SmoothDensityHistogram

SmoothDensityHistogram[{{x1,y1},{x2,y2},}]

{xi,yi}の平滑化カーネルヒストグラムをプロットする.

SmoothDensityHistogram[{{x1,y1},{x2,y2},},espec]

推定器指定 espec で平滑化カーネルヒストグラムをプロットする.

SmoothDensityHistogram[{{x1,y1},{x2,y2},},espec,dfun]

分布関数 dfun をプロットする.

詳細とオプション

例題

すべて開くすべて閉じる

  (2)

データ集合についての平滑化密度関数をプロットする:

データの確率密度関数をプロットする:

累積分布関数:

生存関数:

ハザード関数:

累積ハザード関数:

スコープ  (22)

データとラッパー  (8)

異なる分布関数をプロットする:

PlotRangeは自動的に選択される:

PlotRangeを使って関心領域に焦点を当てる:

非実数データ点は無視される:

使用する点の数を指定する:

曲線を細分化する回数を指定する:

データ集合にラッパーを使う:

デフォルトのツールチップを使う:

デフォルトのツールチップを無効にする:

帯域幅とカーネル  (9)

二変量データに1つの帯域幅を指定する:

標準偏差の単位で二変量帯域幅を指定する:

二変量帯域幅を使って局所的密度と適応的に変化させる:

(小)から(大)までの局所感度を使う:

適応的推定のために初期帯域幅を変える:

の初期帯域幅を使う:

いくつかの自動帯域幅選択法から任意のものを使う:

帯域幅の選択にはデフォルトでSilvermanのメソッドが使われる:

確率密度関数は等しい:

各次元に異なる帯域幅指定を使う:

いくつかのカーネル関数から任意のものを指定する:

カーネル関数を純関数として定義する:

プレゼンテーション  (5)

ラベルを加える:

高さで曲面に色付けする:

オーバーレイメッシュを作成する:

オーバーレイメッシュにスタイルを付ける:

プロットテーマを使う:

オプション  (37)

BoundaryStyle  (2)

曲面の周囲の辺に赤い境界線を使う:

BoundaryStyleRegionFunctionで切り取られた範囲に適用される:

ClippingStyle  (4)

切り取られた部分を残りの曲面と同じように表示する:

切り取られた部分は空のまま残す:

切り取られた部分をピンクで埋める:

曲面が切り取られた上の部分には青を,下の部分には赤を使う:

ColorFunction  (5)

スケールされた 座標で色付けする:

スケールされた 座標でグレーレベルの強度を指定する:

名前付きの色階調度で 方向に色付けする:

関数の高さあるいは密度に相当する明度を使う:

2つの色の間を補間して関数の高さあるいは密度を示す:

ColorFunctionScaling  (1)

ColorFunctionScalingFalseに設定し値の自然の範囲を使って色付けする:

Frame  (2)

枠は描かない:

下と左側の辺のみに枠を描く:

MaxRecursion  (1)

関数の変化が急激な部分をより細かく分ける:

Mesh  (7)

SmoothDensityHistogramは一般に 方向に10本のメッシュラインを有する:

方向に5本のメッシュラインを使う:

メッシュは使わない:

完全なサンプリングメッシュを示す:

方向に3本のメッシュラインを, 方向に6本のメッシュラインを使う:

特定の値のメッシュラインを使う:

異なるメッシュラインに異なるスタイルを使う:

MeshFunctions  (3)

の値をメッシュ関数として使う:

方向と 方向にメッシュラインを使う:

平均から固定距離のメッシュラインを使う:

MeshStyle  (2)

赤いメッシュラインを使う:

方向に赤いメッシュラインを, 方向に破線のメッシュラインを使う:

PlotPoints  (1)

初期点を多くしてより滑らかな密度を得る:

PlotRange  (3)

SmoothHistogram3Dは領域を自動的に選択する:

SmoothKernelDistributionで生成された領域全体を使う:

領域を明示的に与える:

PlotTheme  (2)

単純な目盛,格子線,明るい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:

RegionFunction  (4)

曲面の小さい値を切り取る:

BoundaryStyleは領域が切り取られたところに使われる:

領域は繋がっていなくてもよい:

条件の任意の論理結合を使う:

アプリケーション  (2)

イエローストーン国立公園のオールド・フェイスフル・ガイザーの噴出分布を示す:

ランダム過程の多変量の時間スライスについての平滑化密度ヒストグラム:

特性と関係  (7)

SmoothDensityHistogramは事実上SmoothKernelDistributionの分布関数をプロットする:

DensityHistogramを使って離散ビンのデータをプロットする:

SmoothDensityHistogramSmoothHistogram3Dを二変量データに使う:

SmoothHistogramを一変量データに使う:

地理データにGeoSmoothHistogramを使う:

追加的点でもとになっている分布がよりよく近似できる:

帯域幅が無限大に近付くにつれ,推定はカーネルの形に近付く:

Wolfram Research (2010), SmoothDensityHistogram, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/SmoothDensityHistogram.html (2015年に更新).

テキスト

Wolfram Research (2010), SmoothDensityHistogram, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/SmoothDensityHistogram.html (2015年に更新).

CMS

Wolfram Language. 2010. "SmoothDensityHistogram." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2015. https://reference.wolfram.com/language/ref/SmoothDensityHistogram.html.

APA

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

BibTeX

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BibLaTeX

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