箱线图(数据分布)分析

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如何用箱线解读数据分布

如何用箱线解读数据分布

如何用箱线解读数据分布数据分布是统计学中一个重要的概念,它描述了数据在不同取值之间的分布情况。

对于一个数据集,我们可以通过箱线图来简洁地表示其分布情况。

本文将介绍箱线图的使用方法,以及如何通过箱线图解读数据分布。

一、什么是箱线图?箱线图,也称为盒须图,是一种用于展示数据分布情况的图表。

它主要包含四个重要的统计指标:最小值、第一四分位数(下四分位数)、中位数、第三四分位数(上四分位数)和最大值。

通过这些指标,我们可以更直观地了解数据集的集中趋势、离散程度和异常值情况。

二、如何绘制箱线图?绘制箱线图的第一步是计算数据的五数概括:最小值、最大值、中位数、上四分位数和下四分位数。

然后,我们可以在图表上绘制这些概括值。

一般来说,箱体部分代表了数据的四分位数范围,而箱子上下的线段代表了上下四分位数。

通过添加虚线的“须”,我们可以将箱线图进一步延伸至数据的最小值和最大值。

三、如何解读箱线图?1. 箱体部分的长度代表了数据的四分位数范围。

如果箱体较长,表明数据的分散程度较大;而如果箱体较短,表示数据的分散程度较小。

2. 箱体中央的线代表了数据的中位数,它表示了数据的中心趋势或典型值。

当中位数位于箱体中央时,数据集呈现出较为对称的分布;当中位数偏离箱体中央时,数据集呈现出偏态分布。

3. 须的长度代表了数据的整体分布情况。

如果须较长,表明数据的离散程度较大,存在较多的异常值;如果须较短,表示数据的离散程度较小。

4. 在数据集中,如果存在超过1.5倍四分位距(上四分位数与下四分位数之差)的值,则被认为是异常值。

异常值可以通过箱线图直观地展示出来,有助于我们判断数据集中是否存在异常情况。

四、例子和实际应用现在,让我们通过一个例子来展示如何使用箱线图解读数据分布。

假设我们有一组学生的数学考试成绩数据,我们想要进一步了解这组数据的分布情况。

我们首先计算数据的五数概括,然后绘制箱线图。

在箱线图中,我们可以看到箱体长度适中,表明学生的数学考试成绩整体分散程度较小。

箱线图(数据分布)分析

箱线图(数据分布)分析

Excel-箱线图(数据分布)分析标签:excel数据分析六西格玛箱线图数据分布2014-01-18 11:13 25396人阅读评论(0) 收藏举报分类:Excel(14)网站分析(9)版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

本文摘自作者《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》:/11295690.html箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。

通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。

1.什么是四分位数箱线图需要用到统计学的四分位数(Quartile)的概念,所谓四分位数,就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数。

•第一四分位数(Q1),又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

•第二四分位数(Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

•第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

•第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartile Range,IQR)。

计算四分位数首先要确定Q1、Q2、Q3的位置(n表示数字的总个数):•Q1的位置=(n+1)/4•Q2的位置=(n+1)/2•Q3的位置=3(n+1)/4对于数字个数为奇数的,其四分位数比较容易确定。

例如,数字“5、47、48、15、42、41、7、39、45、40、35”共有11项,由小到大排列的结果为“5、7、15、35、39、40、41、42、45、47、48”,计算结果如下:•Q1的位置=(11+1)/4=3,该位置的数字是15。

箱线图

箱线图

Excel-箱线图(数据分布)分析制作时间:2015年8月29日整理者:西龙泉箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。

通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。

1.什么是四分位数箱线图需要用到统计学的四分位数(Quartile)的概念,所谓四分位数,就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数。

