Mathematica 9 is now available
THIS IS DOCUMENTATION FOR AN OBSOLETE PRODUCT.
SEE THE DOCUMENTATION CENTER FOR THE LATEST INFORMATION.
Wolfram Mathematica Documentation Center
DOCUMENTATION CENTER SEARCH
New to Mathematica? Find your learning path »
Mathematica > 数据处理 > 统计数据分析 > 统计可视化 > SmoothHistogram3D >
Mathematica > 数学和算法 > 统计数据分析 > 统计可视化 > SmoothHistogram3D >
Mathematica > 可视化与图形 > 图表和信息可视化 > 统计可视化 > SmoothHistogram3D >
MATHEMATICA 内置符号参见 »|更多关于 »

SmoothHistogram3D

SmoothHistogram3D
绘制值 的三维平滑核直方图.
SmoothHistogram3D
绘制具有估计规范 espec 的三维平滑核直方图.
SmoothHistogram3D
绘制分布函数 dfun.
SmoothHistogram3D
对多个数据集 绘制三维平滑核直方图.
更多信息
  • SmoothHistogram3D[data] 默认情况下，绘制 的概率密度函数，基于平滑核密度估计.
  • 估计规范 espec 可以具有 bw 或 的形式.
  • 可能的分布函数 dfun 包括：
"PDF"概率密度函数
"CDF"累积分布函数
"SF"生存函数
"HF"风险函数
"CHF"累积风险函数
  • 形式 提供一个封装 w 来应用于所得的图形基元.
  • 可以使用下列封装：
Annotation[e,label]提供一个注解
Button[e,action]当元素被点击时，定义一个要执行的操作
EventHandler[e,...]对元素定义一个通用事件句柄
Hyperlink[e,uri]使元素作为超链接使用
PopupWindow[e,cont]对元素附加一个提示窗口
StatusArea[e,label]当鼠标移过元素时，显示在状态区中
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
AxesTrue如何绘制轴
BoundaryStyleAutomatic如何绘制曲面的边界线
BoxRatios{1,1,0.4}有界三维框比率
ClippingStyleAutomatic如何绘制曲面的剪切部分
ColorFunctionAutomatic如何确定曲面颜色
ColorFunctionScalingTrue如何对 ColorFunction 的参数进行尺度缩放
FillingNone在每个曲面下的填充
FillingStyleOpacity[0.5]用于填充的样式
MaxRecursionAutomatic所允许的递归子划分的最大数目
MeshAutomatic在每个方向上要绘制多少条网格线
MeshFunctions{#3&}如何确定网格线的位置
MeshShadingNone如何在网格线之间绘制阴影
MeshStyleAutomatic网格线的样式
MethodAutomatic用于修改曲面的方法
NormalsFunctionAutomatic如何确定有效的曲面法线
PerformanceGoal$PerformanceGoal尝试优化哪些方面的性能
PlotPointsAutomatic在每个方向上的初始样本点数目
PlotRangeAutomatic要包括的 z 或其它值的范围
PlotStyleAutomatic每个曲面的样式的图形基元
RegionFunction(True&)如何决定一个点是否应该被包括
ScalingFunctionsNone如何对单个坐标进行尺度缩放
WorkingPrecisionMachinePrecision用于内部计算的精度
  • 在 ScalingFunctions 下， 坐标使用 进行尺度缩放， 坐标使用 进行尺度缩放，而 坐标使用 进行尺度缩放.
范例关闭所有单元
例   (3)
绘制一个数据集的平滑密度函数：
对若干个数据集绘制线条：
绘制数据的概率密度函数：
累积分布函数：
生存函数：
风险函数：
累积风险函数：
绘制一个数据集的平滑密度函数：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
对若干个数据集绘制线条：
In[1]:=
Click for copyable input
Out[1]=
 
