Statistische Visualisierung

Anzeigen von Datenmustern und Trends

Sie können die Funktionen der Statistics and Machine Learning Toolbox™ verwenden, um Folgendes zu visualisieren:

Verteilungen mit einer Variable — Erstellen Sie univariate Diagramme wie Boxdiagramme und Histogramme.
Beziehungen zwischen zwei Variablen – Erstellen Sie bivariate Diagramme wie gruppierte Streudiagramme.
Beziehungen zwischen mehreren Variablen – Erstellen Sie multivariate Diagramme wie Andrews-Diagramme, Parallelkoordinaten-Diagramme und Glyphendiagramme.

Sie können Ihr Diagramm anpassen, indem Sie Fallnamen, Least-Squares-Linien und Referenzkurven hinzufügen.

Weitere Diagramme finden Sie unter Datenverteilungsdiagramme.

Funktionen

`andrewsplot`	Andrews plot
`binScatterPlot`	Scatter plot of bins for tall arrays
`biplot`	Biplot
`boxplot`	Visualize summary statistics with box plot
`gplotmatrix`	Matrix of scatter plots by group
`glyphplot`	Glyph plot
`gscatter`	Scatter plot by group
`parallelcoords`	Parallel coordinates plot
`scatterhist`	Scatter plot with marginal histograms

`gline`	Add line to plot interactively
`gname`	Add case names to plot
`lsline`	Add least-squares line to scatter plot
`refcurve`	Add reference curve to plot
`refline`	Add reference line to plot

Compare Grouped Data Using Box Plots
Compare data distributions using box plot notches.
Create Scatter Plots Using Grouped Data
Compare data distributions and relationships between groups.
Visualize Multivariate Data
Visualize multivariate data using statistical plots.