∙第一四分位数(Q1),又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

∙第二四分位数(Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

∙第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

∙第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartile Range,IQR)。

Excel为计算四分位数提供了QUARTILE(array,quart)函数,其中array参数用于指定要计算四分位数值的数组或数值型单元格区域,quart指定返回哪一个四分位值,可用值如下:∙0,返回最小值;∙1,返回第一个四分位数;∙2,返回第二个四分位数,即中位数;∙3,返回第三个四分位数;∙4,返回最大值。

2.箱线图的结构四分位间距框的顶部线条是第三四分位数的位置,即Q3,表示有75%的数据小于等于此值。

底部线条是第一四分位数的位置,即Q1,表示有25%的数据小于此值。

则整个四分位间距框所代表的是数据集中50%(即75%-25%)的数据,四分位间距框的高度就是这些数据涉及的范围,能够表现出数据的集中程度。

Q2是数据中位数的位置。

箱线图怎么看

箱线图怎么看

箱线图怎么看
看箱线图的方法如下:
箱子的中间一条线,是数据的中位数,代表了样本数据的平均水平。

箱子的上下限,分别是数据的上四分位数和下四分位数。

这意味着箱子包含了50%的数据。

因此,箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度。

在箱子的上方和下方,又各有一条线。

有时候代表着最大最小值,有时候会有一些点“冒出去”。

请千万不要纠结,理解成“异常值”就好。

箱线图
箱线图(Boxplot)又称盒须图、盒式图或箱形图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图,在数据分析中经常被使用到,可以被用于异常值的检测。

利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性,分布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

箱形图最大的优点就是不受异常值的影响,能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况,同时也利于数据的清洗。

标准化的箱线图
通过将数据进行标准化,可以解决箱线图被压缩的问题。

标准化后的数据均值为0,方差为1。

标准化之后可以清楚的看到,每个特征的异常值分布情况。

什么是箱线图

什么是箱线图

什么是箱线图什么是箱线图箱线图在文献中经常见到,是对数据分布的一种常用表示方法。

但是所见资料中往往说的不是特别清楚,因此需要了解一下箱线图的绘制过程,与部分的意义。

计算过程:1 计算上四分位数,中位数,下四分位数2 计算上四分位数和下四分位数之间的差值,即四分位数差(IQR,interquartile range)3 绘制箱线图的上下范围,上限为上四分位数,下限为下四分位数。

在箱子内部中位数的位置绘制横线。

4 大于上四分位数1.5倍四分位数差的值,或者小于下四分位数1.5倍四分位数差的值,划为异常值(outliers)。

5 异常值之外,最靠近上边缘和下边缘的两个值处,画横线,作为箱线图的触须。

6 极端异常值,即超出四分位数差3倍距离的异常值,用实心点表示;较为温和的异常值,即处于1.5倍-3倍四分位数差之间的异常值,用空心点表示。

7 为箱线图添加名称,数轴等。

在SPSS,SigmaPlot, R,SPlus,Origin等软件中,绘制箱线图非常方便。

下面是R中的一个箱线图举例箱线图举例:在R软件中输入如下命令:x<-c(25, 45, 50, 54, 55, 61, 64, 68, 72, 75, 75,78, 79, 81, 83, 84, 84, 84, 85, 86, 86, 86, 87, 89, 89, 89, 90, 91, 91, 92, 100)boxplot(x)对c向量绘制箱线图。

箱线图(Box plot)箱线图概述箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),是利用数据中的五个统计量:最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法,它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性,分布的分散程度等信息,特别可以用于对几个样本的比较。

