多変量データの可視化
授業の後に 15 分。要点を読み、5 問で確かめ、一つ書く。最後に自分の探究へつなぐ
15分 ｜ ひとりで、端末で授業で確かめた答えと比べる
- 列が 4 つなら散布図は 6 枚、5 つなら 10 枚、6 つなら 15 枚。列が増えると枚数は急に増える
- 1 枚ずつ順に見ると、最初に見た図が基準になってしまう。同じ大きさで並べれば、強さの順が比べられる
- 相関係数は、来客数×売れた本数 0.94、気温×売れた本数 0.86、降水量×売れた本数 −0.68、降水量×来客数 −0.68、気温×来客数 0.66、気温×降水量 −0.36
- 符号は向き、強さは 0 からの距離。降水量×売れた本数の −0.68 は、気温×来客数の 0.66 より強い
- 数が同じでも図の形は違うので、並べた図で曲がっている組や外れた点がないかも見る
- 2 つの列で軸を作り、3 つ目の列を点の色にすると、同じ図から別のことが読める。あり／なしの列は色に向いている
- 気温と売れた本数の図は、1 枚だけ見るとばらついていた。大会の有無で色を分けると 2 本の帯になった。27 ℃ の大会の日は 203 本、26 ℃ の大会でない日は 171 本で、同じくらいの気温で 20〜30 本の差
- 雨が降ったかで色を分けると、雨の日は同じ気温の帯のいちばん下に並んだ。24 ℃ で 12 mm の日は 150 本、25 ℃ で 25 mm の日は 133 本
- いちばん強い組は来客数と売れた本数（0.94）だが、来客数はその日が終わらないと分からない。予測に使う列は、予測する時点で値が手に入ることが条件
- 気温と降水量は天気予報から前日に手に入り、大会の有無も予定で分かる。だから第8回の 3 列は、予測に使える組み合わせだった
「相関がいちばん強い列を使えばよい」という言い方の、どこが足りないか。今日の数を使って 3 文程度で書く。
答えの例を見る
例: 売れた本数といちばん強く関係していたのは来客数で、相関係数は 0.94 だった。しかし来客数はその日が終わらないと分からないので、明日の売上を前日に予測するときには使えない。予測に使う列は、強さだけでなく「予測する時点で値が手に入るか」を確かめる必要があり、気温と降水量は天気予報から、大会の有無は予定から前日に分かるので使えた。
探究でアンケートを取ると、項目が 5 つも 6 つもできる。この回の考え方は、どの項目とどの項目を見るかを、思いつきではなく全部並べてから決める道具になる。並べる前に 1 組だけ見てしまうと、その組が基準になってしまう。
- 自分の探究で集める項目は何個か。2 つずつの組み合わせは何通りになるか
- そのうち「あり／なし」で答える項目はどれか。色で分ける 3 つ目の列に使えないか
ここに書いたメモは 探究ノート に集まる。総合的な探究の時間のテーマ決めや、調べ方を考えるときに開く。まだテーマが決まっていなくても書ける。いま気になっていることを一つ思い浮かべて、そこに当てはめてみる
次回は「変数の絞り込み」。今日は列を並べて、足す方を見た。次回は逆に、減らすと何が起きるかを扱う。減らしたら悪くなるだけに思えるが、そうではない。列を減らして良くなることが、実際の数で出る。
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