ProbabilityPlot
ProbabilityPlot[list]
生成 list 的累积分布函数(CDF)相对于正态分布的累积分布函数(CDF)的图形.
ProbabilityPlot[dist]
生成分布 dist 的 CDF 相对于正态分布的 CDF 的图形.
ProbabilityPlot[data,rdata]
生成 data 的 CDF 相对于 rdata 的 CDF 的图形.
ProbabilityPlot[data,rdist]
生成 data 的 CDF 相对于符号式分布 rdist 的 CDF 的图形.
ProbabilityPlot[{data1,data2,…},ref]
生成 datai 的 CDF 相对于参考分布 ref 的 CDF 的图形.
更多信息和选项
- ProbabilityPlot 也称为单参数形式的正态概率图和双参数形式的概率-概率(P-P)图.
- ProbabilityPlot[data1,data2] 所适用的 datai 可以是实数值的数据集,也可以是一个符号式的单变量分布.
- 对于数据集 list 使用经验累积分布函数, 对于符号式分布 dist 则使用精确累积分布函数.
- 带有符号式参量 θi 的 ProbabilityPlot[data,dist[θ1,…]] 等价于 ProbabilityPlot[data,EstimatedDistribution[data,dist[θ1,…]]].
- 可以以下列形式给出数据集:
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{x1,x2,…} 抽样数据列表 {Quantity[x1,unit],Quantity[x2,unit],…} 带有单位的抽样数据 <k1e1,k2e2,… > 键和抽样组成的关联 WeightedData[…],EventData[…] 增广数据集 TimeSeries[…],EventSeries[…],TemporalData[…] 时间序列,事件序列和暂态数据 w[{e1,e2,…},…] 应用到整个数据集的封装 w[{data1,data2,…}] 应用到所有数据集的封装 - 形式 w[data] 或 w[dist] 提供一种包装 w 用于所产生的图形基元.
- 下面是可供利用的包装:
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Annotation[e,label] 给出一个注解 Button[e,action] 定义一个动作在单元被点击时执行 EventHandler[e,…] 对单元定义一个一般的事件处理程序 Highlighted[fi,effect] 用某种效果动态突出显示 fi Highlighted[fi,Placed[effect,pos]] 在位置 pos 处用某种效果静态突出显示 fi Hyperlink[e,uri] 建立一个单元作为一个超链接 PopupWindow[e,cont] 在单元上附加一个弹出窗口 StatusArea[e,label] 鼠标滑过单元时,在状态区给出显示 Style[e,opts] 用指定的样式显示单元 Tooltip[e,label] 附加一个任意的工具提示到单元上 - ProbabilityPlot 与 Graphics 具有相同的选项,但有如下的附加内容及变动: [所有选项的列表]
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AspectRatio 1/GoldenRatio 宽与高之比 ClippingStyle Automatic 在曲线被点击的地方要绘制的内容 ColorFunction Automatic 如何确定曲线的颜色 ColorFunctionScaling True 是否根据 ColorFunction 缩放参数 Filling None 每条曲线下的填充 FillingStyle Automatic 用于填充的样式 Joined Automatic 是否将点连接起来 Mesh None 每条曲线要画多少网格点 MeshFunctions {#1&} 如何确定网格点的布局 MeshShading None 如何设置网格点间区域的阴影 MeshStyle Automatic 网格点样式 Method Automatic 所用方法 PerformanceGoal $PerformanceGoal 工作性能上想要改进的方面 PlotHighlighting Automatic 数据的突出显示效果 PlotLegends None 数据点的图例 PlotMarkers None 用以标出数据集各点的标记 PlotRange Automatic 要包含的(数据)值的范围 PlotRangeClipping True 是否在绘制范围内裁剪 PlotStyle Automatic 指定每个对象样式的图形指令 PlotTheme $PlotTheme 绘图的整体主题样式 ReferenceLineStyle Automatic 参考线样式 ScalingFunctions None 如何标度(缩放)某单个坐标 WorkingPrecision MachinePrecision 对符号式分布进行内部计算所用的精度 - 使用 Filling->Automatic,数据集与参考线之间的区域将被填充.默认时,对数据集用杆 (stems) 填充,对符号式分布,用实线 (solid) 填充. 设定 Joined->True 时将对数据集强制使用实填充.
