こんにちは。
tabplot を見てなるほどと思いました(= a rectangular stacked histogram)。
そこで自分でもPythonを使って書いて見ました。また第一種過誤(α)対第二種過誤(β)のプロットでは検定の性能の挙動が見られます1。
import pylab
def tabbar(data):
import random
n = len(data)
target = [list(map(lambda x: [x, i], y)) for i, y in enumerate(data)]
target = sum(target, [])
random.shuffle(target)
target.sort(key=lambda x:x[0])
histdata = [[] for i in range(n)]
for i in range(len(target)):
histdata[target[i][1]] += [float(i) / (len(target) - 1)]
return histdata
data = [mu + sigma*pylab.randn(n) for mu, sigma, n in zip([0.15, 0.25], [0.04,0.05], [5000,15000])]
#pylab.hist(data, histtype='barstacked', rwidth=1)
pylab.hist(tabbar(data), histtype='barstacked', rwidth=1)
pylab.show()
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なお検出力(1ーβ)をプロットするとROC曲線です。 ↩