいが…
• 中心に文字がある場合は割合を表示すべき
• 右図は2014年度の
理研の予算
10
デフォルトでExcelが出すヒストグラム
• データ分析アドインを利用してヒストグラムを書く
• 元はirisデータのSepal.length
• デフォルトの設定のままでは危険
11
0
5
10
15
20
25
頻度
データ区間
ヒストグラム
頻度
文字の書換が必要
(軸タイトルなども)
次の級とは?
区切り幅の妥当性は?
ヒストグラムは隙
間を作らない
色の見やすさを考慮していないグラフ
• 日本人男性の5%強は色盲と言われている
• 暖色系だけの色だけ、明度が近い色だけのグラ
フは見づらいとされる
• 緑色錐体が反応しないと右のように見える
12
複数カテゴリのある3D棒グラフ
• 那覇の雨量(緑色)の値は見えますか?
13
3D棒グラフはどう表現するべきか?
• データが隠れないよう、2D折れ線グラフを使う
• 地域ごとに点を変えることを検討する
• ×、○、■などを利用する
• 複数種類の線を用意することを検討する
• 実線、破線を組み合わせる
14
意図的によく見せようとするグラフ(1)
• Web系R社
• そもそも主要国の選定基準は???
15
さも0に近い印象
を見せている
意図的によく見せようとするグラフ(2)
• 携帯キャリアS社
• せめて途中を省略したことを示しましょう
• 企業のイメージカラーを使う点はGood
• 電車の路線図のようにイメージしやすい
16
意図的によく見せようとするグラフ(3)
• Wアカデミーの合格実績
• 実際の合格者数は11年で約2倍になっているが、
縦棒の長さと印象は異なる
17
中心がずれた円グラフ
• テレビ局F社
• 50代と10~20代はほぼ同じ面積になるはずだが…
• 人数ではなく割合で世代間を比較すべき
18
正確な数値が読めないグラフ
• 不動産会社 L社
• 縦の目盛が大雑把なので、グラフ中かグラフのそ
ばに表を用意し数値を記載しないとダメ
19
意味のない単回帰直線
• 新聞社 N
• 出典 2014年10月29日
N経新聞朝刊総合1
地方創生「東京集中是正論」
の裏側
• 「市況かぶ全力2階建」に
記事が組まれた程のグラフ
• 回帰直線を引くために仮定
すべきことは無視しない!
20
擬似相関のグラフ
• アイスクリームが売れると溺死者数が増える
• 気温が擬似相関を作りだしている
21
注意:ダミーデータです
擬似相関のグラフの正しい解釈
• アイスが溺死者を増やしているのではない
• 暑くなって冷たい水の中に入ろうとする人が増え
ていることが原因
22
2軸グラフ
• グラフ中のデータがどちらの軸に属している値か
別表を見ないですぐ分からないグラフはダメ
• 軸に異なる単位を設定できれば回避できる
23
左:人数
右:売上(億円)
はコミケに近く、
左:売上(万円)、
右:人数
は普通の小売
本スライド24枚のまとめ
• ソフトウェアでできることと、するべきことは別物
• 今回紹介したグラフは、あくまで私の考え方なの
で、ご自身でも意見を持ってください
• ソフトウェアでグラフを描く場合、自由にカスタマイ
ズできるからといって、理解しづらい可視化をして
しまわないよう注意する必要がある
• Drawing graph with software is like running a
chain saw with all the safety guards removed. –
@ito_yan
(ソフトウェアを使ってグラフを描くことは安全装置な
しのチェンソーを動かすようなものだ)
24
当日掲載しなかった資料等
25
参考資料(1)
• 3D円グラフ
• http://office.microsoft.com/ja-jp/outlook-
help/HA010211848.aspx
• カテゴリの多すぎる円グラフ
• http://eagereyes.org/techniques/pie-charts
• 分割しすぎた円グラフ
• http://retec1.com/glaph.html
• 複数カテゴリのある3D棒グラフ
• http://www3.u-
toyama.ac.jp/kihara/lecture/iip/excel-ex3/
26
参考資料(2)
• 円グラフの条件付き復権
• http://d.hatena.ne.jp/masudako/20120812/1344
750020
• 2014年度理研の予算
• http://www.riken.jp/~/media/riken/about/facts/bu
dget2014-j.jpg
• 楽天モバイルの価格
• http://japanese.engadget.com/2014/10/29/1280-
mvno-lte/
27
参考資料(3)
• 早稲田アカデミーの合格実績
• http://sci.tea-nifty.com/blog/2012/03/2012-
19f4.html
• 正確な数値が読めないグラフ
• URLがhighlightにならないのが気になる…
• http://www.land.jp/ir/hilite.html
28
参考資料(4)
• 2軸グラフ
• http://www.hello-pc.net/howto-
excel/excel213_comgraph/
• 意味のない単回帰直線
• http://matome.naver.jp/odai/2141467575952251
401
29
ダミーデータ生成コード
• アイスクリーム消費量と溺死者のグラフ
30
描いたグラフの程度について
• データサイエンティスト協会が提示したスキルレ
ベルによると、今回のようなグラフを描くと、グラ
フ・チャートの使い方が不適切なので、「Data
Scientist 以前の方」に該当するそうです。
• スキルレベルに関する詳細は以下参照
http://www.datascientist.or.jp/news/2014/pdf/1
210.pdf
31

