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DataDistribution[ddist,…]

データ集合から推定される型 ddist の確率分布である．

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DataDistribution

DataDistribution[ddist,…]

データ集合から推定される型 ddist の確率分布である．

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例  (4)

一変量のDataDistributionを作成する：

Wolfram Language code: data = RandomVariate[NormalDistribution[], 10];

SmoothKernelDistributionを使う：

Wolfram Language code: SmoothKernelDistribution[data]

HistogramDistributionを使う：

Wolfram Language code: HistogramDistribution[data]

データ分布の確率密度関数を可視化する：

Wolfram Language code: data = RandomVariate[NormalDistribution[], 10];
Wolfram Language code: 𝒟 = SmoothKernelDistribution[data]
Wolfram Language code: Plot[PDF[𝒟, x], {x, -4, 4}, Frame -> True, Filling -> Axis]

データ分布の累積分布関数を可視化する：

Wolfram Language code: 𝒟 = HistogramDistribution[{-2, -1.5, -0.5, 1.1, 1.5, 2.25}]
Wolfram Language code: Plot[CDF[𝒟, x], {x, -4, 6}, Frame -> True, Filling -> Axis, Exclusions -> None]

データ分布のモーメントを計算する：

Wolfram Language code: 𝒟 = SmoothKernelDistribution[{-2, -1.5, -0.5, 1.1, 1.5, 2.25}]

Mean（平均）：

Wolfram Language code: Mean[𝒟]

Variance（分散）：

Wolfram Language code: Variance[𝒟]

スコープ  (4)

DataDistributionオブジェクトはデータに基づく5つの分布から作成することができる：

Wolfram Language code: data = RandomVariate[NormalDistribution[], 7];
Wolfram Language code: type = {SmoothKernelDistribution, KernelMixtureDistribution, SurvivalDistribution, EmpiricalDistribution, HistogramDistribution};
Wolfram Language code: TableForm[Table[f[data], {f, type}], {1, 5}]

パラメトリック分布に適用する任意特性は，データ分布に適用する：

Wolfram Language code: data = RandomVariate[BetaDistribution[2, 3], 100];
Wolfram Language code: 𝒟 = KernelMixtureDistribution[data];

母関数：

Wolfram Language code: MomentGeneratingFunction[𝒟, t]//Short

乱数生成：

Wolfram Language code: Histogram[RandomVariate[𝒟, 100]]

分布関数：

Wolfram Language code: Plot[HazardFunction[𝒟, x], {x, 0, 1}, Filling -> Axis, Frame -> True]

モーメント：

Wolfram Language code: Moment[𝒟, 2]

多変量データ分布：

Wolfram Language code: data = RandomVariate[BinormalDistribution[.3], 100];
Wolfram Language code: 𝒟 = KernelMixtureDistribution[data];

平均と標準偏差：

Wolfram Language code: Mean[𝒟]
Wolfram Language code: Variance[𝒟]

各周辺のスカラー中心モーメント：

Wolfram Language code: CentralMoment[𝒟, 2]

多変量結合中心モーメント：

Wolfram Language code: CentralMoment[𝒟, {2, 2}]

単位付きの数量データから作られたDataDistributionには単位の情報が残っている：

Wolfram Language code: qa = QuantityArray[RandomReal[{10, 20}, 100], "Grams"]
Wolfram Language code: 𝒟 = EmpiricalDistribution[qa]

データの大きさとデータの単位を抽出する：

Wolfram Language code: {QuantityMagnitude[𝒟], QuantityUnit[𝒟]}

基本モーメントを求める：

Wolfram Language code: {Mean[𝒟], StandardDeviation[𝒟], Skewness[𝒟], Kurtosis[𝒟]}
Wolfram Research (2010), DataDistribution, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DataDistribution.html （2016年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2010), DataDistribution, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/DataDistribution.html （2016年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2010. "DataDistribution." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2016. https://reference.wolfram.com/language/ref/DataDistribution.html.

APA

Wolfram Language. (2010). DataDistribution. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/DataDistribution.html

BibTeX

@misc{reference.wolfram_2026_datadistribution, author="Wolfram Research", title="{DataDistribution}", year="2016", howpublished="\url{https://reference.wolfram.com/language/ref/DataDistribution.html}", note=[Accessed: 13-September-2026]}

BibLaTeX

@online{reference.wolfram_2026_datadistribution, organization={Wolfram Research}, title={DataDistribution}, year={2016}, url={https://reference.wolfram.com/language/ref/DataDistribution.html}, note=[Accessed: 13-September-2026]}