[编辑]箱线图的绘制步骤[1](1)画数轴(2)画矩形盒两端边的位置分别对应数据的上下四分位数矩形盒:端边的位置分别对应数据的上下四分位数(Q1和Q3)。

初中数学 什么是数据的箱线图 如何绘制数据的箱线图

初中数学 什么是数据的箱线图 如何绘制数据的箱线图

初中数学什么是数据的箱线图如何绘制数据的箱线图数据的箱线图是一种用于展示数据分布和离散程度的图表。

它主要由五个关键统计量组成:最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)和最大值。

通过箱线图,我们可以直观地了解数据的中心位置、离散程度以及异常值的存在。

下面是关于数据的箱线图以及如何绘制数据的箱线图的详细解释:1. 什么是数据的箱线图?数据的箱线图是一种用于展示数据分布和离散程度的图表。

它由一个矩形箱体和两条延伸出的线(也称为“须”)组成。

箱体中的水平线代表数据的中位数(Q2),箱体的上边界和下边界分别代表上四分位数(Q3)和下四分位数(Q1)。

须的长度表示数据的离散程度,通常与1.5倍的四分位距(IQR = Q3 - Q1)相关联。

任何超过须长度1.5倍IQR的数据点都被认为是异常值。

2. 如何绘制数据的箱线图?绘制数据的箱线图可以按照以下步骤进行:a. 收集数据:首先,收集需要绘制箱线图的数据。

确保数据集包含足够的样本量,以便能够准确地描述数据分布和离散程度。

b. 计算统计量:根据收集到的数据,计算五个关键统计量:最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)和最大值。

c. 绘制箱体:在一个数轴上,绘制一个矩形箱体。

箱体的上边界和下边界分别对应Q3和Q1,而箱体内部的水平线对应Q2。

d. 绘制须:从箱体的上边界和下边界延伸出两条线,也称为“须”。

须的长度通常与1.5倍的四分位距(IQR = Q3 - Q1)相关联。

如果有异常值存在,须的末端将停留在最大值和最小值处。

e. 标记异常值:如果有异常值存在,可以使用标记(如小圆点)将其标记在图表上,以便更清楚地识别。

f. 添加其他信息:为了使图表更具可读性,可以添加标题、数轴标签和其他必要的信息。

通过绘制数据的箱线图,我们可以直观地了解数据的中心位置、离散程度以及异常值的存在。

箱线图能够提供数据集整体分布的重要信息,帮助我们进行数据分析和决策。

箱线图(数据分布)分析

箱线图(数据分布)分析

Excel-箱线图(数据分布)分析标签:excel数据分析六西格玛箱线图数据分布2014-01-18 11:13 25396人阅读评论(0) 收藏举报分类:Excel(14)网站分析(9)版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。

目录()[+]本文摘自作者《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》:箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。

通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。

1.什么是四分位数箱线图需要用到统计学的四分位数(Quartile)的概念,所谓四分位数,就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数。

第一四分位数(Q1),又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

第二四分位数(Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartile Range,IQR)。

计算四分位数首先要确定Q1、Q2、Q3的位置(n表示数字的总个数):Q1的位置=(n+1)/4Q2的位置=(n+1)/2Q3的位置=3(n+1)/4对于数字个数为奇数的,其四分位数比较容易确定。

例如,数字“5、47、48、15、42、41、7、39、45、40、35”共有11项,由小到大排列的结果为“5、7、15、35、39、40、41、42、45、47、48”,计算结果如下:Q1的位置=(11+1)/4=3,该位置的数字是15。

盒子分析报告

盒子分析报告

盒子分析报告1. 简介盒子分析是一种常用的数据分析方法,用于对一组数据的分布进行可视化和统计分析。

通过盒子图(箱线图)的绘制,我们可以直观地了解数据的中位数、上下四分位数、异常值等信息,进一步帮助我们理解数据的特征和趋势。

在本文档中,我们将讨论盒子分析的原理、步骤以及如何使用它来解读数据。

同时,我们还会提供一些示例和案例来帮助读者更好地掌握盒子分析的应用方法。

2. 盒子分析的原理盒子分析是基于统计学原理的一种数据分析方法。

它主要使用盒子图来描述数据的分布情况,并通过关键指标(如中位数、上下四分位数等)来衡量数据的特征。

盒子图由五个主要元素组成:最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。

其中,中位数(又称第二四分位数)将数据分为两部分,中位数以下的数据为下四分位数,中位数以上的数据为上四分位数。

上下四分位数之间的距离被称为四分位距(IQR),它是衡量数据分布广度的重要指标。

盒子图的绘制过程分为以下几个步骤:•第一步,计算数据的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。

