阴影错误栏

发布的汪东城Doke那2012年8月17日

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汪东城本周的选择是shadedErrorBar经过Rob Campbell.。

这一次是建议给我们奥利弗，但如果我遇到这个条目，我很肯定会挑选它。

事实上，在我读研究生的时候，我们也曾尝试过类似的情节。我们有一些来自多个对象的时间序列数据，我们想要一种方式来看到趋势和可变性。我花了一段时间才找到这种形象化变化的方法。一开始，我只是简单地画出直线序列，并直观地检查这些直线的距离或分隔程度。我们已经有了量化的方法，但我还想要视觉的表现。

来自Rob的示例之一的％x =（1:80）-40;Y = =（15,1）* x;Y = Y + 0.06 * Y. ^ 2 + RANDN（尺寸（y））* 10;绘图（x，y）;

接下来，我简单地创建了线来表示平均值和多个标准偏差。这更好，但它仍有一点在视觉上挤满。

mean_y =意味着(y);std_y =性病(y);图;持有在;h1 = plot（x，mean_y，“颜色”那“k”那'行宽'，2）;h2 = plot（x，[mean_y  -  2 * std_y; mean_y + 2 * std_y]，“颜色”那'r'）;h3 = plot（x，[mean_y  -  std_y; mean_y + std_y]，“颜色”那“米”）;h4 = plot（x，[mean_y  -  0.5 * std_y; mean_y + 0.5 * std_y]，“颜色”那'B'）;图例（[H1，H2（1），H3（1），H4（1）]，......'\亩'那“2 \σ”那‘\σ’那'0.5 \ sigma'那......“位置”那'西北'）;

最后，我们决定了界限的阴影表示。我不记得代码是多么复杂，但抢劫shadedErrorBar，我可以很容易地做到这一点！

图;持有在;h（1）= shadederrorbar（x，y，{@mean，@（x）2 * std（x）}，'-r'，0）;h（2）= shadederrorbar（x，y，{@mean，@（x）1 * std（x）}，'-m'，0）;h（3）= shadederrorbar（x，y，{@mean，@（x）0.5 * std（x）}，{'-b'那'行宽'，2}，0）;传奇（[h（3）.mainline，h.patch]，......'\亩'那“2 \σ”那‘\σ’那'0.5 \ sigma'那......“位置”那'西北'）;