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統計の可視化
統計の可視化は，データがどのように分布しているか，他のデータ集合や分布と比べてどうか等を理解するために使われる．ヒストグラムと平滑化ヒストグラムはどちらもビンに分割したり平滑化したりすることでさまざまな分布関数を効率的に推定する．変位値とその関連プロットはデータを参照分布と比較する．箱ひげ図と分布図は多くのデータ分布をそれぞれ比較する．すべての統計の可視化関数は審美的にも，自動ビン選択，帯域幅決定，分布母数推定等の統計計算についても高度に自動化されている．すべての関数は審美的な部分についても，確率計算についても詳細にカスタム化もできる．
代表的な例 |
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超幾何分布でトランプゲームを分析する
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風力タービンによるエネルギー生産を分析する
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分布に打切りを適用する
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二変数のデータ集合をクラスタ化する
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最尤推定値とCramér-von Mises推定値を比べる
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ノンパラメトリックとパラメトリックの信頼性モデルを比べる
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ペアのヒストグラムで株収益を比べる
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風速についての2つのモデルを比べる
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両側確率を計算する
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相関表を作成する
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ノンパラメトリック密度推定について信頼性のエンベロープを作成する
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ペアのヒストグラムを作成してデータを比べる
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スケールされたヒストグラムを作成する
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カスタマイズされた金融データの可視化
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地震のマグニチュードについての混合モデルを分解する
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ハザード関数が与えられている分布を定義する
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クラスタリングで正方形をセグメントに分ける
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多変量ノンパラメトリック分布の確率と期待値を推定する
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母数推定と適合度検定を行う
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ヒト染色体の期待される長さ
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線形回帰を求めて可視化する
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データのクラスタを求めて可視化する
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フィットしたモデルの剰余を求めて可視化する
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語長データを分布にフィットさせる
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ヒストグラムを作成する
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株収益のヒストグラムを作成する
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二項分布で語長をモデル化する
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エッジワースの展開を行って分布を近似する
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複数のデータ集合に対して同時に位置と尺度の検定を行う
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派生分布のシミュレーションを行う
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Dagum分布を使って収入のシミュレーションを行う
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任意の分布やデータ集合の適合度を検定する
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ロジスティック分布を使って部分的変動のシミュレーションを行う
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チャートエレメントとカラースキームを使う
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成分混合を使ってマルチモーダルデータをモデル化する
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重み付きのボールを使って壷のモデルを可視化する
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フィットした多変量分布の分布関数を可視化する
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ディレクトリ内のファイルの大きさを可視化する
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ヒストグラムの最大値を可視化する
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多変量ポワソン分布を3Dで可視化する
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ウェーブレット係数分布を可視化する
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さまざまな言語での語長の分布
参照項目
分布の形状
Histogram — データのヒストグラムをプロットする
SmoothHistogram — データの密度推定をプロットする
Histogram3D ▪ 
SmoothHistogram3D ▪ 
DensityHistogram
SmoothDensityHistogram ▪ 
PairedHistogram ▪ 
PairedSmoothHistogram
BarSpacing ▪ BarOrigin ▪ GridLines ▪ ScalingFunctions ▪ 
分布のフィット
QuantilePlot — データまたは分布の変位値-変位値プロット
ProbabilityPlot — データまたは分布の確率-確率プロット
ProbabilityScalePlot — 正規プロット，ワイブル(Weibull)プロット，ガンベル(Gumbel)プロット等
ReferenceLineStyle ▪ ScalingFunctions ▪ GridLines ▪ 
分布の比較
BoxWhiskerChart — 複数のデータ集合の箱ひげ図
DistributionChart — 複数のデータ集合の分布図
BarSpacing ▪ BarOrigin ▪ ChartElementFunction ▪ ScalingFunctions ▪ 
グラフ化 »
BarChart ▪ PieChart ▪ BubbleChart ▪ ...
データの可視化 »
ListPlot ▪ ListPlot3D ▪ ListContourPlot ▪ ...
関数の可視化 »
Plot ▪ Plot3D ▪ DiscretePlot ▪ DiscretePlot3D ▪ ContourPlot ▪ ...
