ProbabilityPlot
ProbabilityPlot[list]
list の累積分布関数と正規分布の累積分布関数の比較プロットを生成する.
ProbabilityPlot[dist]
分布 dist の累積分布関数と正規分布の累積分布関数の比較プロットを生成する.
ProbabilityPlot[data,rdata]
data と rdata の累積分布関数の比較プロットを生成する.
ProbabilityPlot[data,rdist]
data と記号分布 rdist の累積分布関数の比較プロットを生成する.
ProbabilityPlot[{data1,data2,…},ref]
dataiの累積分布関数と基準分布 ref の累積分布関数の比較プロットを生成する.
詳細とオプション
- ProbabilityPlotは,1引数の形の正規確率プロットおよび2引数の形のP-Pプロットとしても知られている.
- ProbabilityPlot[data1,data2]は,実数値のデータ集合または一変量記号分布である dataiに使うことができる.
- データ集合 list には経験的累積分布関数が,記号分布 dist には厳密な累積分布関数が用いられる.
- 記号母数 θiを持つProbabilityPlot[data,dist[θ1,…]]はProbabilityPlot[data,EstimatedDistribution[data,dist[θ1,…]]]に等しい.
- データ集合は,次の形で与えることができる.
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{x1,x2,…} サンプルのリスト {Quantity[x1,unit],Quantity[x2,unit],…} 単位の付いたサンプル <k1e1,k2e2,… > キーとサンプルの連想 WeightedData[…],EventData[…] 拡張データ集合 TimeSeries[…],EventSeries[…],TemporalData[…] 時系列,事象系列,一時データ w[{e1,e2,…},…] データ集合全体に適用されたラッパー w[{data1,data2,…}] すべてのデータ集合に適用されたラッパー - w[data]または w[dist]の形式でラッパー w を結果のグラフィックスプリミティブに適用する.
- 使用可能なラッパー
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Annotation[e,label] 注釈を与える Button[e,action] 要素がクリックされたときに実行されるアクションを定義 EventHandler[e,…] 要素の一般的なイベントハンドラを定義 Highlighted[fi,effect] 効果を使って fiを動的にハイライトする Highlighted[fi,Placed[effect,pos]] 位置 pos で効果を使って fi を静的にハイライトする Hyperlink[e,uri] 要素をハイパーリンクにする PopupWindow[e,cont] 要素にポップアップウィンドウを付加 StatusArea[e,label] 要素上にマウスが置かれたときにステータスエリアに表示 Style[e,opts] 指定のスタイルで要素を表示 Tooltip[e,label] 要素に任意のツールチップを付加 - ProbabilityPlotにはGraphicsと同じオブションに以下の追加・変更を加えたものが使える. [全オプションのリスト]
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AspectRatio 1/GoldenRatio 縦横比 ClippingStyle Automatic 曲線が切断された箇所に何を描くか ColorFunction Automatic 曲線の彩色をどのように決めるか ColorFunctionScaling True ColorFunctionの引数をスケールするかどうか Filling None 各曲線の下に挿入する塗潰し FillingStyle Automatic 塗潰しに使用するスタイル Joined Automatic 点を繋ぐかどうか Mesh None 各曲線にいくつのメッシュ点を描くか MeshFunctions {#1&} メッシュ点の置き方をどう決めるか MeshShading None メッシュ点の間の領域にどのように陰影を付けるか MeshStyle Automatic メッシュ点のスタイル Method Automatic 使用するメソッド PerformanceGoal $PerformanceGoal パフォーマンスのどの面について最適化するか PlotHighlighting Automatic データのハイライト効果 PlotLegends None データ点の凡例 PlotMarkers None データ集合の各点を示すためのマーカー PlotRange Automatic 含める値の範囲 PlotRangeClipping True プロット範囲で切断するかどうか PlotStyle Automatic 各オブジェクトのスタイルを指定するグラフィックス指示子 PlotTheme $PlotTheme 全体的なプロットのテーマ ReferenceLineStyle Automatic 基準線のスタイル ScalingFunctions None 個々の座標をどのようにスケールするか WorkingPrecision MachinePrecision 記号分布の内部計算に使う精度 - Filling->Automaticのとき,データ集合と基準線の間は塗り潰される.デフォルトで,データ集合には「ステム」の塗潰しが,記号分布には「ベタ」の塗潰しが使われる.Joined->Trueと設定するとデータ集合にも「ベタ」の塗潰しが使われるようになる.
- MeshFunctionsとRegionFunctionの関数に渡される引数は と である.ColorFunctionの関数には,デフォルトでこれらの引数のスケールされたものが渡される.
- Joined->Automaticという設定は,2つの分布を比較している場合はJoined->Trueに等しく,その他の場合はJoined->Falseに等しい.
