多変量統計手法と複数のプロットの組み合わせ

※この記事は自分の学習と効率化のために、ChatGPTに書いてもらったものをベースとしています。

画像と赤文字で記載されている箇所などは私のコメントや感想部分です。

１０．多変量統計手法と複数のプロットの組み合わせ

１０．多変量統計手法と複数のプロットの組み合わせ

多変量統計手法の紹介

多変量統計手法は、2つ以上の変数間の関係を考慮しながらデータの解析を行う手法のことを指します。ここでは、主成分分析（PCA）と因子分析に焦点を当てて紹介します。

1. 主成分分析 (PCA):

PCAは、多次元のデータをより少ない次元で表現するための手法です。データの分散が最大となる新しい軸（主成分）を見つけ出し、データの次元を削減します。主に、データの視覚化やノイズの削減、機械学習の前処理などで利用されます。

2. 因子分析:

因子分析は、多くの観測変数の背後に存在する少数の潜在的な変数（因子）を特定するための手法です。これにより、変数の数を削減し、データの構造をよりシンプルに表現することができます。

複数のプロットを一つのフィギュア内に組み合わせる方法

matplotlibを使用して、複数のプロットを一つのフィギュア内に組み合わせる方法はいくつかあります。ここでは、subplot: を使用した基本的な方法を紹介します。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


# データの生成
x = np.linspace(0, 10, 100)
y1 = np.sin(x)
y2 = np.cos(x)


# 1×2のレイアウトで2つのプロットを配置
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 4))


# 左のプロット
axes[0].plot(x, y1)
axes[0].set_title('Sine Curve')


# 右のプロット
axes[1].plot(x, y2)
axes[1].set_title('Cosine Curve')



plt.tight_layout() # レイアウトの調整
plt.show()