More Related Content

What's hot

ChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くないChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くないCarnot Inc.
 
プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)
プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)
プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)Toshihiko Yamasaki
 
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話Yusuke Uchida
 
研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)Takayuki Itoh
 
スクレイピングとPython
スクレイピングとPythonスクレイピングとPython
スクレイピングとPythonHironori Sekine
 
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3までYahoo!デベロッパーネットワーク
 
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)Kazuki Maeno
 
研究発表を準備する
研究発表を準備する研究発表を準備する
研究発表を準備するTakayuki Itoh
 
Github Actionsで始めるROS/ROS2のCI
Github Actionsで始めるROS/ROS2のCIGithub Actionsで始めるROS/ROS2のCI
Github Actionsで始めるROS/ROS2のCIAtsuki Yokota
 
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4shakezo
 
優れた研究論文の書き方―7つの提案
優れた研究論文の書き方―7つの提案優れた研究論文の書き方―7つの提案
優れた研究論文の書き方―7つの提案Masanori Kado
 
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer全力解説!Transformer
全力解説!TransformerArithmer Inc.
 
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜諒介 荒木
 
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)Yamato OKAMOTO
 
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​SSII
 
リアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについて
リアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについてリアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについて
リアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについてRyousuke Wayama
 
機械学習研究の現状とこれから
機械学習研究の現状とこれから機械学習研究の現状とこれから
機械学習研究の現状とこれからMLSE
 
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!hide ogawa
 

What's hot (20)

ChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くないChatGPTは思ったほど賢くない
ChatGPTは思ったほど賢くない
 
論文の書き方入門 2017
論文の書き方入門 2017論文の書き方入門 2017
論文の書き方入門 2017
 
プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)
プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)
プレゼン・ポスターで自分の研究を「伝える」 (How to do technical oral/poster presentation)
 
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
You Only Look One-level Featureの解説と見せかけた物体検出のよもやま話
 
研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)研究発表を準備する(2022年版)
研究発表を準備する(2022年版)
 
スクレイピングとPython
スクレイピングとPythonスクレイピングとPython
スクレイピングとPython
 
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで
 
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
Transformer 動向調査 in 画像認識(修正版)
 
画像処理基礎
画像処理基礎画像処理基礎
画像処理基礎
 
研究発表を準備する
研究発表を準備する研究発表を準備する
研究発表を準備する
 
Github Actionsで始めるROS/ROS2のCI
Github Actionsで始めるROS/ROS2のCIGithub Actionsで始めるROS/ROS2のCI
Github Actionsで始めるROS/ROS2のCI
 
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
プロトタイプで終わらせない死の谷を超える機械学習プロジェクトの進め方 #MLCT4
 
優れた研究論文の書き方―7つの提案
優れた研究論文の書き方―7つの提案優れた研究論文の書き方―7つの提案
優れた研究論文の書き方―7つの提案
 
全力解説!Transformer
全力解説!Transformer全力解説!Transformer
全力解説!Transformer
 
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
楽しい研究のために今からできること 〜新しく研究を始める皆さんへ〜
 
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
Domain Adaptation 発展と動向まとめ(サーベイ資料)
 
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
SSII2022 [SS1] ニューラル3D表現の最新動向〜 ニューラルネットでなんでも表せる?? 〜​
 
リアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについて
リアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについてリアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについて
リアルタイムPoint cloudデータのビジュアライゼーションについて
 
機械学習研究の現状とこれから
機械学習研究の現状とこれから機械学習研究の現状とこれから
機械学習研究の現状とこれから
 
位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!位置データもPythonで!!!
位置データもPythonで!!!
 

Viewers also liked

ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識
ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識
ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識Tsutomu Sogitani
 
見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版
見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版
見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版MOCKS | Yuta Morishige
 
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座Mariko Yamaguchi
 
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】MOCKS | Yuta Morishige
 
ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論tsukasa obara
 
素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2
素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2
素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2Shoe-g Ueyama
 
SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘
SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘
SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘swwwitch inc.
 
