バイオリン図

バイオリン図（バイオリンず、英: violin plot）は、数値データを描画する手法の一つであり、箱ひげ図の両脇に90度回転させたカーネル密度グラフを付加したものに近い^[1]。

概要[編集]

バイオリン図は 箱ひげ図 に似ているが、異なる値のデータに確率密度を表示する点で異なっている。確率密度は、最も単純な場合にヒストグラムとなる。一般にバイオリン図には、箱ひげ図同様、データの中央値を示すマークと四分位範囲を示す箱も描かれる。この箱ひげ図に重ねて描画されるのはカーネル密度推定である。箱ひげ図のようにバイオリン図は複数のカテゴリ間での変数分布の比較に用いられる。例えば日中と夜間の温度分布の比較や、複数の製造業者での車両価格の分布などである。

箱ひげ図との比較[編集]

バイオリン図には箱ひげ図よりも多くの情報が含まれる。箱ひげ図には平均/中央値と四分位範囲という要約統計量のみが含まれるのに対し、バイオリンプロットにはすべての分布データが含まれる。これはデータ分布がmultimodal（複数のピークがある）場合に特に有用である。このような場合、バイオリン図では複数のピークの位置と大きさが明確に表現されるが、これは箱ひげ図では表現されない。バイオリン図の内部には平均（または中央値）と四分位範囲が描かれる。特にサンプル数があまり多くない場合には、すべてのサンプルデータが点や線として描かれる場合もある。

箱ひげ図よりも多くの情報が含まれるものの、バイオリン図はよりマイナーである点が欠点である。知名度が低いため、バイオリン図を知らない人にとっては意味が理解しづらい。このような場合、より分かりやすい代替図としてはヒストグラムを複数描画するか、カーネル密度を描画することが考えられる。

ソフトウェア[編集]

バイオリン図は多くのソフトウェアパッケージで拡張機能として利用することができる。例えばR言語ではライブラリの vioplot, wvioplot, caroline, UsingR, lattice, ggplot2、Stataではアドオンコマンドの vioplot^[2]、 Pythonではmatplotlib^[3],Plotly^[4],Seaborn^[5]、Originでの実装^[6]などがある。

参考文献[編集]

外部リンク[編集]

ウィキメディア・コモンズには、バイオリン図に関連するカテゴリがあります。

• Stata の Vioplot アドイン
• R でのバイオリン図の例
• seaborn 統計描画ライブラリによる Python の violinplots の例

 この記事にはパブリックドメインである、アメリカ合衆国連邦政府が作成した次の文書本文を含む。Dataplot reference manual: Violin plot. アメリカ国立標準技術研究所.

表 話 編 歴 統計学
標本調査	標本 母集団 無作為抽出 層化抽出法
要約統計量	連続確率分布 位置 平均 算術 幾何 調和 中央値 分位数 順序統計量 最頻値 階級値 分散 範囲 偏差 偏差値 標準偏差 標準誤差 変動係数 決定係数 相関係数 自己相関 共分散 自己共分散 分散共分散行列 百分率 統計的ばらつき モーメント 分散 歪度 尖度 カテゴリデータ 頻度 分割表
推計統計学	仮説検定 パラメトリック t検定 ウェルチのt検定 F検定 Z検定 二項検定 ジャック-ベラ検定 シャピロ–ウィルク検定 分散分析 共分散分析 ノンパラメトリック ウィルコクソンの符号順位検定 マン・ホイットニーのU検定 カイ二乗検定 イェイツのカイ二乗検定 累積カイ二乗検定 フィッシャーの正確確率検定 尤度比検定 G検定 アンダーソン–ダーリング検定 コルモゴロフ–スミルノフ検定 カイパー検定 マンテル検定 コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量 その他 帰無仮説 対立仮説 有意 棄却 区間推定 信頼区間 予測区間 モデル選択基準 AIC BIC WAIC MDL その他 偏り 偏りと分散 過剰適合 推定量 点推定 最尤推定 尤度関数 尤度方程式 最小距離推定 メタアナリシス ブートストラップ法
ベイズ統計学	確率 主観確率 ベイズ確率 事前確率 事後確率 最大事後確率 その他 ベイズ推定 ベイズ因子
相関	交絡 ピアソンの積率相関係数 順位相関（スピアマンの順位相関係数 ・ケンドールの順位相関係数 ）
モデル	一般線形モデル 一般化線形モデル 混合モデル 一般化線形混合モデル
回帰	線形 リッジ回帰 ラッソ回帰 エラスティックネット 非線形 k近傍法 決定木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクターマシン 射影追跡回帰 時系列 自己回帰モデル 自己回帰移動平均モデル ARCHモデル 対移動平均比率法 トレンド定常 傾向推定 共和分 構造変化
分類	線形 線形判別分析 ロジスティック回帰 <! -- 名前に回帰とついていますが確率を回帰する分類手法です --> 単純ベイズ分類器 単純パーセプトロン 線形サポートベクターマシン 二次 二次判別分析 非線形 k近傍法 決定木 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク サポートベクターマシン ベイジアンネットワーク 隠れマルコフモデル その他 二項分類 多クラス分類 第一種過誤と第二種過誤
教師なし学習	クラスタリング k平均法 （k-means++法 ） DBSCAN 密度推定（英語版） カーネル密度推定 （ カーネル ） その他 主成分分析 独立成分分析 自己組織化写像
統計図表	棒グラフ バイプロット（英語版） 箱ひげ図 管理図 フォレストプロット ヒストグラム 円グラフ Q-Qプロット ランチャート 散布図 幹葉表示 バイオリン図 ドットプロット ヒートマップ 階級区分図
生存分析	生存関数 カプラン＝マイヤー推定量 ログランク検定 故障率 比例ハザードモデル
歴史	統計学の創始者 確率論と統計学の歩み
応用	社会統計学 疫学 生物統計学 系統学 統計力学 計量経済学 機械学習 実験計画法
出版物	統計学に関する学術誌一覧 重要な出版物
全般	統計 頻度主義統計学 統計学および機械学習の評価指標
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