•第二步,计算四分位距(IQR)。

•第三步,根据规则确定异常值。

•第四步,绘制盒子图。

3. 盒子分析的步骤下面是进行盒子分析的一般步骤:1.收集数据:首先需要收集需要进行盒子分析的数据,可以是数值型数据或一维数组。

2.计算关键指标:计算数据的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。

3.计算四分位距(IQR):将上四分位数减去下四分位数得到四分位距。

4.确定异常值:根据一定的规则(如1.5倍IQR),确定数据中的异常值。

5.绘制盒子图:使用数据可视化工具(如matplotlib)绘制盒子图,并标注关键指标和异常值。

4. 盒子分析的应用案例盒子分析可以应用于各种领域,例如金融、医疗、教育等,用于对数据进行分析和解读。

下面是一个简单的应用案例:假设一家公司希望了解员工的工资分布情况,以便制定更合理的薪资政策。

他们收集了100个员工的薪资数据,并使用盒子分析来解读这些数据。

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Excel-箱线图(数据分布)分析
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本文摘自作者《网站数据分析:数据驱动的网站管理、优化和运营》:/11295690.html
箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗略地看出数据是否具有对称性。

通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。

1.什么是四分位数
箱线图需要用到统计学的四分位数(Quartile)的概念,所谓四分位数,就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数。

•第一四分位数(Q1),又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。

•第二四分位数(Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

•第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

•第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartile Range,IQR)。

计算四分位数首先要确定Q1、Q2、Q3的位置(n表示数字的总个数):
•Q1的位置=(n+1)/4
•Q2的位置=(n+1)/2
•Q3的位置=3(n+1)/4
对于数字个数为奇数的,其四分位数比较容易确定。

例如,数字“5、47、48、15、42、41、7、39、45、40、35”共有11项,由小到大排列的结果为“5、7、15、35、39、40、41、42、45、47、48”,计算结果如下:
•Q1的位置=(11+1)/4=3,该位置的数字是15。

•Q2的位置=(11+1)/2=6,该位置的数字是40。

•Q3的位置=3(11+1)/4=9,该位置的数字是45。

而对于数字个数为偶数的,其四分位数确定起来稍微繁琐一点。

例如,数字“8、17、38、39、42、44”共有6项,位置计算结果如下:
•Q1的位置=(6+1)/4=1.75
•Q2的位置=(6+1)/2=3.5
•Q3的位置=3(6+1)/4=5.25
这时的数字以数据连续为前提,由所确定位置的前后两个数字共同确定。

例如,Q2的位置为3.5,则由第3个数字38和第4个数字39共同确定,计算方法是:38+(39-38)×3.5的小数部分,即38+1×0.5=38.5。

该结果实际上是38和39的平均数。

同理,Q1、Q3的计算结果如下:
•Q1 = 8+(17-8)×0.75=14.75
•Q3 = 42+(44-42)×0.25=42.5
Excel为计算四分位数提供了QUARTILE(array,quart)函数,其中array参数用于指定要计算四分位数值的数组或数值型单元格区域,quart指定返回哪一个四分位值,可用值如下:
•0,返回最小值;
•1,返回第一个四分位数;
•2,返回第二个四分位数,即中位数;
•3,返回第三个四分位数;
•4,返回最大值。

