零、参考

(28 封私信 / 74 条消息) 箱线图怎样分析？ - 知乎 (zhihu.com)

一、箱线图是什么？

箱线图是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图，因为展示形状如箱子一样，所以名为箱线图。他主要是反映数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较，通常能显示一组数据的最大值、最小值、中位数、异常值以及上下四分位数。

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。

箱盒图里面的极大值（上边缘值）并非最大值，极小值（下边缘值）也不是最小值。

如果数据有存在离群点即异常值，他们超出最大或者最小观察值，此时将离群点以“圆点”形式进行展示。

二、调用步骤

1.输入命令

代码如下（示例）：

salary=c(909,1086,1120,999,1320,1091,1071,1081,1130,1336,967,1572,825,914,992,1232,950,775,1203,1025,1096,808,1224,1044,971,1164,950,866,738)//绘制表格
knitr::kable(matrix(salary,nrow=5),caption='monthly salary data in 2000')//绘制矩阵
m=matrix(salary,nrow=5)//给矩阵的列命名为'1,2','3,4','5,6','7,8','9,10','11,12'
colnames(m)<-c('1,2','3,4','5,6','7,8','9,10','11,12')//将矩阵转换为dataframe格式
df.<-as.data.frame(m)//绘制箱线图，第一个输入表示绘图的数据dataframe,main表示图表的标题
boxplot(df., main = "monthly salary data in 2000")

2.输出结果

三、总结

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。

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