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QuantilePlot

QuantilePlot[list]
产生 list 的分位数对一个正态分布的分位数的图线.
QuantilePlot[dist]
产生分布 dist 的分位数对一个正态分布的分位数的图线.
QuantilePlot
产生 data 的分位数对 rdata 的分位数的图线.
QuantilePlot
产生 data 的分位数对符号分布 rdist 的分位数的图线.
QuantilePlot
产生 的分位数对参照分布 ref 的分位数的图线.
更多信息
  • QuantilePlot 与 一起使用，数据或者是一个由实值组成的数据集，或者是一个符号单变量分布组成的数据集.
  • 对于数据集 list，使用经验性数据，而对于符号分布 dist，使用确切数据.
  • 形式 或者 提供了一个封装 w 以应用于所得的图形基元.
  • 可以使用以下封装：
Annotation[e,label]提供一个注解
Button[e,action]定义一个当元素被点击时执行的操作
EventHandler[e,...]对元素顶一个一个通用事件句柄
Hyperlink[e,uri]使元素作为超链接使用
PopupWindow[e,cont]对元素附加一个弹出窗口
StatusArea[e,label]当鼠标移过元素时，在状态栏中显示
Style[e,opts]显示使用指定样式的元素
Tooltip[e,label]对元素附加一个任意的工具提示条
AspectRatio1/GoldenRatio宽高比
ClippingStyleAutomatic在曲线被剪切的位置绘制什么
ColorFunctionAutomatic如何确定曲线的着色
ColorFunctionScalingTrue是否对 ColorFunction 的变量进行尺度缩放
FillingNone在每条曲线下插入的填充
FillingStyleAutomatic用于填充的样式
JoinedAutomatic是否对点进行连接
MeshNone在每条曲线上绘制的网格点的数目
MeshFunctions{#1&}如何确定网格点的位置
MeshShadingNone如何对网格点之间绘制阴影区域
MeshStyleAutomatic网格点的样式
MethodAutomatic使用的方法
PerformanceGoal$PerformanceGoal尝试优化的性能方面
PlotMarkersNone对数据集指定每个点时所用的记号
PlotRangeAutomatic要包括的值范围
PlotRangeClippingTrue是否在图线范围进行剪切
PlotStyleAutomatic用于对每个对象指定样式的图形指令
ReferenceLineStyleAutomatic参考线的样式
ScalingFunctionsNone如何对单个坐标进行尺度缩放
WorkingPrecisionMachinePrecision对符合分布的内部计算所用的精度
  • 在 Filling->Automatic 下，数据集合参考线之间的区域将被填充. 默认情况下，对数据集使用"stems"，对符号分布使用"实心"填充. 设置 Joined->True 将对数据集强制使用"实心"填充.
  • 在 ScalingFunctions 下， 坐标使用 进行尺度缩放， 坐标使用 进行尺度缩放.
范例关闭所有单元
例   (5)
将数据与一个正态分布进行比较：
将数据与一个特定的分布进行比较：
将数据与一个估计分布进行比较：
比较两个数据集：
将几个数据集与正态分布进行比较：
将数据与一个正态分布进行比较：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
将数据与一个特定的分布进行比较：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
将数据与一个估计分布进行比较：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
比较两个数据集：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
将几个数据集与正态分布进行比较：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
范围   (17)
QuantilePlot 适用于数值数据：
QuantilePlot 适用于符号式分布：
使用多数据集和分布：
默认的参考分布是最近的估计 NormalDistribution：
指定数据或分布作为参考：
为每个数据集估计参考分布：
为数值数据集估计指定的参考分布：
使用所有内置分布形式：
参数式：
非参数式：
导出的：
多个数据集自动着色以便区分：
为不同的集合提供显式样式：
增加标签：
对参考线使用指定样式：
关闭参考线：
对数据提供互动 Tooltip：
对数据提供指定的提示文本：
