示例:柱形图、正态概率图和箱线图
使用柱形图、正态概率图和箱线图来研究实验结果。
1. 定义描述有关硅片氧化物生长过程研究的数据集。矩阵 Data 有两列:一列对应于 furnace (炉) 号,另一列对应于测得的氧化层厚度 (以埃表示)。
2. 在矢量 Thick 中提取厚度数据。
4. 绘制数据的柱形图并将轨迹类型更改为柱形轨迹。对于每个列,您可以查看 x 轴的厚度范围,以及 y 轴的实验次数。
5. 调用
mean 和
Stdev 函数计算数据的平均差和标准差。利用这些统计数据,调用
dnorm 函数可计算每个柱的期望结果 (如果数据为正态分布)。
6. 添加用于绘制矢量 Norm 图像的 y 轴表达式。要查看正态分布,需缩小柱状图的尺寸,方法是在其 y 轴表达式的单位占位符中添加缩放因子 1000。
7. 调用
qqplot 函数来比较
Data 的分位数与正态分布的分位数。
8. 绘制两者分位数对比的图像。更改轨迹类型以创建散点图:从符号列表中选择十字交叉符号,然后从线型列表中选择无。
9. 调用
boxplot 函数计算数据集的三个四分位数、最小值和最大值以及离群值。
10. 绘制 B 转置的图像并将轨迹类型更改为箱线图轨迹,从而在箱线图中查看这些统计数据。
柱形图和正态概率图表明:正态分布是所测得厚度的合理逼近。箱线图表明:仅有一个相对接近剩余数据集的离群值。
12. 调用
augment 函数将矢量
F1、
F2、
F3 和
F4 合并到一个矩阵中,其中每列包含其中一个炉的结果。
13. 调用 boxplot 函数计算每个数据集的统计数据。
14. 定义炉标签的矢量。
15. 创建箱线图来查看数据集。在 y 轴表达式中的矩阵中,每个数据集占一行,当数据集不具有相同数目的离群值时,显示 NaN。该绘图为每个数据集返回一个箱线图。
箱线图表明:即使每个炉的厚度测量值的变化相当大,但各炉之间的差异却很小。
参考文献
NIST,工程统计手册。
炉实例研究 -
用于分析炉中氧化物生长过程的实例研究。