DateDistribution

日付の分布 dist を，日付スケール単位 dscale．日付の起点 dorig で表す．

詳細とオプション

DateDistributionは，分布 dist を単位が dunit の数量空間に再スケールし，次に日付の空間にマッピングすることで機能する．ここで，数値の原点は日付の原点 dorig になる．

連続分布 dist については，DateGranularityは"Instant"であるとみなされる． »
離散分布 dist については，DateGranularityは dunit で与えられる． »
分布 dist は，DistributionParameterQを満足する任意の一変量分布でよい． »
日付のスケール単位 dunit は，UnitDimensions[dscale]が返すような時間の単位でなければならない． »
日付の起点 dorig はDateObjectでなければならない．
DateDistribution[dist,dunit]はDateDistribution[dist,dunit,Now]に等しい．
DateDistributionからサンプリングするとDateObjectが与えられる．
次は，使用可能なオプションである．

CalendarType	"Gregorian"	使用する暦法
TimeSystem	Automatic	時間の進み方の測定方法
TimeZone	$TimeZone	関連付けられた時刻帯

DateDistributionは，RandomVariateやMeanのような関数で使うことができる．

例題

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例 (2)

連続した日付の分布を定義する：

分布の平均を計算する：

この分布からランダムな日付のシミュレーションを行う：

日付のリストのシミュレーションを行なって分布を可視化する：

離散的な日付の分布を定義する：

分布の中央値を計算する：

この分布からのシミュレーションによるランダムな日付の粒度は年である：

日付のリストのシミュレーションを行なって，その分布を可視化する：

スコープ (5)

今日の午前零時から始まる日付の非対称分布を定義する：

例のシミュレーションを行う：

日付の集合からDateDistributionを推定する：

データのヒストグラムはベルの形をしているので，データに正規分布をフィットする：

DateDistributionの分布関数の引数は日付でなければならない：

DateDistributionの分布のモーメントを計算する：

MomentとFactorialMomentは定義されていない：

非パラメトリック分布を使ってDateDistributionを定義する：

起点の日付から重大な地震までの一連の時間データを作成する：

このデータの非パラメトリックモデルを作成する：

このモデルを使って日付の分布を作成する：

サンプルのシミュレーションを行なって可視化する：

オプション (3)

CalendarType (1)

CalendarTypeを指定すると日付の起点の入力が無効になる：

TimeSystem (1)

TimeSystemを指定すると日付の起点の入力が無効になる：

TimeZone (1)

TimeZoneを指定すると日付の起点の入力が無効になる：

アプリケーション (1)

クラスの生徒が宿題を提出した日付のリスト：

日付の分布を可視化する：

GammaDistributionをデータにフィットする：

1分刻みのPDFをプロットしてヒストグラムと比較する：

特性と関係 (3)

DateDistributionの特性を抽出する：

特性のリスト：

離散的な日付分布の粒度は日付の尺度単位で与えられる：

連続的な日付分布の粒度は常に"Instant"である：

考えられる問題 (2)

入力分布は有効な分布でなければならない：

分布が有効かどうかをチェックする：

有効な分布を作成する：

単位は有効な時間の単位でなければならない：

単位が時間の単位かどうかをチェックする：

時間の単位の場合：

第2引数を"Time"に設定してKnownUnitQを使うこともできる：

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