(matrix)多変量標本の共分散行列です。以下のように定義されます。cov1も参照してください。(matrix)多変量標本の共分散行列です。以下のように定義されます。covも参照してください。cov1が返す共分散行列です。'true)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。cov1を計算しなくてはいけません。含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。global_variancesを計算します。cov1も参照してください。logical_value)多変量標本の相関行列です。'true)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。cov1を計算しなくてはいけません。含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。]共分散行列から相関行列を計算します。]covとcov1も参照してください。X_i上の線形多変量回帰モデルの適合度の指標です。'true)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。cov1を計算しなくてはいけません。含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。cov1も参照してください。...)多変量標本の主成分を計算します。多変量統計分析で次元を減らすために標本の主成分が使われます。'true)は入力行列が標本データを含むかどうかを示します。cov1を計算しなくてはいけません。含まない場合にはデータの代わりに(対称)共分散行列が与えられなければいけません。例:この標本では、最初の成分は全分散の83.13パーセントを占める。data=falseを使わなくてはいけない。n列の行列かもしれません。利用可能なオプションは以下のものです:drawパッケージで定義されたもの。[0,1]内でなければいけません。複数の標本をいかに表示するか示します。棒の2つの隣り合うグループの隙間を表す正の整数。複数の標本のための色のリスト。追加で必要な色はランダムに選ばれます。colorを参照してください。縦座標のスケールを示します。ordergreatpです。x軸に並んでいるかを示します。凡例に使われる文字列のリスト。0か標本の長さ以外ならエラーメッセージを返します。x軸上のどこからプロットされるか示します。barsplot_descriptionを使用してください。以下の例を参照してください。line_width。barsも参照してください。wxbarsplotもあります。3/4)$異なるサイズの2つの標本。相対頻度とユーザー宣言の色を使って。"B"])$サイズが等しい4つの非数標本。ordergreatp)$スタックバー。barsplotを参照してください。piechartも参照してください。グラフィックオブジェクトを生成します。...)この関数は箱ひげ図をプロットします。dataはリストだったり行列だったりします。箱ひげ図は主に異なる標本の比較に使われるので、リストはあまり興味深くありません。行列の場合には多変量統計変数の複数成分を比較することが可能です。できる限り異なる標本サイズの標本のリストも許すようにしています。第1四分位数から第3四分位数までプロットされます。デフォルトでは、下ひげと上ひげはそれぞれ最小値と最大値でプロットされます。考えられるに違いないことを示すのに使うことができます。その場合、それらは孤立した点としてプロットされ、ひげはサンプルの残りの極値に置かれます。[0,1]内でなければいけません。horizontal。boxplot_descriptionを使用してください。line_width。wxbarsplotもあります。例:多変量標本の箱ひげ図。3つの標本の箱ひげ図。rangeは外れ値を扱うのに使うことができます。グラフィックオブジェクトを生成します。...)この関数は一連の標本からヒストグラムをプロットします。標本データは数のリストか一次元行列に保存しなければいけません。クラスの境界と数か境界だけを含むリスト。縦座標のスケールを示します。densityを使うと、ヒストグラムの面積がトータルで1になります。ヒストグラムチックのフォーマット。