绘制数据的概率密度函数：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
累积分布函数：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
生存函数：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
风险函数：
In[5]:=
Click for copyable input
Out[5]=
累积风险函数：
In[6]:=
Click for copyable input
Out[6]=
范围   (23)
绘制不同的分布函数：
自动选择 PlotRange：
使用 PlotRange 专注于感兴趣的区域：
忽略非实数数据点：
指定使用的点数：
指定完善曲线的次数：
对数据集使用封装：
对数据使用默认的工具提示：
覆盖默认的工具提示：
对二元数据指定单个带宽：
指定标准偏差单位中的二元带宽：
允许二元带宽自适应地随本地密度变化：
使用从 (小）到 （大）的本地敏感度：
对自适应估计变动初始带宽：
分别使用 和 的初始带宽：
使用任何自动带宽选择方法：
默认情况下，带宽的选择使用 Silverman 方法：
概率密度函数是等价的：
在每个方向上使用不同的带宽规格：
指定任意的核函数：
定义核函数为一个纯函数：
对表面提供显式的 PlotStyle：
使用自然光源：
对不同表面提供不同的样式：
添加标签：
根据高度着色表面：
在网格线间样式化区域：
创建重叠的网格：
选项   (59)
在表面边缘处使用黑色边界：
不使用任何边界：
在表面边缘处使用粗边界：
BoundaryStyle 应用于由 RegionFunction 剪裁的洞：
Automatic 使用 PlotRange 的自然尺度：
使用 BoxRatios 强调一些特殊的特征，这里是表面的顶峰：
像其它表面一样着色裁剪区域：
不绘制剪裁区域：
使剪裁区域部分透明：
着色剪裁区域，底部为红，顶部为蓝：
着色缩放的 、 和 值：
根据 和 坐标着色：
根据缩放的 坐标着色：
在 方向上，来自于 ColorData 颜色的已命名颜色梯度：
ColorFunction 比 PlotStyle 具有更高的优先级：
ColorFunction 比 MeshShading 具有更低的优先级：
使用无缩放的坐标：
在 和 方向上使用缩放的坐标，在 方向上使用未缩放的坐标：
填充到顶部：
在由 RegionFunction 剪裁的区域内填充：
填充到顶部和底部：
填充到具有各种样式的底部：
填充到平面 ，红色在下：
用彩色的光源遮住表面：
Lighting 使用白光源：
当表面变化快时，重画表面：
SmoothHistogram3D 一般在 方向上有10条网格线：
在 方向上使用5条网格线：
没有网格：
显示完整的采样网格：
在 方向上使用3条网格线，在 方向上使用6条网格线：
在指定值上使用网格线：
不同的网格线使用不同的样式：
默认情况下，SmoothHistogram3D 使用高度网格线：
在 和 方向上使用网格线：
使用对应于来自于均值的固定距离的网格线：
使用 None 去除区域：
在表面上放置棋盘模式：
MeshShading 比 PlotStyle 具有更高的优先级：
MeshShading 比 ColorFunction 具有更高的优先级：
使用红网格线：
在 方向上使用红网格线，在 方向上使用粗网格线：
自动计算法线：
使用 None 获得所有多边形的平面阴影：
变换表面的有效法线：
使用更多的初始点获得更平滑的表面：
在 方向上使用20个初始点，在 方向上使用5个初始点：
SmoothHistogram3D 自动选择域：
使用由 SmoothKernelDistribution 产生的全域：
显式提供域：
显示数据在 、 全范围的表面：
使用显式 范围强调特征：
使用漫反射的橘黄色对曲面着色：
利用 Specularity 获取突出显示效果：
利用 Opacity 获取透明曲面：
对每个曲面使用不同的样式：
产生一个线状网格：
对曲面上的较小值进行剪切：
Filling 从区域边界处开始填充：
区域不必是连通的：
使用条件的任意逻辑组合：
应用   (2)
确定二元数据中的模型数. 这是观察带宽范围内密度的好方法：
在多个带宽选择中，两个模型是一样的：
比较数据分布和参数模型：
量化比较 DistributionFitTest：
属性和关系   (7)
SmoothHistogram3D 有效地绘制 SmoothKernelDistribution 的分布函数：
对二元数据使用 SmoothDensityHistogram 和 SmoothHistogram3D：
对一元数据使用 SmoothHistogram：
使用 Histogram3D 和 DensityHistogram 绘制在离散柱中的数据：
使用 DiscretePlot3D 绘制离散点中的数据：
额外的点将会导致对基本分布的更好近似：
当带宽接近无穷，估计接近内核的形状：
巧妙范例   (1)
以嵌入图形的形式可视化 Old Faithful 喷泉数据和原始数据的密度：
版本 8 的新功能
Ask a question about this page  |  Suggest an improvement  |  Leave a message for the team
格式:   HTML  |  CDF