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 boxplot消除异常值

### 如何在 MATLAB 中使用 `boxplot` 函数时不显示异常点

为了实现不显示异常点的效果，可以通过修改 `boxplot` 的属性来达到目的。具体来说，设置 `'Symbol'` 属性为空字符即可隐藏异常值符号[^2]。

% 示例数据集
data = [100, 102, 105, 150, 110, 108, 115, 200, 120, 118];

% 创建箱形图并隐藏异常点
figure;
h = boxplot(data);
set(h, 'Symbol', '');
title('Box Plot Without Outliers');
xlabel('Group');
ylabel('Value');

上述代码创建了一个简单的箱形图，并通过设定 `'Symbol'` 参数为一个空字符串实现了不在图表上绘制任何异常点的目的[^3]。

对于更复杂的数据结构或多组数据的情况，同样适用此方法：

% 多组示例数据
groupLabels = {'A', 'B'};
multiData = {randn(100, 1)*100; randn(100, 1)*10 + 90};

% 绘制多组数据的箱形图且不展示异常点
figure;
[h, ~] = boxplot(multiData, groupLabels);
for i = 1:length(h)
    set(findobj(h(i), '-property', 'Marker'), 'Marker', 'none');
end
title('Multi-group Box Plots Without Outliers');
xlabel('Groups');
ylabel('Values');
legend(groupLabels, 'Location', 'NorthOutside');

这段代码展示了如何在一个包含多个分组的情况下应用相同的技术——遍历所有返回的手柄对象并将它们各自的标记符设为空以移除异常点显示。

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。