什么是箱線圖-文庫吧在線文庫
【正文】 們提供了識別異常值的一個標(biāo)準(zhǔn)：異常值被定義為小于Q1－＋。 比較標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布、不同自由度的t分布和非對稱分布數(shù)據(jù)的箱線圖的特征，可以發(fā)現(xiàn)：對于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的大樣本，只有 %的值是異常值,中位數(shù)位于上下四分位數(shù)的中央,箱線圖的方盒關(guān)于中位線對稱。各批數(shù)據(jù)的四分位距大小，正常值的分布是集中還是分散，觀察各方盒和線段的長短便可明了。為什么會出現(xiàn)異常值呢？經(jīng)過進一步分析知道，第224號員工由于技能強、工齡長、積累貢獻大、表現(xiàn)較好，勞苦功高，理應(yīng)得到較高的報酬；第2228號職工則因為技能偏低、工齡短、積累貢獻小且表現(xiàn)較差，得到的工資較低，甚至連一般水平也難以達到。 三種方案治療阻塞性肺病后的最大呼氣量箱線圖 繪制箱線圖需要借助于股價圖中的“開盤盤高盤低收盤圖”，該圖形需要將數(shù)據(jù)按一定的順序排列。 ?、咴诳v坐標(biāo)上單擊右鍵，選取“坐標(biāo)軸格式→數(shù)字→數(shù)值”，小數(shù)位數(shù)改為“0”，按確定鍵。 [編輯本段]繪制步驟 畫數(shù)軸，度量單位大小和數(shù)據(jù)批的單位一致，起點比最小值稍小，長度比該數(shù)據(jù)批的全距稍長。至此一批數(shù)據(jù)的箱線圖便繪出了。顯然，應(yīng)用這種方法于非正態(tài)分布數(shù)據(jù)中判斷異常值，其有效性是有限的。這個規(guī)律揭示了數(shù)據(jù)批分布偏態(tài)和尾重的部分信息，盡管它們不能給出偏態(tài)和尾重程度的精確度量，但可作為我們粗略估計的依據(jù)。箱線圖結(jié)合這些分析方法用于質(zhì)量管理、人事測評、探索性數(shù)據(jù)分析等統(tǒng)計分析活動中去，有助于分析過程的簡便快捷，其作用顯而易見。所以，應(yīng)用箱線圖最好結(jié)合其它描述統(tǒng)計工具如均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、分布函數(shù)等來描述數(shù)據(jù)批的分布形狀。這體現(xiàn)了工資調(diào)整的獎優(yōu)罰劣原則。每批數(shù)據(jù)分布的偏態(tài)如何，分析中位線和異常值的位置也可估計出來。選取不同自由度的t分布的大樣本，代表對稱重尾分布，當(dāng)t分布的自由度越小，尾部越重，就有越大的概率觀察到異常值。雖然這種標(biāo)準(zhǔn)有點任意性，但它來源于經(jīng)驗判斷，經(jīng)驗表明它在處理需要特別注意的數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)不錯。處于內(nèi)限以外位置的點表示的數(shù)據(jù)都是異常值，其中在內(nèi)限與外限之間的異常值為溫和的異常值（mild outliers），在外限以外的為極端的異常值(extreme outliers)。 注：這五個值可以在Excel中用QUARTILE(array,quart)函數(shù)求得。 ③在“圖表選項”對話框的分類（X）軸下方填入“治療組”，在數(shù)值（Y）軸下方填入“最大呼氣量（FEV）”，按完成鍵。 箱線圖美中不足之處在于它不能提供關(guān)于數(shù)據(jù)分布偏態(tài)和尾重程度的精確度量；對于批量較大的數(shù)據(jù)批，箱線圖反映的形狀信息更加模糊；用中位數(shù)代表總體平均水平有一定的局限性等等。如果對同類群體的幾批數(shù)據(jù)的箱線圖進行比較，分析評價，便是常模參照解釋方法的可視圖示；如果把受測者數(shù)據(jù)批的箱線圖與外在效標(biāo)數(shù)據(jù)批的箱線圖比較分析，便是效標(biāo)參照解釋的可視圖示。下表列出了幾種分布的樣本數(shù)據(jù)箱線圖的特征（樣本數(shù)據(jù)由SAS的隨機數(shù)生成函數(shù)自動生成），驗證了上述規(guī)律。它們判斷異常值的標(biāo)準(zhǔn)是以計算數(shù)據(jù)批的均值和標(biāo)準(zhǔn)差為基礎(chǔ)的，而均值和標(biāo)準(zhǔn)差的耐抗性極小，異常值本身會對它們產(chǎn)生較大影響，%。 ?。?）從矩形盒兩端邊向外各畫一條線段直到不是異常值的最遠點 表示該批數(shù)據(jù)正常值的分布區(qū)間
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