レーダーチャート（2）ー 並び順

今回はレーダーチャートの並び順について考えます。レーダーチャートの並び方を変えると印象がかなり変わります。 レーダーチャートの項目並び順 レーダーチャートの項目については並び順で印象は大きく変わります。下記をモチーフに考えてみます。 まずは、各項目ごとの平均値についての降順で並び変えてみます。 各項目ごとのMedianについて降順に並び変えると下記です。今回の例だと飛び値がないので大きな変化はないです。 各項目ごとのバラツキ（標準偏差）で並べ変えるという手もあります。下記は0時方向から時計回りに昇順に並べています。0時から4時方向くらいまでは変化が乏しいですが、後半に行くに従って特徴的な系列の…

レーダーチャート

今回は、レーダーチャートについて述べます。多次元データの比較に用いられますが、全く異なるデータを0~1や0~100%に規格化して比較することが多いです。 レーダーチャートの基本 各項目の数量を中心点から多角形の頂点までの距離で表し、各頂点を結ぶと項目毎の数量の大小がひと目で比較できるグラフです。各項目は放射状に配置されます。 レーダーチャートは複数項目の特性をもつ対象の性能などを比較するために用います。例えば、他社製品とのベンチマークとか、キャラクターのステータス比較とか、 折れ線の内部を塗りつぶしたものは、その形状から「コウモリの翼」とよばれ、クモの巣グラフとも呼ばれるようです。フローレンス…

ステップワイズ法におけるAIC/BIC/Mallows's CPの比較

重回帰分析の変数選択をステップワイズ法で行った場合、変数選択の基準で結果が変わります。いくつか比較してみます。 変数選択基準の比較 重回帰分析のステップワイズ法などで用いられる変数選択の基準で、AIC/BIC/Mallows's CPを比較します。 下記のような応答変数について、入力変数を[math] \displaystyle 0 < x_i \le 1 [/math]の範囲の一様乱数で変化させ、次式で定義される応答に標準偏差0.8の正規乱数を加えたデータセットを[math] \displaystyle n=1000 [/math]で用意、各データセット毎にいくつの変数が選ばれるかカウントし…