実験データの複雑性への対処

Pythonで学ぶ実験計画法

James Chapman

Curriculum Manager, DataCamp

地質データ

mineral_rocks

 SampleID     RockType  Location  MineralHardness  RockPorosity
        1  Metamorphic      West              5.9          12.3
        2      Igneous     North              5.3           1.6
        3  Metamorphic      East              5.6          11.0
        4  Metamorphic     South              3.2          12.2
        5  Sedimentary     South              2.0          29.8

データの複雑性の理解

岩石種と鉱物硬度は相互作用し、鉱物特性に影響する可能性
空隙率の分散が変化し、異分散性を示す可能性
交絡変数が硬度や空隙率に影響する可能性

小山状に積まれた様々な岩石

相互作用への対処

sns.scatterplot(x='MineralHardness', y='RockPorosity', 
                hue='RockType', data=mineral_rocks)

鉱物硬度と岩石空隙率（岩石種別）

異分散性への対処

異分散性: ある変数の範囲にわたり、別の変数のばらつきが変化すること

sns.residplot(x='MineralHardness', y='RockPorosity', 
              data=mineral_rocks, lowess=True)

不等分散の検討

非正規分布のデータ

sns.displot(mineral_rocks['RockPorosity'])

RockPorosity のヒストグラムと密度曲線

Box-Cox によるデータ変換

from scipy.stats import boxcox
mineral_rocks['TransformedRockPorosity'], _ = boxcox(mineral_rocks['RockPorosity'])
sns.displot(mineral_rocks['TransformedRockPorosity'])

Box-Cox 変換後の空隙率

sns.residplot(x='MineralHardness', y='TransformedRockPorosity',
              data=mineral_rocks, lowess=True)

変換後空隙率と鉱物硬度の残差プロット

Ayo berlatih!

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