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SmoothHistogram3D

SmoothHistogram3D
値の3D平滑化カーネルヒストグラムをプロットする．
SmoothHistogram3D
推定器指定 espec で3D平滑化カーネルヒストグラムをプロットする．
SmoothHistogram3D
分布関数 dfun をプロットする．
SmoothHistogram3D
複数のデータ集合 について平滑化カーネルヒストグラムをプロットする．
詳細
  • SmoothHistogram3D[data]はデフォルトで，平滑化カーネル密度推定に基づいての確率密度関数をプロットする．
  • 推定器指定 espec の形式は bw またはでよい．
  • 使用可能な分布関数 dfun：
"PDF"確率密度関数
"CDF"累積分布関数
"SF"生存関数
"HF"ハザード関数
"CHF"累積ハザード関数
  • 形式 は結果のグラフィック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
AxesTrue軸を描くかどうか
BoundaryStyleAutomatic曲面の境界線の引き方
BoxRatios{1,1,0.4}境界3Dボックス比
ClippingStyleAutomatic曲面の切断された箇所をどのように描くか
ColorFunctionAutomatic曲面の彩色をどのように決めるか
ColorFunctionScalingTrueColorFunctionの引数をスケールするかどうか
FillingNone各曲面の下の充填
FillingStyleOpacity[0.5]充填に使用するスタイル
MaxRecursionAutomatic使用可能な再帰的下位区分の最大数
MeshAutomatic各方向に何本のメッシュラインを描くか
MeshFunctions{#3&}メッシュラインの置き方をどのように決めるか
MeshShadingNoneメッシュライン間の陰影付けをどうするか
MeshStyleAutomaticメッシュラインのスタイル
MethodAutomatic曲面の細分化に使用するメソッド
NormalsFunctionAutomatic事実上の曲面法線の決定方法
PerformanceGoal$PerformanceGoal最適化しようと試みるパフォーマンスの局面
PlotPointsAutomatic各方向のサンプル点の初期数
PlotRangeAutomaticz あるいは他の値を含める範囲
PlotStyleAutomatic各曲面のスタイルのためのグラフィックス指示子
RegionFunction(True&)点を含めるかどうかの決定方法
ScalingFunctionsNone個々の座標をどのようにスケールするか
WorkingPrecisionMachinePrecision使用する内部計算精度
  • ScalingFunctionsのとき， 座標は ,で， 座標は で， 座標は でスケールされる．
例題すべて閉じる
例   (3)
データ集合の平滑密度関数をプロットする：
いくつかのデータ集合をプロットする：
データの確率密度関数をプロットする：
累積分布関数：
生存関数：
ハザード関数：
累積ハザード関数：
データ集合の平滑密度関数をプロットする：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
いくつかのデータ集合をプロットする：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
データの確率密度関数をプロットする：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
累積分布関数：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
生存関数：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
ハザード関数：
In[5]:=
Click for copyable input
Out[5]=
累積ハザード関数：
In[6]:=
Click for copyable input
Out[6]=
スコープ   (23)
異なる分布関数をプロットする：
PlotRangeが自動的に選ばれる：
PlotRangeを使って関心領域に焦点を当てる：
非実数のデータ点は無視される：
使用する点の数を指定する：
曲面を細分化する回数を指定する：
データ集合にラッパーを使う：
データにデフォルトのツールチップを使う：
デフォルトのツールチップを無効にする：
二変量データにシングル帯域幅を指定する：
標準偏差の単位で二変量の帯域幅を指定する：
局所密度で適応的に変化させるために二変量帯域幅にする：
0.25(small)と0.75(large)の局所感度を使う：
適応的推定のために初期帯域幅を変化させる：
1.と1.25の初期帯域幅を使う：
