盒图的画法-如何使用matlab画箱线图或者盒图

箱盒图(也称盒图,箱线图等)是在1977年由美国统计学家John Tukey发明,分析数据需要为定量数据。通过箱盒图,可以直观的探索数据特征。

箱盒图共有两个用途,分别如下:

直观地识别数据中异常值(离群点);

直观地判断数据离散分布情况,了解数据分布状态。

箱盒图共由五个数值点构成,分别是最小观察值(下边缘),25%分位数(Q1),中位数,75%分位数(Q3),最大观察值(上边缘)。

中横线:中位数

IQR:75%分位数(Q3)-25%分位数(Q1)

最小观察值(下边缘) = Q1 C 1.5 IQR

最大观察值 (上边缘)= Q3 + 1.5 IQR

箱盒图的使用场景情况如下:

查看可能的异常值数据情况(比如在回归分析前查看是否有异常数据);

非参数检验时查看不同类别X时,Y的数据分布情况;

其它涉及查看数据分布或者异常值查看时。

SPSSAU操作截图如下:

上图中直观展示出C2时共有2个异常值点,如果对C2进行分析,且分析方法对异常值敏感时(比如相关分析,回归分析等),此时需要对该2个异常值点进行处理成null或者填充,或者在分析时进行过滤。

SPSSAU提供不同类别X时,Y的盒状图分布,比如上图中可以查看不同性别人群,C1,C2和C3共三项在区分性别时的盒状分布。

得到结果比如C1的盒状图如下:

上图可以看出,在男性时,C1中有2个异常点;女性时,C1共出现1个异常点。移动到异常点时会显示具体数据。此时如果有需要,可将此3个异常值进行处理,或者在分析时过滤掉异常值。

除了异常值的观察,还可以通过数据盒状图直观看出,男性在C1上的整体打分,会明显高于女性打分。

六一儿童节礼盒的画法如下:

画出礼盒的上部:首先在纸张的中央位置,从上往下画一个长方形。

画出礼盒的侧面:在长方形长边两侧,分别向下画两条直线,作为礼盒侧面的轮廓。

添加礼盒的底部:连接这两条直线,画出礼盒的底部矩形。

细节处理:在礼盒的四个角落上方,画出四个小正方形,分别代表礼盒的角。同时,可以在礼盒的正中央,画出一个小圆形或者五角星,作为装饰物和区分礼盒盖子和底部的标志。

上色或填充:将礼盒的轮廓和细节加粗勾画,然后涂上自己喜欢的颜色或填充图案,使整个礼盒更加生动。

请点击输入图片描述

以上就是六一儿童节礼盒的画法步骤,你可以根据自己的爱好和想象力进行创作,添加不同的元素和细节设计,让礼盒更加独特、有趣。

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。 箱线图的绘制步骤: (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)。在矩形盒内部中位数位置画一条线段为中位线。 (3)在Q3+1.5IQR(四分位距)和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段,这两条线段为异常值截断点,称其为内限;在 Q3+3IQR和Q1-3IQR处画两条线段,称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值,其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值 (mild outliers),在外限以外的为极端的异常值(li)的异常值extreme outliers。 (4)从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点 表示该批数据正常值的分布区间点,示该批数据正常值的分布区间。 (5)用“”标出温和的异常值,用“*”标出极端的异常值。 (统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。)