- 提供给 MeshFunctions 和 RegionFunction 中的函数的参变量是 、. 而对于 ColorFunction 中的函数, 在默认时所提供的参变量是这些参变量的缩放.
- 设置 Joined->Automatic 在比较两个分布时与 Joined->True 等价,其他情况与 Joined->False 等价.
- 设置 PlotStyle->Automatic 对不同图线使用一系列不同图形式样.
- 在 ReferenceLineStyle->None 时,将不画出参考线.
- Highlighted 和 PlotHighlighting 可用的突出显示效果包括:
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style 突出显示指定的曲线 "Ball" 突出显示并标注曲线上指定的点 "Dropline" 突出显示并标注曲线上指定的点,同时绘制到坐标轴的准线 "XSlice" 突出显示并标注垂直切片上的所有点 "YSlice" 突出显示并标注水平切片上的所有点 Placed[effect,pos] 静态突出显示给定位置 pos - 突出显示的位置指定 pos 包括:
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x, {x} 在 {x,y} 处突出显示,自动选择 y {x,y} 在 {x,y} 处突出显示 {pos1,pos2,…} 多个位置 posi - PlotLegends 的典型设置包括:
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None 没有图例 Automatic 自动确定图例 {lbl1,lbl2,…} 用 lbl1、lbl2、… 作为图例标签 Placed[lspec,…] 指定图例位置 - 在 ScalingFunctions->{sx,sy} 时, 坐标用 sx 缩放, 坐标用 sy 缩放.
所有选项的列表
范例
打开所有单元关闭所有单元范围 (25)
数据和分布 (12)
选项 (66)
ColorFunction (6)
ColorFunction 要求至少一个数据集是 Joined:
在给一个曲线配色时,ColorFunction 要比 PlotStyle 优先:
在 MeshShading 中使用 ColorFunction 时,要选用 Automatic:
Filling (6)
Mesh (3)
MeshShading (6)
用 None 移除某些线段:
MeshShading 可以和 PlotStyle 一起使用:
MeshShading 在确定曲线样式时优先于 PlotStyle:
通过把 MeshShading 设置成 Automatic 对一些线段使用 PlotStyle:
MeshShading 可以和 ColorFunction 一起使用:
PlotHighlighting (8)
当设置为默认的 PlotHighlightingAutomatic 时,绘图有交互式坐标标注:
用 PlotHighlightingNone 禁止整个绘图的突出显示:
用 Callout 的选项改变标签的外观:
PlotLegends (7)
使用 Placed 来指定图例位置:
使用 LineLegend 来改变图例外观:
PlotMarkers (7)
ProbabilityPlot 通常用不同的颜色来区分不同的数据集:
ReferenceLineStyle (4)
ReferenceLineStyle 默认时使用 PlotStyle 的点线 Dotted 形式:
用 None 隐去参考线:
ReferenceLineStyle 可以和 PlotStyle 结合使用:
应用 (3)
KolmogorovSmirnovTest 可以用来创建一个鉴定 ProbabilityPlot 性能的标准. Kolmogorov-Smirnov 测试统计值相当于图形上的点与参考线之间垂直距离的最大值:
关于位置的 测试是在假设数据是从一个 NormalDistribution 中提取的情况下适用的. 如果该假设不成立, 则使用一个诸如 signed-rank test 的非参数化测试更为合适. 假定人们想用如下数据测试零的位置参数:
图形显示这个分布的末尾非常大. 用 SignedRankTest 进行位置测试比用 TTest 更合适:
属性和关系 (8)
QuantilePlot 比较数据的分位数:
ProbabilityScalePlot 对坐标轴进行缩放使得分布的点处于一条直线上:
BoxWhiskerChart 和 DistributionChart 可以用来将数据的分布可视化:
SmoothHistogram 和 Histogram 可以用来将数据的分布可视化:
DiscretePlot 可以用来可视化离散分布:
用 ListPlot 察看数据:
当输入为 TimeSeries 时,ProbabilityPlot 忽略时间戳:
文本
Wolfram Research (2010),ProbabilityPlot,Wolfram 语言函数,https://reference.wolfram.com/language/ref/ProbabilityPlot.html (更新于 2023 年).
CMS
Wolfram 语言. 2010. "ProbabilityPlot." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2023. https://reference.wolfram.com/language/ref/ProbabilityPlot.html.
APA
Wolfram 语言. (2010). ProbabilityPlot. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ProbabilityPlot.html 年