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QuantilePlot

QuantilePlot[list]
list の分位点と正規分布の分位点を比較するプロットを生成する．

QuantilePlot[dist]
分布 dist の分位点と正規分布の分位点を比較するプロットを生成する．

data と rdata の分位点を比較するプロットを生成する．

data の分位点と記号分布 rdist の分位点を比較するプロットを生成する．

の分位点と基準分布 ref の分位点を比較するプロットを生成する．

QuantilePlotは実数値のデータ集合か一変数記号分布であるに使うことができる．

データ集合 list には経験的分位点が使われ，記号的分布 dist には厳密な分位点が使われる．

記号母数を持つQuantilePlotはQuantilePlot[data, EstimatedDistribution[data, dist[₁, ...]]]に等しい．

またはの形式で結果のグラフィッスプリミティブに適用するラッパー w を与える．

使用可能なラッパー：

	Annotation[e,label]	注釈を与える
	Button[e,action]	要素がクリックされたときのアクションを定義
	EventHandler[e,...]	要素の一般的なイベントハンドラを定義
	Hyperlink[e,uri]	要素をハイパーリンクにする
	PopupWindow[e,cont]	要素にポップアップウィンドウを付加
	StatusArea[e,label]	要素上にマウスが置かれたときにステータスエリアに表示
	Style[e,opts]	指定のスタイルで要素を表示
	Tooltip[e,label]	要素に任意のツールチップを付加

QuantilePlotにはGraphicsと同じオブションに以下の追加・変更を加えたものが使える．

	AspectRatio	1/GoldenRatio	全体的な縦横比
	ClippingStyle	Automatic	曲線が切断された箇所に何を描くか
	ColorFunction	Automatic	曲線の彩色をどのように決めるか
	ColorFunctionScaling	True	ColorFunctionの引数をスケールするかどうか
	Filling	None	各曲線の下に挿入する充填物
	FillingStyle	Automatic	充填に使用するスタイル
	Joined	Automatic	点を繋ぐかどうか
	Mesh	None	各曲線にいくつのメッシュ点を描くか
	MeshFunctions	{#1&}	メッシュ点の置き方をどう決めるか
	MeshShading	None	メッシュ点の間の領域にどのように陰影を付けるか
	MeshStyle	Automatic	メッシュ点のスタイル
	Method	Automatic	使用するメソッド
	PerformanceGoal	$PerformanceGoal	最適化しようと試みるパフォーマンスの局面
	PlotMarkers	None	データ集合の各点を示すためのマーカー
	PlotRange	Automatic	含める値の範囲
	PlotRangeClipping	True	プロット範囲で切断するかどうか
	PlotStyle	Automatic	各オブジェクトのスタイルを指定するグラフィックス指示子
	ReferenceLineStyle	Automatic	基準線のスタイル
	ScalingFunctions	None	個々の座標をどのようにスケールするか
	WorkingPrecision	MachinePrecision	記号分布の内部計算に使う精度

Filling->Automaticのとき，データ集合と基準線の間は充填される．デフォルトで，データ集合には「ステム」が，記号分布には「固体」充填が使われる．Joined->Trueと設定するとデータ集合にも「固体」が使われるようになる．

MeshFunctionsとRegionFunctionの関数に渡される引数はとである．ColorFunctionの関数には，デフォルトでこれらの引数のスケールされたものが渡される．

Joined→Automaticは，2つの分布を比較している場合はJoined→Trueに等しく，その他の場合はJoined→Falseに等しい．

PlotStyle->Automaticと設定すると異なる線には一連の異なるプロットスタイルが使われる．

ReferenceLineStyle->Noneとすると，基準線は描かれない．

ScalingFunctionsでは，座標はを使ってスケールされ，座標はを使ってスケールされる．

すべて閉じる

データと正規分布を比較する：

データを特定の分布と比較する：

データを推定分布と比較する：

2つのデータ集合を比較する：

いくつかのデータ集合を正規分布と比較する：

データと正規分布を比較する：

Out[2]=

データを特定の分布と比較する：

Out[2]=

データを推定分布と比較する：

Out[1]=

Out[2]=

2つのデータ集合を比較する：

Out[2]=

いくつかのデータ集合を正規分布と比較する：

Out[2]=

スコープ (17)

QuantilePlotは数値データに使うことができる：

QuantilePlotは記号分布に使うことができる：

複数のデータ集合と分布を使う：

デフォルトの基準分布はNormalDistributionに最も近い推定分布である：

データあるいは分布を基準として指定する：

基準分布は各データ集合について推定される：

数値データ集合について特定の基準分布を推定する：

組込み分布のすべての形式を使う：

パラメトリック分布：

ノンパラメトリック分布：

派生分布：

複数のデータ集合は自動的に別々の色で塗り分けられる：

集合を分別するために明示的なスタイルを指定する：

ラベルを加える：

基準線に特定のスタイルを使う：

基準線は表示しない：

データ用にインタラクティブなTooltipを加える：

データ用に特定のツールチップを加える：

塗潰しプロットを作成する：

形を使ってデータ集合を分別する：

Joinedを使ってデータ集合を線で繋ぐ：

オプション (66)

