boxplot 异常值

在 boxplot 中，异常值通常被定义为在箱线图上方或下方 1.5 倍 IQR（四分位距）之外的数据点。IQR 是数据的第三个四分位数（上四分位数）和第一个四分位数（下四分位数）之间的距离。IQR 等于 Q3 - Q1。

如果数据点在箱线图上方或下方 3 倍 IQR 之外，则通常被认为是极端异常值（或离群值）。在处理异常值时，可以考虑将其删除或替换成其他值，具体取决于数据的特性以及分析的目的。

相关问题

matlab的boxplot获取异常值的值

在MATLAB中，可以使用boxplot函数生成箱线图。要获取箱线图中的异常值，可以使用boxplot函数的输出参数。具体地说，boxplot函数的输出参数是一个包含以下元素的结构体数组：

- `stats`：包含各组数据的统计量，如中位数、四分位数等。
- `whisker`：包含箱线图中的须线信息，包括上下四分位数、最大值、最小值等。
- `outliers`：包含箱线图中的异常值。

因此，要获取异常值，可以使用以下代码：

data = randn(100, 4); % 生成随机数据
[bplot, stats] = boxplot(data); % 生成箱线图并获取输出参数
outliers = bplot.outliers; % 获取异常值

其中，`data`是输入数据，`bplot`是boxplot函数的输出参数，`outliers`是包含所有异常值的向量。

r语言boxplot函数异常值检验

在R语言中，我们可以使用boxplot函数来绘制箱线图，并且可以通过参数来进行异常值检验。

首先，我们需要了解箱线图的构成，箱线图由以下几部分组成：

1. 最大值和最小值：箱线图的两端表示数据的最大值和最小值。
2. 上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）：箱线图的箱体表示数据的四分位数，即将数据按大小排序后，将其划分为四等份，其中上四分位数表示数据的前75%的中位数，下四分位数表示数据的后25%的中位数。
3. 中位数（Q2）：箱线图的箱体中央线表示数据的中位数，即将数据按大小排序后，位于中间的数值。
4. 异常值（outliers）：箱线图中的点表示数据中的异常值，即与其他数据相比较为极端的值。

接下来，我们可以使用boxplot函数的参数来进行异常值检验：

1. notch：是否绘制缺口，如果数据的中位数不在箱体中央线上，则绘制缺口。
2. varwidth：是否根据箱体的大小调整箱体宽度。
3. outline：是否将异常值绘制为点，如果为FALSE，则不绘制异常值。
4. range：在计算异常值时，是否使用1.5倍的四分位距。

例如，我们可以使用以下代码来绘制箱线图并进行异常值检验：

# 生成随机数据
data <- rnorm(100)

# 绘制箱线图并进行异常值检验
boxplot(data, notch=TRUE, varwidth=TRUE, outline=TRUE, range=1.5)

在绘制完箱线图后，我们可以根据图中的点来判断是否存在异常值，如果存在，则需要进一步分析和处理。