投資に役立つＥｘｃｅｌ関数講座　ヒストグラムの書き方

投資に役立つエクセル関数講座　その８　　ヒストグラムの書き方

標準偏差を理解したところで、ヒストグラムを学びましょう。
（当ページを作成するにあたって、『統計のはなし』大村平著　日科技連出版社　を参考にしました）


では、ヒストグラムから。

１０００個の相場データを１０円単位で、５つの区間に分けたところ次のようになりました。

値動き　　約定枚数　　割合
１５０～１６０　　　１３　　０．０１３
１６０～１７０　　２１０　　０．２１０
１７０～１８０　　６０７　　０．６０７
１８０～１９０　　１５８　　０．１５８
１９０～２００　　　１２　　０．０１２

このデータのばらつき具合を一目で理解できる方法はないものでしょうか？
それがヒストグラムです。

上のデータのばらつき具合を棒グラフにすると次のようになります（このような棒グラフをヒストグラムといいます）。
縦軸は割合を意味します。当然、すべての割合を足すと１になりますね。




区間がおおざっぱすぎるので、１０円単位をやめて、今度は５円ごとの区切りにしてみます。

値動き　　　　　　　　　　割合
１５０～１５５　　　　　　　　０．００３
１５５～１６０　　　　　　　　０．０１０
１６０～１６５　　　　　　　　０．０５６
１６５～１７０　　　　　　　　０．１５４
１７０～１７５　　　　　　　　０．３７５
１７５～１８０　　　　　　　　０．２３２
１８０～１８５　　　　　　　　０．１１８
１８５～１９０　　　　　　　　０．０４０
１９０～１９５　　　　　　　　０．００９
１９５～２００　　　　　　　　０．００３




よく分かるようになりました。ここでも、すべての割合を足すと、１になります。
次に、区間を２．５円ずつに、さらに区間を……と、単位を小さくしていくと、棒グラフの形状はどうなるでしょうか？
最終的には、なめらかな１本の曲線になってしまいます。




ここで、１７５円以上で約定したのは、全体の何パーセントにあたるか？　という問題を考えてみます。
１７５円よりも右側の面積（各棒グラフを足し合わせた確率）が該当しますよね。



重要なのは、面積で該当する割合を表せるということです。
そして、もうひとつ重要なのは、縦軸に割合をとった場合、面積の総和は１になることです。
こういった曲線は、確率の詰まり具合を表しているため、確率密度曲線と呼ばれます。

区間を小さくとれば、高さは小さくなります。１０円きざみの場合、１７０～１８０円のデータは６割を占めていましたが、
５円きざみにした場合、１７０～１７５円のデータが約３割７分を占め、１７５～１８０円のデータは約２割３分です。
２．５円、１円という小さな区間にしてしまうと、それぞれの区間に占めるデータの割合はもっと小さくなると考えられます。
それでも、総面積は１のまま変わりません（ここが重要です）。

今度は、平均値を算出してグラフを書いてみましょう。平均値なので、平均の占める割合がもっとも多くなります。
詳細はＥｘｃｅｌ関数講座　その９　で解説します。







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