Histogram & Q-Q plot

2025-03-31 公開 / 2025-03-31 更新

正規分布していないデータに対して標準偏差を当たり前のように使うのは、どうも気持ち悪いといつも感じています。そこで、データの分布形状を前提としないメジアン（中央値）を利用した統計量を使い始めています。そのため、必ずデータの分布を明かにするようにしています。

毎週末の日経平均株価のまとめで、ヒストグラムと Q-Q プロットの作成に使用しているコードをベースにした JupyterLab 向けのサンプルを紹介します。

下記の OS 環境で動作確認をしています。

	Fedora Linux 41 Workstation	x86_64
	Python	3.13.2
	jupyterlab	4.3.5
	matplotlib	3.10.1
	pingouin	0.5.5
	seaborn	0.13.2

JupyterLab を起動して、最初に必要なサンプルをインポートします。

import matplotlib.pyplot as plt import pingouin as pg import seaborn as sns import yfinance as yf

過去 3 年分の週足データを取得します。

code = 'N225' symbol = '^%s' % code ticker = yf.Ticker(symbol)   # 週足で過去 3 年分のデータを取得 df = ticker.history(period='3y', interval='1wk')

ヒストグラムと Q-Q プロットを横に並べてプロットします。

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 5))   # ヒストグラム sns.histplot(     df['Close'],     kde=True,     ax=axes[0] )   axes[0].set_xlabel("Close") axes[0].set_ylabel("count") axes[0].grid(axis = 'y') axes[0].set_title('Histogram')   # Q-Q プロット pg.qqplot(df['Close'], s=10,  ax=axes[1]) axes[1].set_title('Q-Q plot') axes[1].grid()   plt.suptitle('Weekly data for %s (%s), n = %d' % (ticker.info['longName'], symbol, len(df))) plt.savefig('0_report_weekly_histogram_qqplot_%s.png' % code) plt.show()

下記のようなプロットが表示されます。

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関連サイト

1. 私の株日記: 標準偏差を使う気持ち悪さ [2025-03-16]
2. seaborn.histplot — seaborn documentation
3. pingouin.qqplot — pingouin documentation