plot

確率分布オブジェクトのプロット

R2022b 以降

構文

plot(pd)

plot(ax,pd)

plot(___,Name=Value)

H = plot(___)

説明

plot(pd) は、確率分布オブジェクト pd の確率密度関数 (pdf) をプロットします。pd が確率分布をデータに当てはめて作成されている場合、pdf はデータのヒストグラムに重ね合わさって表示されます。

plot(ax,pd) は、Axes グラフィックス オブジェクト ax によって指定された座標軸にプロットします。

plot(___,Name=Value) では、前の構文におけるいずれかの入力引数の組み合わせに加えて、1 つ以上の名前と値の引数を使用してオプションを指定します。たとえば、pdf ではなく累積分布関数 (cdf) をプロットするか確率プロットをプロットするかを指定できます。

H = plot(___) は、プロットされたグラフィックス オブジェクトのハンドルを返します。

例

正規分布のプロット

平均 0、標準偏差 1 の正規分布からランダムなデータ点を生成します。

rng("default")  % Set the seed for reproducibility.

正規分布をデータに当てはめます。

normaldata = normrnd(0,1,100,1);
normalpd = fitdist(normaldata,"Normal")

normalpd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 0.123085   [-0.10756, 0.353731]
    sigma =   1.1624   [1.02059, 1.35033]

normalpd は、データに当てはめた正規分布のパラメーター値およびデータを含む NormalDistribution オブジェクトです。正規分布の pdf とデータのヒストグラムをプロットします。

plot(normalpd)

データに当てはめた正規分布の cdf と、データの cdf の階段状プロットをプロットします。

plot(normalpd,PlotType="cdf")

データに当てはめた正規分布の確率プロットを表示します。

plot(normalpd,PlotType="probability")

縦軸は、当てはめた確率分布の cdf が直線で表されるようにスケーリングされます。

多項分布プロット

確率が 0.1、0.2、0.4、0.2、0.1 である 5 つの結果をもつ多項分布を作成します。

multinomialpd = makedist("Multinomial",probabilities=[0.1 0.2 0.4 0.2 0.1])

multinomialpd = 
  MultinomialDistribution

  Probabilities:
    0.1000    0.2000    0.4000    0.2000    0.1000

多項分布の pdf をプロットします。

plot(multinomialpd)

プロットには、データの確率を表す Stem オブジェクトが含まれています。

pdf を連続分布としてプロットします。

plot(multinomialpd,Discrete=0)

当てはめた多項分布の cdf を階段状プロットとしてプロットします。

plot(multinomialpd,PlotType="cdf")

cdf を連続分布としてプロットします。

plot(multinomialpd,PlotType="cdf",Discrete=0)

入力引数

pd — 確率分布

確率分布オブジェクト

確率分布。次の表のいずれかの確率分布オブジェクトとして指定します。

分布オブジェクト	確率分布オブジェクトの作成に使用する関数またはアプリ
BetaDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
BinomialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
BirnbaumSaundersDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
BurrDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
ExponentialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
ExtremeValueDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
GammaDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
GeneralizedExtremeValueDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
GeneralizedParetoDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
HalfNormalDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
InverseGaussianDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
KernelDistribution	fitdist、分布フィッター
LogisticDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
LoglogisticDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
LognormalDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
LoguniformDistribution	makedist
MultinomialDistribution	makedist
NakagamiDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
NegativeBinomialDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
NormalDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
PiecewiseLinearDistribution	makedist
PoissonDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
RayleighDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
RicianDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
StableDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
tLocationScaleDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター
TriangularDistribution	makedist
UniformDistribution	makedist
WeibullDistribution	makedist、fitdist、分布フィッター

ax — プロットの座標軸

Axes グラフィックス オブジェクト

プロットの座標軸。Axes グラフィックス オブジェクトを指定します。入力引数 ax または名前と値の引数 Parent を使用して座標軸を指定しない場合、関数 plot は現在の座標軸にプロットします。ただし、Axes オブジェクトが存在しない場合は作成します。Axes グラフィックス オブジェクトを作成する方法の詳細については、axes と Axes のプロパティ を参照してください。