创建填充图：
使用形状区分不同的数据集：
使用 Joined 用线连接数据集：
选项   (66)
从实际绘图值中选择高宽比：
绘制坐标轴而不是边框：
基于指定的变量使用标签：
省略图线的被剪切区域：
将被剪切区域以与曲线其它部分相同的方式显示：
使用红线显示被剪切区域：
将被剪切区域以红色粗线显示：
ColorFunction 要求至少一个数据集被 Joined：
使用经过缩放的 和 坐标进行着色：
使用已命名颜色方案进行着色：
用曲线所用的颜色填充至基准线：
对曲线进行着色时，ColorFunction 具有比 PlotStyle 更高的优先级：
用 MeshShading 中的 Automatic 来使用 ColorFunction：
基于被缩放的 值，对线条进行着色：
基于未缩放的 值，对线条进行着色：
从数据填充到参考线：
使用符号或显式值进行填充：
用茎填充点：
用固体区域填充曲线：
从第三个数据集填充到轴：
使用特殊的样式在数据集中进行填充：
在填充层的上下使用不同的样式：
只填充重叠的数据集：
使用不同的填充颜色：
使用透明橙色进行填充：
填充层之上使用蓝色，之下使用红色：
默认情况下，数据集不被连接：
对点进行连接：
默认情况下，连接符号分布：
在 方向上，使用等间距的20个网格层（mesh level）：
使用网格点（mesh）将曲线划分为十分位：
对 方向上的网格点，使用明确的值列表：
指定 方向上的 Style 和网格层（mesh levels）：
使用在 和 方向上等间距的网格点：
在 方向上显示5个网格层（红色），在 方向上显示10个网格层（蓝色）：
在 方向上，交替穿插红色和蓝色的等宽度的线段：
使用 None 来删除线段：
MeshShading 可以与 PlotStyle 一起使用：
对曲线进行样式化处理时，MeshShading 具有比 PlotStyle 更高的优先级：
通过把 MeshShading 设置为 Automatic，对某些线段使用 PlotStyle：
MeshShading 可以与 ColorFunction 一起使用：
对网格使用与图线相同的颜色：
在 方向上，使用红色的网格点：
在 方向上使用红色的网格点，在 方向上使用蓝色的网格点：
在 方向上，使用大的红色网格点：
默认情况下，绘制穿过数据第一和第三部分的参考线：
绘制数据的最佳拟合线：
参考线表示参考分布：
绘制对角参考线：
QuantilePlot 通常使用不同的颜色来区别不同的数据集：
使用颜色和形状区别数据集：
只使用形状：
改变默认的图线记号的尺寸：
对图线记号，使用任意文本：
对图线记号，使用明确的图形：
对所有所有数据集，使用相同的符号：
自动计算 PlotRange：
显示整个数据集：
显示 位于1和2之间、 位于-1和3之间的分布：
使用不同的样式指令：
默认情况下，对多条曲线选择不同的样式：
对不同曲线，明确指定样式：
默认情况下，ReferenceLineStyle 使用 PlotStyle 的 Dotted 形式：
绘制红色的点参考线：
绘制纯红色的参考线：
使用 None 关闭参考线：
ReferenceLineStyle 可与 PlotStyle 一起使用：
通常，数据以线性尺度显示：
在一个对数尺度 轴上绘制数据：
应用   (4)
可视化测试数据是否绘制于一个特殊的分布：
当数据是绘制于一个参考分布，则产生线性曲线：
当数据不是绘制于一个参考分布，则产生线性偏离：
来自于 LinearModelFit 的残差应该是正态分布的. 这里，一些数据是模拟具有相等方差的正态和指数噪声：
拟合线性模型于模拟数据：
强烈的视觉表明第一个模型的残差不是正态的：
DistributionFitTest 可用于做一个关于正态的定量声明：
纽约合唱团的歌手的音高与每个歌手的声音部分一起录制. 声音部分，按音调的增加顺序，包括男低音（Bass），男高音（Tenor），女低音（Alto）和女高音（Soprano）：
每个声音的平均音高为：
绘制女高音（Soprano）1 的音高分位数图及其它声音表明音高有一加性位移：
从52朵云中以英亩英尺记录降雨量，其中26个是随机选择的且使用具有氧化银的种子：
很明显，种子云比控制的产生更多的降雨量：
对数-对数缩放图表明增加大约为一个数量级：
属性和关系   (8)
在没有第二个变量的情况下，数据与一个估计正态分布比较：
与 UniformDistribution 进行比较等价于绘制分位数：
ProbabilityPlot 比较数据的累积密度函数（CDF）值：
ProbabilityScalePlot 缩放坐标轴，这样分布中的点可以在一条直线上：
BoxWhiskerChart 和 DistributionChart 可用于可视化数据分布：
SmoothHistogram 和 Histogram 可用于可视化数据分布：
DiscretePlot 可用于可视化离散分布：
使用 ListPlot 观察数据：
版本 8 的新功能
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