人と向き合うプロトタイピング
人と向き合うプロトタイピング人と向き合うプロトタイピング
人と向き合うプロトタイピングwariemon
 
視聴者に優しいプレゼン資料の作り方
視聴者に優しいプレゼン資料の作り方視聴者に優しいプレゼン資料の作り方
視聴者に優しいプレゼン資料の作り方akihiro_0228
 
綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック
綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック
綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニックManabu Uekusa
 
魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 
魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 
魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 schoowebcampus
 
Slideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイント
Slideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイントSlideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイント
Slideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイントTaichi Hirano
 
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司schoowebcampus
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2015
このIRのグラフがすごい!上場企業2015このIRのグラフがすごい!上場企業2015
このIRのグラフがすごい!上場企業2015itoyan110
 
3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)
3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)
3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)Takumi Tsutaya
 
Rでノンパラメトリック法 1
Rでノンパラメトリック法 1Rでノンパラメトリック法 1
Rでノンパラメトリック法 1itoyan110
 

Viewers also liked (20)

ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識
ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識
ビジネスマン必見!キレイな提案書を作るためのデザインの基礎知識
 
しょぼいプレゼンをパワポのせいにするな! by @jessedee
しょぼいプレゼンをパワポのせいにするな! by @jessedeeしょぼいプレゼンをパワポのせいにするな! by @jessedee
しょぼいプレゼンをパワポのせいにするな! by @jessedee
 
見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版
見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版
見やすいプレゼン資料の作り方 - リニューアル増量版
 
色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座色彩センスのいらない配色講座
色彩センスのいらない配色講座
 
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
【プレゼン】見やすいプレゼン資料の作り方【初心者用】
 
ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論ノンデザイナーのための配色理論
ノンデザイナーのための配色理論
 
素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2
素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2
素敵なプレゼン資料を作るためのKnow-Howてんこ盛りセッション:プレゼン道場 Ver 2.2
 
SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘
SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘
SINAP TALK Vol.04「プレゼンテーションについて」鷹野雅弘
 
人と向き合うプロトタイピング
人と向き合うプロトタイピング人と向き合うプロトタイピング
人と向き合うプロトタイピング
 
視聴者に優しいプレゼン資料の作り方
視聴者に優しいプレゼン資料の作り方視聴者に優しいプレゼン資料の作り方
視聴者に優しいプレゼン資料の作り方
 
綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック
綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック
綺麗なプレゼン資料の作り方、10のテクニック
 
魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 
魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 
魅せるPowerPointビジネスプレゼン【実践編】 
 
良いプレゼン 良いスライド
良いプレゼン 良いスライド良いプレゼン 良いスライド
良いプレゼン 良いスライド
 
Slideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイント
Slideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイントSlideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイント
Slideshareで見つけた「読みやすい・見やすいスライド」に共通する4つのポイント
 
カヤックコピー部のコピー講座
カヤックコピー部のコピー講座カヤックコピー部のコピー講座
カヤックコピー部のコピー講座
 
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司
分かりやすく、使いやすいデザインを生み出す工夫 先生:池田 拓司
 
コンテンツ作りの三原則
コンテンツ作りの三原則コンテンツ作りの三原則
コンテンツ作りの三原則
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2015
このIRのグラフがすごい!上場企業2015このIRのグラフがすごい!上場企業2015
このIRのグラフがすごい!上場企業2015
 
3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)
3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)
3次元のデータをグラフにする(Tokyo.R#17)
 
Rでノンパラメトリック法 1
Rでノンパラメトリック法 1Rでノンパラメトリック法 1
Rでノンパラメトリック法 1
 

More from itoyan110

このIRのグラフがすごい!上場企業2023
このIRのグラフがすごい!上場企業2023このIRのグラフがすごい!上場企業2023
このIRのグラフがすごい!上場企業2023itoyan110
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2021
このIRのグラフがすごい!上場企業2021このIRのグラフがすごい!上場企業2021
このIRのグラフがすごい!上場企業2021itoyan110
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2020
このIRのグラフがすごい!上場企業2020このIRのグラフがすごい!上場企業2020
このIRのグラフがすごい!上場企業2020itoyan110
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2019
このIRのグラフがすごい!上場企業2019このIRのグラフがすごい!上場企業2019
このIRのグラフがすごい!上場企業2019itoyan110
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2018
このIRのグラフがすごい!上場企業2018このIRのグラフがすごい!上場企業2018
このIRのグラフがすごい!上場企業2018itoyan110
 
