4ヶ月の女児の典型的な体長のスペクトルを求める：

少年の50パーセンタイル値の体重を求める：

HumanGrowthDataの特性を知る：

指定された年齢および性別のすべての特性値を得る：

DateObjectを使って誕生日を指定する：

80パーセンタイル値の頭囲の値を求める：

パーセンタイル値を割合として指定する：

Zスコア指標を使って，平均から1標準偏差分高い子供の身長を求める：

4ヶ月の女児の特定の体長についてのパーセンタイルと確率密度を求める：

10歳女児の体重の標準偏差を求める：

8ヶ月女児の頭囲の分布を求める：

代りにQuantityDistributionを求める：

特定の年齢の典型的な発達段階を調べる：

次の発達段階は何かを探ってみる：

パーセンタイルの表を調べる：

成人男子の身長分布を調べる：

ある男性の身長が6フィート以上である確率を求める：

男性と女性の体重が時間とともにどのように分岐するかを求める：

男性と女性の体重の，時間による標準偏差からのからまでの逸脱を調べる：

BMIの平均値を求め，中央値と比較する：

Petersの式(2004)を使って，身長体重が50パーセンタイル値の成人男子の細胞外液量を調べる：

多くのスポーツ選手が体重分布表のどの位置に当るかを求める：

いろいろな女優を成人女子の体重分布表上にプロットする：

CDCとWHOのデータがどのように異なるかを調べる：

FetalGrowthDataを使って出産前の平均体重を，HumanGrowthDataを使って翌年の平均体重を調べる：

現在より以前の日付しか誕生日としては使えない：

特性は，ある年齢範囲についてしかサポートされない：

すべての特性についてのデータは20歳まで使用することができる：

パーセンタイル値は，0から100まで（0と100を含まない）でなくてはならない：

確率密度値は，すべてのQuantity値について使用可能な訳ではない：

体重分布がいかに真に正規分布ではないかを示す：

LogNormalDistributionにフィットする：

成長速度が年齢とともにどのように変化するかを調べる：

身長と体重について，成長加速を比較する：

二変数の身長・体重分布を，身長の多項式分布，体重の対数分布，相関 から近似する：

典型的な相関係数はおよそ0.45である：

20歳男子の5万件のランダムサンプルを生成する：

なぜBMIが体重／身長^2と定義されるかを知るために，サンプルの身長と身長と体重の可能な組合せの相関を調べる：

について，身長との間の相関は最小になる：

BMI分布のヒストグラムをプロットする：

さまざまな身体発達段階の時期を探ってみる：