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今回は、Q-Qプロットについてわかりやすく解説します。 標本データの分布の視覚的なチェック法で有名なのはヒストグラムですが、ヒストグラムでは各データ区間の度数を集計してグラフ化するため情報が損失してしまいます。 ※例えば、1.1と1.2が、同じ"1.0~2.0"の区間に集計されてしまう。というのが情報損失のイメージです。 Q-Qプロットの目的も、分布の視覚的なチェックなのですが、情報損失がゼロであるという点でヒストグラムよりも優れています。 Q-Qプロットは読み解きが難しいですが、情報量が多く有能なので、使いこなしたいツールの1つです! QC検定のお勉強にもお役立てください。 皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです(^-^) ======================= 【関連動画】 ▼超有能な箱ひげ図。書き方、読み取り方、ヒストグラムとの違いをわかりやすく解説! • 超有能な箱ひげ図。書き方、読み取り方、ヒストグラムとの違いをわかりやすく解説! ======================= チャンネル登録はこちら ☞ / @datasciencelab. #QC検定1級成績優秀表彰者が解説します