| rdfs:comment
| - バイオリン図（バイオリンず、英: violin plot）は、数値データを描画する手法の一つであり、箱ひげ図の両脇に90度回転させたカーネル密度グラフを付加したものに近い。 (ja)
- A violin plot is a method of plotting numeric data. It is similar to a box plot, with the addition of a rotated kernel density plot on each side. Violin plots are similar to box plots, except that they also show the probability density of the data at different values, usually smoothed by a kernel density estimator. Typically a violin plot will include all the data that is in a box plot: a marker for the median of the data; a box or marker indicating the interquartile range; and possibly all sample points, if the number of samples is not too high. (en)
- Um gráfico de violino é um método de representação de dados numéricos. É semelhante a um gráfico de caixa, com a adição de um gráfico de densidade do kernel girado em cada lado. Os gráficos de violino são semelhantes aos gráficos de caixa, exceto que eles também mostram a densidade de probabilidade dos dados em valores diferentes, geralmente suavizados por um estimador de densidade do kernel. Normalmente, um gráfico de violino incluirá todos os dados que estão em um gráfico de caixa: um marcador para a mediana dos dados, uma caixa ou marcador indicando o intervalo interquartil, e possivelmente todos os pontos amostrais, se o número de amostras não for muito alto. (pt)
- Скрипкова діаграма — це метод відображення числових даних. Це схоже на коробковий графік, з додаванням оберненого графіку щільності ядра з кожного боку. Скрипкова діаграма подібна до коробкових графіків, за винятком того, що вона також показує густину ймовірності даних при різних значеннях, зазвичай згладжених за допомогою ядрової оцінки густини. Зазвичай скрипкова діаграма включатиме всі дані, що містяться в графіку: маркер для медіани даних; коробка або маркер, що вказує на міжквартильний діапазон; і, можливо, всі точки відбору, якщо кількість зразків не надто велика. (uk)
|
| has abstract
| - A violin plot is a method of plotting numeric data. It is similar to a box plot, with the addition of a rotated kernel density plot on each side. Violin plots are similar to box plots, except that they also show the probability density of the data at different values, usually smoothed by a kernel density estimator. Typically a violin plot will include all the data that is in a box plot: a marker for the median of the data; a box or marker indicating the interquartile range; and possibly all sample points, if the number of samples is not too high. Violin plots are available as extensions to a number of software packages such as DataVisualization on CRAN and the md-plot package on PyPI. A violin plot is more informative than a plain box plot. While a box plot only shows summary statistics such as mean/median and interquartile ranges, the violin plot shows the full distribution of the data. The difference is particularly useful when the data distribution is multimodal (more than one peak). In this case a violin plot shows the presence of different peaks, their position and relative amplitude. Like box plots, violin plots are used to represent comparison of a variable distribution (or sample distribution) across different "categories" (for example, temperature distribution compared between day and night, or distribution of car prices compared across different car makers). A violin plot can have multiple layers. For instance, the outer shape represents all possible results. The next layer inside might represent the values that occur 95% of the time. The next layer (if it exists) inside might represent the values that occur 50% of the time. Although more informative than box plots, they are less popular. Because of their unpopularity, they may be harder to understand for readers not familiar with them. In this case, a more accessible alternative is to plot a series of stacked histograms or kernel density distributions. Violin plots are available as extensions to a number of software packages, including the R packages vioplot, wvioplot, caroline, UsingR, lattice and ggplot2, the Stata add-on command vioplot, and the Python libraries matplotlib, Plotly, ROOT and , a graph type in Origin, IGOR Pro,Julia statistical plotting package StatsPlots.jl and DistributionChart in Mathematica. (en)
- バイオリン図（バイオリンず、英: violin plot）は、数値データを描画する手法の一つであり、箱ひげ図の両脇に90度回転させたカーネル密度グラフを付加したものに近い。 (ja)