2.箱线图的结构
箱线图包括一个矩形箱体和上下两条竖线,箱体表示数据的集中范围,上下两条竖线分别表示数据向上和向下的延伸范围,结构如图9-51所示。

图9-51箱线图的结构
四分位间距框的顶部线条是第三四分位数的位置,即Q3,表示有75%的数据小于等于此值。

底部线条是第一四分位数的位置,即Q1,表示有25%的数据小于此值。

则整个四分
位间距框所代表的是数据集中50%(即75%-25%)的数据,四分位间距框的高度就是这些数据涉及的范围,能够表现出数据的集中程度。

Q2是数据中位数的位置。

Whisker上限是延伸至距框顶部1.5倍框高范围内的最大数据点,Whisker下限是延伸至距框底部1.5倍框高范围内的最小数据点,超出Whisker上限或下限的数值将使用星号“*”表示。

但是,在Excel中绘制箱线图需要借助股价图来实现,因此无法展现异常值,Whisker上限将延伸至数据最大值的位置,Whisker下限将延伸至数据最小值的位置。

3.绘制箱线图
图9-52中的A2:F8区域和H2:M8区域分别是华北和华南是某段时间客户订单收货天数的统计结果,C11:C15和J11:J15是利用QUARTILE函数计算的华北、华南收货天数的四分位数结果。

图9-52收货天数的四分位数计算结果
在Excel中绘制箱线图需要借助股价图的“开盘-盘高-盘底-收盘”图来实现。

根据Excel绘
图时放置数据系列的位置,开盘、盘高、盘底、收盘应分别对应Q1、Q0、Q2、Q4。

下面
是绘图步骤:
•准备图表数据。

根据对应关系,在表格的B18:E18区域分别输入华北客户的Q1、Q0、Q2、Q4统计数字,将Q3输入到最后的F18单元格中,在
A18中输入一个日期型数据(注意,必须为日期型),如“2013/1/1”。

然后在第19行中输入华南客户的数据,A19中的日期递增1天,最终结
果如图9-53所示。

图9-53准备图表数据
•插入图表。

选定A18:E19区域,在“插入”功能区的“图表”模块中单击“其他图表”,选择股价图部分的“开盘-盘高-盘底-收盘图”按钮,
即可看到绘制的股价图,如图9-54所示。

图9-54插入股价图
•添加Q3数据系列。

由图9-54可以看出,四分位间距框的顶部线条使用的是Q4(最大值)位置,而是不是箱线图要求的Q3位置。

右击绘图区,在弹出的快捷菜单中选择“选择数据”命令,打开“选择数据源”对话
框。

单击“添加”按钮打开“编辑数据系列”对话框,在“系列名称”
折叠框中输入“Q3”,在系列值折叠框中选择F18:F19区域,单击“确
定”按钮即可看到股价图变成了箱线图,如图9-55所示。

四分位间距框的高度小了很多,单击顶部线条与Whisker上限交汇处,可以看到使用
的是Q3数据。

图9-55 添加Q3数据系列
•显示中位数线。

至此,四分位间距框虽然已经绘制正确了,但是还缺少中位数线,即Q2。

选择图例中的“系列3”标签,然后单击鼠标右键,
在弹出的快捷菜单中选择“设置数据系列格式”命令,打开“设置数据
系列格式”对话框。

在“数据标记选项”中将标记类型设置为内置的“-”
形状,单击“关闭”按钮即可看到中位线显示了出来,如图9-56所示。

图9-56显示中位数线
•美化图表。

首先要修改分类轴(横轴)标签,由于插入股价图时的限制在A18和A19单元格中输入了日期型数据,但是在图表插入后,可以将
其修改为其他数据类型的值,因此在A18和A19单元格分别输入“华
北”、“华南”。

其次是删除图例栏,对于箱线图而言这并不需要。


后,可以为图表添加一个标题。

最终美化后结果如图9-57所示。

图9-57美化后的图表
由图9-57可以看出,华北和华南客户的中位数位置、四分位间距框的位置与高度基本相同,说明两区域的客户收货天数基本相同。

但是,从Whisker上限和Whisker下限看,华南客
户的收货天数范围小于华北客户,说明流程更加稳定。

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