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.

代表的な例代表的な例 |

参照項目参照項目

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 ▪ ...

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