- Um gráfico de violino é um método de representação de dados numéricos. É semelhante a um gráfico de caixa, com a adição de um gráfico de densidade do kernel girado em cada lado. Os gráficos de violino são semelhantes aos gráficos de caixa, exceto que eles também mostram a densidade de probabilidade dos dados em valores diferentes, geralmente suavizados por um estimador de densidade do kernel. Normalmente, um gráfico de violino incluirá todos os dados que estão em um gráfico de caixa: um marcador para a mediana dos dados, uma caixa ou marcador indicando o intervalo interquartil, e possivelmente todos os pontos amostrais, se o número de amostras não for muito alto. Os gráficos de violino estão disponíveis como extensões para vários pacotes de software, como DataVisualization no CRAN e o pacote md-plot no PyPI. Um gráfico de violino é mais informativo do que um gráfico de caixa simples. Enquanto um gráfico de caixa mostra apenas estatísticas resumidas, como média/mediana e , o gráfico de violino mostra a distribuição completa dos dados. A diferença é particularmente útil quando a distribuição de dados é multimodal (mais de um pico). Neste caso, um gráfico de violino mostra a presença de diferentes picos, sua posição e amplitude relativa. Como os gráficos de caixa, os gráficos de violino são usados para representar a comparação de uma distribuição de uma variável (ou distribuição de amostra) em diferentes "categorias" (por exemplo, distribuição de temperatura comparada entre dia e noite ou distribuição de preços de carros comparados entre diferentes fabricantes de automóveis). Os gráficos de violino estão disponíveis como extensões para vários pacotes de software, incluindo os pacotes R vioplot, wvioplot, caroline, UsingR, lattice e ggplot2, o comando add-on Stata vioplot, e as bibliotecas Python matplotlib, Plotly, ROOT e Seaborn, um tipo de gráfico no Origin, IGOR Pro, Julia pacote de plotagem estatística StatsPlots.jl e DistributionChart no Mathematica. (pt)
- Скрипкова діаграма — це метод відображення числових даних. Це схоже на коробковий графік, з додаванням оберненого графіку щільності ядра з кожного боку. Скрипкова діаграма подібна до коробкових графіків, за винятком того, що вона також показує густину ймовірності даних при різних значеннях, зазвичай згладжених за допомогою ядрової оцінки густини. Зазвичай скрипкова діаграма включатиме всі дані, що містяться в графіку: маркер для медіани даних; коробка або маркер, що вказує на міжквартильний діапазон; і, можливо, всі точки відбору, якщо кількість зразків не надто велика. Скрипкова діаграма є більш інформативною, ніж звичайний графік. У той час як коробковий графік відображає лише зведені статистичні дані, такі як середнє / середнє та міжквартильні діапазони, скрипкова діаграма показує повний розподіл даних. Різниця особливо корисна, коли розподіл даних мультимодальний (більше одного піку). У цьому випадку скрипкова діаграма показує наявність різних піків, їх положення та відносну амплітуду. Як і коробкові графіки, скрипкові діаграми використовуються для представлення порівняння варіативного розподілу (або розподілу вибірки) за різними «категоріями» (наприклад, розподіл температури в порівнянні між днем і ніччю, або розподіл цін на автомобіль у порівнянні по різним виробникам автомобілів). Скрипкова діаграма може мати кілька шарів. Наприклад, зовнішня форма представляє всі можливі результати. Наступний шар всередині може представляти значення, які трапляються 95 % випадків. Наступний шар (якщо він існує) всередині може представляти значення, які трапляються 50 % випадків. Хоча вони більш інформативні, ніж коробковий графік, вони менш популярні. Через непопулярність їх значення важче зрозуміти багатьом читачам, не знайомим із скрипковим поданням даних. У цьому випадку більш доступною альтернативою може бути побудова серії послідовно розташованих гістограм або розподілу густини ядра. Скрипкові діаграми доступні як розширення для ряду програмних пакетів, включаючи R-пакети vioplot, wvioplot, caroline, UsingR, lattice та ggplot2, команду надбудови Stata vioplot, та у мові програмування Python бібліотеки matplotlib, , ROOT та Seaborn, тип графіка у Origin, , пакет статистичних графіків Julia StatsPlots.jl та DistributionChart [Архівовано 18 січня 2021 у Wayback Machine.] у Mathematica. (uk)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)
