histplot

パラメータ

n

正の整数 (クラスの数)

x

クラスを定義する増加方向のベクトル (xは2個以上の要素を有します)

data

ベクトル (解析するデータ)

<opt_args>

一連の命令 key1=value1,key2=value2 ,... を表します.ただし,key1, key2,... は任意のplot2d の オプションのパラメータ (style,strf,leg, rect,nax, logflag,frameflag, axesflag) またはnormalizationとすることができます. この最後のパラメータの場合,対応する値は論理値スカラー(デフォルト値: %t)とする必要があります.

説明

この関数は,クラスxを用いてdataベクトル のヒストグラム(柱状グラフ)をプロットします. xのかわりにクラスの数nが指令された場合, クラスは等間隔でdx = (x(n+1)-x(1))/nとして x(1) = min(data) < x(2) = x(1) + dx < ... < x(n+1) = max(data) となるように選択されます.

クラスはC1 = [x(1), x(2)]およびi >= 2の時にCi = ( x(i), x(i+1)] により定義されます. dataの総数 Nmax (Nmax = length(data))となり, Ciに含まれるdata要素の数 Niは normalizationが true (デフォルト)の場合には Ni/(Nmax (x(i+1)-x(i)))となります. そうでない場合, Ni となります. 　 正規化が行われる場合,このヒストグラムは以下を制約を満たします:

x(n+1)
/  
|   h(x) dx = 1,  when x(1)<=min(data) and max(data) <= x(n+1)) 
/
x(1)

任意の plot2d (オプション) パラメータを指定できます; 例えば,色番号2　（標準カラーマップを使用する場合には青）のヒストグラムをプロットする場合や, 矩形 [-3,3]x[0,0.5] の内側へのプロットを制限する場合, histplot(n,data, style=2, rect=[-3,0,3,0.5]) を使用することができます.

デモを参照するには histplot()コマンドを入力してください.

例

// 例 #1: ガウス乱数標本の種々のヒストグラム
d=rand(1,10000,'normal');  // ガウス乱数標本
clf();histplot(20,d)
clf();histplot(20,d,normalization=%f)
clf();histplot(20,d,leg='rand(1,10000,''normal'')',style=5)
clf();histplot(20,d,leg='rand(1,10000,''normal'')',style=16, rect=[-3,0,3,0.5]); 

// 例 #2: 二項分布 (B(6,0.5)) 乱数標本のヒストグラム
d = grand(1000,1,"bin", 6, 0.5);
c = linspace(-0.5,6.5,8);
clf()
subplot(2,1,1)
  histplot(c, d, style=2)
  xtitle("normalized histogram")
subplot(2,1,2)
  histplot(c, d, normalization=%f, style=5)
  xtitle("non normalized histogram")

// 例 #3: 指数乱数標本のヒストグラム
lambda = 2;
X = grand(100000,1,"exp", 1/lambda);
Xmax = max(X);
clf()
histplot(40, X, style=2)
x = linspace(0,max(Xmax),100)';
plot2d(x,lambda*exp(-lambda*x),strf="000",style=5)
legend(["exponential random sample histogram" "exact density curve"]);

参照

• hist3d — 3次元ヒストグラム
• plot2d — 2Dプロット
• dsearch — 二分探索法