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离散数据分布情况的显示 箱型图

时间:2018-12-31 15:45:15      阅读:745      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:htm   java.net   个数   显示   最大值   定义   http   判断   集中   

最近看资料时总是会看到箱形图, 上大学时候曾经学过这个东西,不过这么多年也都忘记差不多了,正好借这机会再次学习学习。

 

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箱型图:

主要包含六个数据节点,将一组数据从大到小排列,分别计算出他的上边缘,上四分位数Q3中位数,下四分位数Q1,下边缘,还有一个异常值

 

异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。

Q1-1.5QR  <=  正常数值  <=  Q3+1.5QR

QR = Q3-Q1

 

 

 

 

 

以下内容引自:

http://www.blogjava.net/norvid/articles/317235.html

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  • IQR = Q3-Q1,即上四分位数与下四分位数之间的差,也就是盒子的长度。
  • 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR,如果存在离群点小于最小观测值,则胡须下限为最小观测值,离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数,则胡须下限为最小值。
  • 最大观测值为max = Q3 -1.5*IQR,如果存在离群点大于最大观测值,则胡须上限为最大观测值,离群点单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数,则胡须上限为最大值。
通过盒图,在分析数据的时候,盒图能够有效地帮助我们识别数据的特征:
  1. 直观地识别数据集中的异常值(查看离群点)。
  2. 判断数据集的数据离散程度和偏向(观察盒子的长度,上下隔间的形状,以及胡须的长度)。

 

 

 

离散数据分布情况的显示 箱型图

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原文地址:https://www.cnblogs.com/devilmaycry812839668/p/10202039.html

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