箱线图怎么判断异常值？

箱线图可以通过判断是否存在超过上下四分位距1.5倍的离群点来判断异常值。具体方法如下：

1. 计算数据的上下四分位距（Q3-Q1）。

2. 计算上下限：上限=Q3+1.5×(Q3-Q1)，下限=Q1-1.5×(Q3-Q1)。

3. 在箱线图中，超过上限和下限的点被认为是异常值。

例如，如果数据的上下四分位距为10，那么上限为Q3+1.5×10=Q3+15，下限为Q1-1.5×10=Q1-15。如果存在数据点大于Q3+15或小于Q1-15，那么它们就是异常值。

相关问题

箱线图如何剔除数据中的异常值？

箱线图是一种常用的统计图形，用于展示数据的分布情况和异常值。在箱线图中，异常值通常是指在箱体之外的数据点。为了剔除数据中的异常值，可以根据箱线图的原理进行操作，具体步骤如下：

1. 计算箱线图中的四分位数（Q1、Q2、Q3）和四分位距（IQR）。

2. 根据IQR的大小，计算出上下限值，上限值为Q3+1.5*IQR，下限值为Q1-1.5*IQR。

3. 将数据集中小于下限值或大于上限值的数据点剔除。

4. 根据剔除后的数据重新绘制箱线图，检查是否还有异常值。

这样就可以通过箱线图的方法较为准确地剔除数据中的异常值。需要注意的是，这种方法虽然可以有效地剔除异常值，但也可能会导致数据的丢失，因此需要根据具体情况进行权衡和选择。另外，还可以根据其他统计方法或者专业领域知识来发现和处理异常值。

箱线图的异常值怎么判定的?

箱线图的异常值是根据箱线图中的上限和下限来判定的。在箱线图中，箱子的上边缘代表75%的数据，下边缘代表25%的数据。箱子中线代表50%的数据（也就是中位数）。箱子外面的线代表数据的范围。上限是箱子上边缘+1.5个箱子高度，下限是箱子下边缘-1.5个箱子高度。如果数据点超出了上限和下限，就被视为异常值。在实际应用中，也可以根据实际情况调整判定标准。