名前と値の引数

オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで Name は引数名、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後ろにする必要がありますが、ペアの順序は関係ありません。

例: Discrete=1,PlotType="cdf" は、確率分布の累積分布関数 (cdf) を階段状プロットとしてプロットします。

PlotType — プロット タイプ

"pdf" (既定値) | "cdf" | "probability"

確率分布のプロット タイプ。次のいずれかを指定します。

"pdf"	確率密度関数 (pdf) をプロットします。pd がデータに当てはめられている場合、pdf はデータのヒストグラムに重ね合わさって表示されます。
"cdf"	累積分布関数 (cdf) をプロットします。pd がデータに当てはめられている場合、cdf は経験的 cdf に重ね合わさって表示されます。
"probability"	データの cdf と当てはめた確率分布の cdf を使用して確率プロットを表示します。このオプションは、pd がパラメトリックでデータに当てはめられている場合のみ使用できます。

例: PlotType="probability"

データ型: char | string

Discrete — 離散関数としてプロットするためのインジケーター

1 (true) | 0 (false)

離散関数としてプロットするためのインジケーター。1 (true) または 0 (false) を指定します。Discrete=0 を指定すると、pdf または cdf はライン プロットとして表示されます。Discrete=1 を指定すると、pdf はステム プロットとして表示され、cdf は階段状プロットとして表示されます。

Discrete の既定値は、pd が離散確率分布オブジェクトである場合は 1、pd が連続確率分布オブジェクトである場合は 0 です。pd が連続である場合、plot は Discrete にユーザーが指定した入力を無視し、連続関数をプロットします。

例: Discrete=0

データ型: logical

Parent — プロットの座標軸

Axes グラフィックス オブジェクト

プロットの座標軸。Axes グラフィックス オブジェクトを指定します。入力引数 ax または名前と値の引数 Parent を使用して座標軸を指定しない場合、関数 plot は現在の座標軸にプロットします。ただし、Axes オブジェクトが存在しない場合は作成します。Axes グラフィックス オブジェクトを作成する方法の詳細については、axes と Axes のプロパティ を参照してください。

出力引数

H — プロットされたグラフィックス オブジェクトのハンドル

Line オブジェクト | Stem オブジェクト | Stairs オブジェクト | グラフィックス配列

プロットされたグラフィックス オブジェクトのハンドル。Line オブジェクト、Stem オブジェクト、Stairs オブジェクト、またはグラフィックス配列として返されます。

• PlotType が "pdf" または "cdf" に設定されており、pd がデータに当てはめられていない場合、H は分布の pdf または cdf に対応する単一のハンドルです。

• PlotType が "pdf" または "cdf" に設定されており、pd がデータに当てはめられている場合、H は 1 行 2 列のグラフィックス配列です。グラフィックス配列の最初のエントリは分布の pdf または cdf に対応し、2 番目のエントリはデータに対応します。

• PlotType が "probability" に設定されている場合、H は、エントリがデータと分布に対応する 2 行 1 列のグラフィックス配列です。

以下の表は、分布が離散かどうか、pd がデータに当てはめられているかどうか、および名前と値の引数 Discrete と PlotType に指定された値によって、返されるグラフィックス オブジェクトがどのように異なるかを示しています。

分布タイプ	データへの当てはめ	Discrete の値	PlotType の値	返されるグラフィックス オブジェクト
離散	なし	1	"pdf"	Stem
			"cdf"	Stairs
		0	"pdf"	Line
			"cdf"	Line
	あり	1	"pdf"	[Stem Patch]
			"cdf"	[Stairs Stairs]
			"probability"	[Line FunctionLine]
		0	"pdf"	[Line Patch]
			"cdf"	[Line Stairs]
			"probability"	[Line FunctionLine]
連続	なし	0	"pdf"	Line
			"cdf"	Line
	あり	0	"pdf"	[Line Histogram]
			"cdf"	[Line Stairs]
			"probability"	[Line FunctionLine]

バージョン履歴

R2022b で導入

参考

makedist | fitdist | pdf | cdf

トピック

• 確率分布の操作