いくつかの自動帯域幅選択法の中から任意のものを使う：
帯域幅の選択にはデフォルトでSilvermanのメソッドが使用される：
確率密度関数は等しい：
各次元で異なる帯域幅指定を使う：
いくつかのカーネル関数のうち任意のものを使う：
カーネル関数を純関数として定義する：
曲面に明示的なPlotStyleを与える：
自然光を使う：
異なる曲面に別々のスタイルを使う：
ラベルを加える：
曲面にた高さで色付けする：
メッシュライン間の範囲にスタイルを付ける：
オーバーレイメッシュを作成する：
オプション   (59)
曲面の周囲の辺に黒い境界線を使う：
境界線は使わない：
局面の辺の周りに太い境界線を使う：
BoundaryStyleはRegionFunctionで切り取られた穴に適用される：
AutomaticはPlotRangeからの自然なスケールを使う：
BoxRatiosを使って特定の特徴，この場合は曲面の峰を強調する：
切り取られた範囲に曲面の他の部分と同じように色付けする：
切り取られた範囲は描画しない：
霧お垂れた範囲を半透過的にする：
切り取られた部分を底は赤く天辺は青くする：
スケールされた ，， の値で色付けする：
座標と 座標によって色付けする：
スケールされた 座標で色付けする：
ColorDataからの名前付き色勾配で 方向に色付けする：
ColorFunctionはPlotStyleより優先順位が高い：
ColorFunctionはMeshShadingより優先順位が低い：
スケールされていない座標を使う：
方向と 方向にはスケールされた座標， 方向にはスケールされていない座標を使う：
天辺まで塗り潰す：
RegionFunctionによって切り取られた範囲に沿って塗潰しが行われる：
天辺までと底辺までの両方を塗り潰す：
さまざまなスタイルで底面まで塗り潰す：
平面 まで赤で塗り潰す：
曲面の陰影付けに色の付いた照明が使われる：
Lightingは白い照明を使う：
曲面の変化が急激な箇所をさらに細分化する：
SmoothHistogram3Dは一般に 方向に10本のメッシュラインを使う：
方向に5本のメッシュラインを使う：
メッシュラインは使わない：
完全なサンプルメッシュを示す：
方向に3本のメッシュラインを， 方向に6本のメッシュラインを使う：
特定の値のメッシュラインを使う：
異なるメッシュラインに異なるスタイルを使う：
SmoothHistogram3Dはデフォルトで高さのメッシュを使う：
方向と 方向にメッシュラインを使う：
平均からの固定距離に対応するメッシュラインを使う：
Noneを使って範囲を削除する：
曲面を市松模様にする：
MeshShadingはPlotStyleより優先順位が高い：
MeshShadingはColorFunctionより優先順位が高い：
赤いメッシュラインを使う：
方向に赤いメッシュラインを， 方向には太いメッシュラインを使う：
法線は自動的に計算される：
Noneを使ってすべての多角形に平坦な陰影付けを行う：
曲面で使われる事実上の法線を変える：
初期点の数を多くしてより滑らかな曲面を得る：
方向に20個の初期点を， 方向に5個の初期点を使う：
SmoothHistogram3Dは自動的に領域を選ぶ：
SmoothKernelDistributionで生成される領域全体を使う：
明示的に領域を与える：
データから完全な , 範囲の曲面を示す：
明示的な 範囲を使って特徴を強調する：
乱反射するオレンジ色で曲面に色付けする：
Specularityを使ってハイライトする：
Opacityを使って透過的な曲面にする：
それぞれの曲面に異なるスタイルを使う：
ワイアーメッシュにする：
曲面の小さい値を切り取る：
Fillingは領域の境界から塗り潰す：
領域は繋がっていなくてもよい：
条件の任意の論理結合を使う：
アプリケーション   (2)
二変量データに現れるモード数を決める．帯域幅の範囲に対する密度を観察するとよい：
いくつかの帯域幅で2つのモードが同定できた：
データ分布と母数モデルを比較する：
DistributionFitTestで比較を量化する：
特性と関係   (7)
SmoothHistogram3Dは事実上SmoothKernelDistributionの分布関数をプロットする：
二変量データにSmoothDensityHistogramとSmoothHistogram3Dを使う：
一変量データにSmoothHistogramを使う：
Histogram3DとDensityHistogramを使って離散ビンのデータをプロットする：
DiscretePlot3Dを使って離散ビンのデータをプロットする：
より多くの点を加えるともとになっている分布がよりよく近似できる：
帯域幅が無限大に近付くにつれ，推定はカーネルの形に近付く：
おもしろい例題   (1)
もとデータを差し込み図にしてオールドフェイスフルグレーシャーデータの密度を可視化する：
バージョン 8 の新機能
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