QuantilePlot

QuantilePlot[list]

list の分位点と正規分布の分位点を比較するプロットを生成する.

QuantilePlot[dist]

分布 dist の分位点と正規分布の分位点を比較するプロットを生成する.

QuantilePlot[data,rdata]

datardata の分位点を比較するプロットを生成する.

QuantilePlot[data,rdist]

data の分位点と記号分布 rdist の分位点を比較するプロットを生成する.

QuantilePlot[{data1,data2,},ref]

datai の分位点と基準分布 ref の分位点を比較するプロットを生成する.

詳細とオプション

例題

すべて開くすべて閉じる

  (5)

データと正規分布を比較する:

データを特定の分布と比較する:

データを推定分布と比較する:

2つのデータ集合を比較する:

いくつかのデータ集合を比較し凡例を加える:

スコープ  (24)

データと分布  (11)

QuantilePlotは数値データに使うことができる:

QuantilePlotは記号分布に使うことができる:

複数のデータ集合と分布を使う:

デフォルトの基準分布はNormalDistributionに最も近い推定分布である:

データあるいは分布を基準として指定する:

基準分布は各データ集合について推定される:

数値データ集合について特定の基準分布を推定する:

組込み分布のすべての形式を使う:

パラメトリック分布:

ノンパラメトリック分布:

派生分布:

あらゆる形式のデータを使う.

連想中の数値は 座標として用いられる:

数値によるキーと連想中の値 座標および 座標として用いられる:

時系列をいろいろな形でプロットする:

WeightedData中の重みは無視される:

プレゼンテーション  (13)

複数のデータ集合は自動的に別々の色で塗り分けられる:

集合を分別するために明示的なスタイルを指定する:

各データ集合に凡例を加える:

ラベルを加える:

基準線に特定のスタイルを使う:

基準線は表示しない:

データ用にインタラクティブなTooltipを加える:

データ用に特定のツールチップを加える:

塗潰しプロットを作成する:

形を使ってデータ集合を分別する:

Joinedを使ってデータ集合を線で繋ぐ:

プロットテーマを使う:

プロットには,通常,マウスオーバーの際に座標を示すインタラクティブなコールアウトが付いている:

特定のラッパーあるいはツールチップのようなインタラクションを含めてインタラクティブ機能をオフにする:

複数のインタラクティブなハイライト効果から選択する:

オプション  (84)

AspectRatio  (1)

実際のプロット値から縦横比を選ぶ:

Axes  (1)

枠の代りに座標軸を描く:

AxesLabel  (1)

指定された変数に基づいたラベルを使う:

ClippingStyle  (4)

プロットの切り取られた部分は省く:

切り取られた部分を曲線の他の部分と同じように示す:

切り取られた部分を赤線で示す:

切り取られた部分を太い赤線で示す:

ColorFunction  (6)

ColorFunctionJoinedを使うためには少なくとも1つのデータ集合が必要である:

スケールされた 座標と 座標で色付けする:

名前付きのカラースキームで色付けする:

曲線に使われた色で基準線まで塗り潰す:

ColorFunctionは曲線の色付けについてはPlotStyleよりも優先順位が高い:

MeshShadingAutomaticを使い,ColorFunctionとともに用いる:

ColorFunctionScaling  (2)

スケールされた 値に基づいて線に色付けする:

スケールされていない 値に基づいて線に色付けする:

Filling  (7)

データから基準線まで塗り潰す:

塗潰しに記号的な値または明示的な値を使う:

点からステムを伸ばす:

曲線はベタに塗り潰す:

3番目のデータ集合から軸まで塗り潰す:

データ集合間を特定のスタイルで塗り潰す:

塗潰しレベルの上下で異なるスタイルを使う:

塗潰しはデータ集合が重なっている部分だけに使われる:

FillingStyle  (3)

異なる色で塗り潰す:

透明なオレンジ色で塗り潰す:

塗潰しレベルの上には青,下には赤を使う:

Joined  (2)

データ集合はデフォルトでは繋がれない:

点を繋ぐ:

記号分布はデフォルトで繋がれる:

Mesh  (4)

方向に20のメッシュレベルを等間隔で使う:

メッシュを使って曲線を十分位に分割する:

方向のメッシュに明示的な値のリストを使う:

方向のStyleとメッシュレベルを指定する:

MeshFunctions  (2)

方向と 方向に等間隔でメッシュを使う:

方向(赤)に5つのメッシュレベルを, 方向(青)に10のメッシュレベルを使う:

MeshShading  (6)

方向に赤と青の線分を同じ長さで交互に使う:

Noneを使って線分を取り除く:

MeshShadingPlotStyle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:

MeshShadingAutomaticに設定して,PlotStyleをいくつかの線分に使う:

