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箱型图的下边缘值怎样计算-箱式图的上边缘是最大值么

边缘计算 1周前 (04-12) 14

今天给大家分享箱型图的下边缘值怎样计算，其中也会对箱式图的上边缘是最大值么的内容是什么进行解释。

文章信息一览：

1、箱形图为什么能检测异常值,原理是什么
2、箱形图箱形图的绘制
3、箱形图怎么分析
4、箱形图定义

箱形图为什么能检测异常值,原理是什么

1、首先，让我们明确异常值的定义。异常值，也被称为离群值（outlier），是指在数据集中，数值显著偏离正常范围的极端值。它们可能是录入错误，也可能是真实存在的异常情况，甚至可能是某种趋势的代表。处理异常值，我们需要分步骤进行：识别、验证和决策。识别异常值，箱形图提供了直观的方法。

2、首先，可能是数据录入错误，应修正数据；其次，可能是数据误入，应删除错误数据；最后，可能是真实数据，应保留。识别异常值的方法是利用四分位数计算最小估计值和最大估计值，超出这个范围的数据可能为异常值。此方法称为Tukeys test，通过公式计算出中度和极度异常值的范围。

（图片来源网络，侵删）

3、箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数，25/%分位数，75/%分位数，上边界，下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常数据。

4、箱形图之所以能检测异常值，主要是因为它通过四分位数及四分位距来定义和识别异常值的范围。以下是具体解释：四分位数与IQR：箱形图通过计算数据的第一四分位数、中位数和第三四分位数来描绘数据的分布情况。IQR是Q3与Q1的差值，即IQR = Q3 Q1。IQR反映了数据中间50%的离散程度。

5、箱形图之所以能检测异常值，通过下图进行解释。图中，箱形图展示了四分位数及四分位距，描绘了常态分布N（0，1）的情况。理解此图需要关注异常值。异常值是指数据中偏离多数的数据对象，似由不同机制生成（Han等，2011）。通常，认定异常值的标准依据具体应用场景，但存在两个标准或假设。

（图片来源网络，侵删）

箱形图箱形图的绘制

1、箱形图（也称盒图，箱线图等），因为形状长得像一个箱子而得名。它是用于显示一组数据分散情况资料的统计图，可以通过这种图直观的探索数据特征。

2、它通过四个关键值——下四分位点、中位数、上四分位点和四分位距，以及可能存在的最大值和最小值，清晰地描绘出数据分布的轮廓。在制作箱形图时，首先需在数据集上插入箱形图，然后可以进行美化，使其更易于解读。

3、本示例展示如何在Excel中制作箱形图。箱形图用于展示数据集的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数以及最大值。简单箱形图选取范围A1：A7。注意：您无需对数据点进行从小到大的排序，但排序可以帮助您更好地理解箱形图。在插入选项卡的图表组中，点击统计图表符号。

箱形图怎么分析

箱形图的分析方法明确箱形图构成箱形图主要由五个部分构成：箱体、箱线、异常点和平均值标记。箱体表示数据的中心分布区间，箱线反映数据的分散程度和波动范围，异常点显示远离其他数据点的单独数据，平均值标记则指出数据的中心位置。分析箱体通过箱体的宽度可以判断数据的波动程度。

箱形图分析详解箱形图是一种强大的数据可视化工具，它通过显示数据分布的四分位数和异常值来提供关键信息。以下是箱形图分析的五个关键步骤：首先，计算下四分位数（Q1）：确定四分位点的位置，即序列中第（n+1）/4项，例如，对于14个数据，Q1位置为75。

箱线图主要通过观察中位数线、箱体的宽度、异常值等进行分析，从而得出结论。解释如下：箱体的位置与宽度分析在箱线图中，箱体表示数据的分布区间，中位线则反映了数据的平均水平。箱体的宽度反映了数据的离散程度。如果箱体较宽，说明数据分布较为分散；反之，如果箱体较窄，则说明数据较为集中。

箱形图分析方法如下：下四分位数Q1 （1）确定四分位数的位置。Qi所在位置=i（n+1）/4，其中i=1，2，3。n表示序列中包含的项数。（2）根据位置，计算相应的四分位数。例中：Q1所在的位置=（14+1）/4=75，Q1=0.25×第三项+0.75×第四项=0.25×17+0.75×19=15。