Chapter9 一歩進んだ文法(前半)
Chapter9 一歩進んだ文法(前半)Chapter9 一歩進んだ文法(前半)
Chapter9 一歩進んだ文法(前半)itoyan110
 
2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド
2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド
2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライドitoyan110
 
Chapter7 回帰分析の悩みどころ
Chapter7 回帰分析の悩みどころChapter7 回帰分析の悩みどころ
Chapter7 回帰分析の悩みどころitoyan110
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2017
このIRのグラフがすごい!上場企業2017このIRのグラフがすごい!上場企業2017
このIRのグラフがすごい!上場企業2017itoyan110
 
NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習itoyan110
 
NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習itoyan110
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2016
このIRのグラフがすごい!上場企業2016このIRのグラフがすごい!上場企業2016
このIRのグラフがすごい!上場企業2016itoyan110
 
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づけるベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づけるitoyan110
 
レッツノートを業務用途にカスタマイズする
レッツノートを業務用途にカスタマイズするレッツノートを業務用途にカスタマイズする
レッツノートを業務用途にカスタマイズするitoyan110
 
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章 データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章 itoyan110
 
Rで確認しながら解く統計検定2級
Rで確認しながら解く統計検定2級Rで確認しながら解く統計検定2級
Rで確認しながら解く統計検定2級itoyan110
 
コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)
コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)
コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)itoyan110
 
Rの拡張を書く (R 2.15.2)
Rの拡張を書く (R 2.15.2)Rの拡張を書く (R 2.15.2)
Rの拡張を書く (R 2.15.2)itoyan110
 
Rで実験計画法 後編
Rで実験計画法 後編Rで実験計画法 後編
Rで実験計画法 後編itoyan110
 
Rで実験計画法 前編
Rで実験計画法 前編Rで実験計画法 前編
Rで実験計画法 前編itoyan110
 

More from itoyan110 (20)

このIRのグラフがすごい!上場企業2023
このIRのグラフがすごい!上場企業2023このIRのグラフがすごい!上場企業2023
このIRのグラフがすごい!上場企業2023
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2021
このIRのグラフがすごい!上場企業2021このIRのグラフがすごい!上場企業2021
このIRのグラフがすごい!上場企業2021
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2020
このIRのグラフがすごい!上場企業2020このIRのグラフがすごい!上場企業2020
このIRのグラフがすごい!上場企業2020
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2019
このIRのグラフがすごい!上場企業2019このIRのグラフがすごい!上場企業2019
このIRのグラフがすごい!上場企業2019
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2018
このIRのグラフがすごい!上場企業2018このIRのグラフがすごい!上場企業2018
このIRのグラフがすごい!上場企業2018
 
Chapter9 一歩進んだ文法(前半)
Chapter9 一歩進んだ文法(前半)Chapter9 一歩進んだ文法(前半)
Chapter9 一歩進んだ文法(前半)
 
2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド
2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド
2018年6月期 統計検定2級&準1級 対策スライド
 
Chapter7 回帰分析の悩みどころ
Chapter7 回帰分析の悩みどころChapter7 回帰分析の悩みどころ
Chapter7 回帰分析の悩みどころ
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2017
このIRのグラフがすごい!上場企業2017このIRのグラフがすごい!上場企業2017
このIRのグラフがすごい!上場企業2017
 
NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #5 ご挨拶と前回の復習
 
NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習
NagoyaStat #4 ご挨拶と前回の復習
 
このIRのグラフがすごい!上場企業2016
このIRのグラフがすごい!上場企業2016このIRのグラフがすごい!上場企業2016
このIRのグラフがすごい!上場企業2016
 
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づけるベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
ベルヌーイ分布からベータ分布までを関係づける
 
レッツノートを業務用途にカスタマイズする
レッツノートを業務用途にカスタマイズするレッツノートを業務用途にカスタマイズする
レッツノートを業務用途にカスタマイズする
 
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章 データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
データ解析のための統計モデリング入門 1~2章
 
Rで確認しながら解く統計検定2級
Rで確認しながら解く統計検定2級Rで確認しながら解く統計検定2級
Rで確認しながら解く統計検定2級
 
コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)
コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)
コイン投げの分析を一捻り (Japan.R 2013 LT)
 
Rの拡張を書く (R 2.15.2)
Rの拡張を書く (R 2.15.2)Rの拡張を書く (R 2.15.2)
Rの拡張を書く (R 2.15.2)
 
Rで実験計画法 後編
Rで実験計画法 後編Rで実験計画法 後編
Rで実験計画法 後編
 
Rで実験計画法 前編
Rで実験計画法 前編Rで実験計画法 前編
Rで実験計画法 前編
 

絶対に描いてはいけないグラフ入りスライド24枚