同じ基本統計量・異なる散布図のデータセットを焼きなまし法で生成する

Anscombeの例¶平均や標準偏差、相関係数といった基本統計量は重要ですが、散布図の外観が全く異なっていてもこれらの基本統計量が(ほぼ)同一となることは起こりえます。このような例としてAnscombeの例 (Anscombe's quartet) が有名です。Seabornを用いると、このAnscombeの4つの例は簡単に描画することができます。 Anscombe’s quartet — seaborn 0.10.1 documentation import seaborn as sns sns.set(style="ticks") # Load the example dataset for Anscombe's quartet df = sns.load_dataset("anscombe") # Show the results of a linear regression wit

[misshiki]

“平均や標準偏差、相関係数といった基本統計量は重要ですが、散布図の外観が全く異なっていてもこれらの基本統計量が(ほぼ)同一となることは起こりえます。このような例としてAnscombeの例 (Anscombe's quartet)”