MeshShadingColorFunctionと一緒に使う:

MeshStyle  (4)

メッシュをプロットと同じ色で描く:

方向に赤いメッシュを使う:

方向に赤いメッシュを, 方向に青いメッシュを使う:

方向に赤くて大きいメッシュ点を使う:

Method  (4)

デフォルトで,基準線はデータの第1分位および第3分位を通って引かれる:

データを通る最適合線を引く:

基準線は基準分布を表す:

対角基準線を引く:

PlotHighlighting  (9)

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:

点集合にマウスオーバーして任意のグラフィックス指示子でハイライトする:

点にマウスオーバーして点とラベルでハイライトする:

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 位置に最も近いプロット上の点を示す成分を使う:

点のスタイルを指定する:

マウスカーソルに最も近い点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:

成分を組み合せてカスタムの効果を作成する:

PlotLegends  (7)

デフォルトで,凡例は使われない:

ラベルを使って凡例を生成する:

プレースホルダを使って凡例を生成する:

凡例はプロットと同じスタイルを使う:

Placedを使って凡例の置き方を指定する:

凡例をプロットの内側に置く:

LineLegendを使って凡例の外観を変える:

PlotMarkers  (7)

QuantilePlotは通常色分けしてデータ集合を区別する:

データ集合を見分けるために異なる色と形を使う:

形だけを使う:

デフォルトのプロットマーカーの大きさを変える:

プロットマーカーに任意のテキストを使う:

プロットマーカーに明示的なグラフィックスを使う:

すべてのデータ集合に同じ記号を使う:

PlotRange  (3)

PlotRangeは自動的に計算される:

データ集合全体を示す:

が1から2まで, は-1から3までで分布を示す:

PlotStyle  (3)

異なるスタイル指示子を使う:

デフォルトで,複数の曲線にはそれぞれ異なるスタイルが選ばれる:

異なる曲線に明示的なスタイルを指定する:

PlotTheme  (2)

単純な目盛,格子線,コントラストのはっきりしたカラースキームのテーマを使う:

カラースキームを変える:

ReferenceLineStyle  (4)

ReferenceLineStyleはデフォルトでPlotStyleDotted形式を使う:

基準線を赤い点線で描く:

基準線を赤い実線で描く:

Noneを使って基準線が描かれなくする:

ReferenceLineStylePlotStyleと組み合せることができる:

ScalingFunctions  (2)

データは通常線形スケールで表示される:

対数スケールの 軸上でデータをプロットする:

アプリケーション  (5)

データが特定の分布に従っているかどうか視覚的に検証する:

データが基準分布に従っている場合は線形性が見られる:

線形性からの逸脱はデータが基準分布に従っていない場合に見られる:

LinearModelFitからの剰余は正規分布に従う.ここでは,データが等分散の正規ノイズおよび指数的ノイズを使ってシミュレーションされている:

線形モデルをシミュレーションされたデータにフィットする:

最初のモデルでは剰余が正規分布に従っていないことが視覚的にはっきりする:

DistributionFitTestを使って正規性に関する数量面の言及を行うことができる:

ニューヨークコラールソサエティに所属する歌手の身長が各人の声部とともに記録された.声部は低い方から順にバス,テノール,アルト,ソプラノである:

各声部の平均の高さ:

ソプラノ1の身長を他の声部に対してプロットすると声部に追加的なシフトがあることが分かる:

52の雲からの降雨をエーカーフィート単位で記録し,そのうち26をランダムに選び酸化銀でシードした:

明らかに,シードされた雲の方が制御グループより多くの雨を発生させる:

スケールされた両対数プロットは増加分が一桁分違うことを示している:

ランダム過程についての2つの時間スライスを比較する:

特性と関係  (9)

第2引数がないと,データは推定正規分布と比較される:

UniformDistribution[{0,1}]と比較することは分位数をプロットすることと同じである:

ProbabilityPlotはデータの累積分布関数の値を比較する:

ProbabilityScalePlotは軸をスケールして分布からの点が直線に並ぶようにする:

BoxWhiskerChartDistributionChartを使ってデータの分布を可視化することができる:

SmoothHistogramHistogramを使ってデータの分布を可視化することができる:

DiscretePlotを使って離散分布を可視化することができる:

ListPlotを使ってデータを見る:

QuantilePlotは,入力がTimeSeriesのときはタイムスタンプを無視する:

Wolfram Research (2010), QuantilePlot, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/QuantilePlot.html (2023年に更新).

テキスト

Wolfram Research (2010), QuantilePlot, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/QuantilePlot.html (2023年に更新).

CMS

Wolfram Language. 2010. "QuantilePlot." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2023. https://reference.wolfram.com/language/ref/QuantilePlot.html.

APA

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

BibTeX

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BibLaTeX

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