- PlotStyle->Automaticと設定すると異なる線には一連の異なるプロットスタイルが使われる.
- ReferenceLineStyle->Noneとすると,基準線は描かれない.
- 次は,HighlightedとPlotHighlightingの可能なハイライト効果である.
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style 指定された曲線をハイライトする "Ball" 曲線上の指定された点をハイライトしてラベルを付ける "Dropline" 曲線上の指定された点を軸までのドロップラインでハイライトしてラベルを付ける "XSlice" 垂直スライスに沿ったすべての点をハイライトしてラベルを付ける "YSlice" 水平スライスに沿ったすべての点をハイライトしてラベルを付ける Placed[effect,pos] 指定の位置 pos を静的にハイライトする - ハイライトの位置指定 pos には次がある.
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x, {x} {x,y}における効果.y は自動的に選択される {x,y} {x,y}における効果 {pos1,pos2,…} 複数の位置 posi - PlotLegendsのよく使われる設定値
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None 凡例は使わない Automatic 凡例を自動的に決定する {lbl1,lbl2,…} lbl1, lbl2, … を凡例のラベルとして使う Placed[lspec,…] 凡例の置き方を指定する - ScalingFunctions->{sx,sy}では, 座標は sxを使ってスケールされ, 座標は syを使ってスケールされる.
全オプションのリスト
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (25)
データと分布 (12)
ProbabilityPlotは数値データに使える:
ProbabilityPlotは記号データに使える:
デフォルトの基準分布は,推定されたNormalDistributionに最も近いものである:
オプション (66)
ColorFunction (6)
ColorFunctionはJoinedを使うためには最低でも1つのデータ集合を必要とする:
ColorFunctionは曲線の色付けに関してはPlotStyleより優先度が高い:
ColorFunctionを使うためにMeshShadingでAutomaticを使う:
Filling (6)
Mesh (3)
MeshShading (6)
Noneを使って線分を取り除く:
MeshShadingはPlotStyleと一緒に使うことができる:
MeshShadingは曲線のスタイル付けではPlotStyleよりも優先順位が高い:
MeshShadingをAutomaticに設定して,PlotStyleをいくつかの線分に使う:
MeshShadingをColorFunctionと一緒に使うことができる:
PlotHighlighting (8)
デフォルト設定のPlotHighlightingAutomaticのとき,プロットにはインタラクティブな座標のコールアウトが付く:
PlotHighlightingNoneを使ってプロット全体のハイライトをオフにする:
曲線にマウスオーバーして軸までのドロップラインとラベルでハイライトする:
プロットにマウスオーバーして 位置に対応する の値を示すスライスでハイライトする:
プロットにマウスオーバーして 位置に対応する の値を示すスライスでハイライトする:
マウスカーソルの 位置に最も近いデータ集合上の点を示す成分を使う:
マウスカーソルに最も近いデータ集合上の座標を示す成分を使う:
Calloutオプションを使ってラベルの外観を変える:
PlotLegends (7)
Placedを使って凡例の置き方を指定する:
LineLegendを使って凡例の外観を変える:
PlotMarkers (7)
ProbabilityPlotは通常色分けしてデータ集合を区別する:
ReferenceLineStyle (4)
ReferenceLineStyleはデフォルトでPlotStyleのDotted形式を使う:
Noneを使って基準線が描画されないようにする:
ReferenceLineStyleをPlotStyleと組み合せることができる:
アプリケーション (3)
KolmogorovSmirnovTestを使ってProbabilityPlotの動作を量化する尺度を作ることができる.Kolmogorov–Smirnov検定統計はプロット内の一点と基準線の最大垂直距離に等しい:
位置についての 検定はデータがNormalDistributionに従っていると仮定する,この仮定が正しくない場合は,符号順位検定のようなノンパラメトリック検定の方が適切である.次のデータを使って0の位置母数について検定を行うとする:
このプロットは分布の裾部が極めて重いことを示している.位置についてのSignedRankTestの方がTTestより適切である:
特性と関係 (8)
QuantilePlotはデータの分位数を比較する:
ProbabilityScalePlotは分布からの点が直線に並ぶように軸をスケールする:
BoxWhiskerChartとDistributionChartを使ってデータの分布を可視化する:
SmoothHistogramとHistogramを使ってデータの分布を可視化する:
DiscretePlotを使って離散分布を可視化する:
ListPlotを使ってデータを見る:
ProbabilityPlotは,入力がTimeSeriesのときはタイムスタンプを無視する:
テキスト
Wolfram Research (2010), ProbabilityPlot, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/ProbabilityPlot.html (2023年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2010. "ProbabilityPlot." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2023. https://reference.wolfram.com/language/ref/ProbabilityPlot.html.
APA
Wolfram Language. (2010). ProbabilityPlot. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/ProbabilityPlot.html