実際のプロット値から縦横比を選ぶ：

枠の代りに座標軸を描く：

指定された変数に基づいたラベルを使う：

プロットの切り取られた部分は省く：

切り取られた部分を曲線の他の部分と同じように示す：

切り取られた部分を赤線で示す：

切り取られた部分を太い赤線で示す：

ColorFunctionにJoinedを使うためには少なくとも1つのデータ集合が必要である：

スケールされた

座標と

座標で色付けする：

名前付きの色スキームで色付けする：

曲線に使われた色で基準線まで塗り潰す：

ColorFunctionは曲線の色付けについてはPlotStyleよりも優先順位が高い：

ColorFunctionを使うためにMeshShadingでAutomaticを使う：

スケールされた

値に基づいて線に色付けする：

スケールされていない

値に基づいて線に色付けする：

データから基準線まで充填する：

充填に記号的な値または明示的な値を使う：

点から茎を伸ばす：

曲線は固体領域を塗り潰す：

3番目のデータ集合から軸まで塗り潰す：

データ集合間を特定のスタイルで塗り潰す：

塗潰しレベルの上下で異なるスタイルを使う：

塗潰しはデータ集合が重なっている部分だけに使われる：

異なる色で塗り潰す：

透明なオレンジ色で塗り潰す：

充填レベルの上には青，下には赤を使う：

データ集合はデフォルトでは繋がれない：

点を繋ぐ：

記号分布はデフォルトで繋がれる：

方向に20のメッシュレベルを等間隔で使う：

メッシュを使って曲線を十分位に分割する：

方向のメッシュに明示的な値のリストを使う：

方向のStyleとメッシュレベルを指定する：

方向と

方向に等間隔でメッシュを使う：

方向（赤）に5つのメッシュレベルを，

方向（青）に10のメッシュレベルを使う：

方向に赤と青の線分を同じ長さで交互に使う：

Noneを使って線分を取り除く：

MeshShadingはPlotStyleと一緒に使うことができる：

MeshShadingは曲線のスタイル付けではPlotStyleよりも優先順位が高い：

MeshShadingをAutomaticに設定して，PlotStyleをいくつかの線分に使う：

MeshShadingをColorFunctionと一緒に使う：

メッシュをプロットと同じ色で描く：

方向に赤いメッシュを使う：

方向に赤いメッシュを，

方向に青いメッシュを使う：

方向に赤くて大きいメッシュ点を使う：

デフォルトで，基準線はデータの第1分位および第3分位を通って引かれる：

データを通る最適合線を引く：

基準線は基準分布を表す：

対角基準線を引く：

QuantilePlotは通常色分けしてデータ集合を区別する：

データ集合を見分けるために異なる色と形を使う：

形だけを使う：

デフォルトのプロットマーカーの大きさを変える：

プロットマーカーに任意のテキストを使う：

プロットマーカーに明示的なグラフィックスを使う：

すべてのデータ集合に同じ記号を使う：

PlotRangeは自動的に計算される：

データ集合全体を示す：

が1から2まで，

は-1から3までで分布を示す：

異なるスタイル指示子を使う：

デフォルトで，複数の曲線にはそれぞれ異なるスタイルが選ばれる：

異なる曲線に明示的なスタイルを指定する：

ReferenceLineStyleはデフォルトでPlotStyleのDotted形式を使う：

基準線を赤い点線で描く：

基準線を赤い実線で描く：

Noneを使って基準線が描かれなくする：

ReferenceLineStyleをPlotStyleと組み合せることができる：

データは通常線形スケールで表示される：

対数スケールの

軸上でデータをプロットする：

アプリケーション (4)

データが特定の分布に従っているかどうか視覚的に検証する：

データが基準分布に従っている場合は線形性が見られる：

線形性からの逸脱はデータが基準分布に従っていない場合に見られる：

LinearModelFitからの剰余は正規分布に従う．ここでは，データが等分散の正規およびノイズを使ってシミュレーションされている：

線形モデルをシミュレーションされたデータにフィットする：

最初のモデルでは剰余が正規分布に従っていないことが視覚的にはっきりする：

DistributionFitTestを使って正規性に関する数量面の言及を行うことができる：

ニューヨークコラールソサエティに所属する歌手の身長が各人の声部とともに記録された．声部は低い方から順にバス，テノール，アルト，ソプラノである：

各声部の平均の高さ：

ソプラノ1の高さを他の声部に対してプロットすると声部に追加的なシフトがあることが分かる：

52の雲からの降雨をエーカーフィート単位で記録し，そのうち26をランダムに選んび酸化銀でシードした：

明らかに，シードされた雲の方が制御グループより多くの雨を発生させる：

スケールされた両対数プロットは増加分が一桁分違うことを示している：

特性と関係 (8)

第2引数がないと，データは推定正規分布と比較される：

UniformDistribution

と比較することは分位数をプロットすることと同じである：

ProbabilityPlotはデータの累積分布関数の値を比較する：

ProbabilityScalePlotは軸をスケールして分布からの点が直線に並ぶようにする：

BoxWhiskerChartとDistributionChartを使ってデータの分布を可視化することができる：

SmoothHistogramとHistogramを使ってデータの分布を可視化することができる：

DiscretePlotを使って離散分布を可視化することができる：

ListPlotを使ってデータを見る：

ProbabilityPlot Quantile Histogram BoxWhiskerChart DistributionChart ListPlot DiscretePlot Plot

バージョン 8 の新機能

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