multiple_boxplot

### 回答1：
多重箱形图（multiple boxplot）是一种用于比较多组数据分布的统计图表。它由多个箱线图（boxplot）组成，每个箱线图表示一组数据的分布特征。

多重箱形图通常用于比较不同组之间的数据分布差异，帮助我们观察各组数据的中心趋势、离散程度以及异常值情况等。

在一个多重箱形图中，每个箱线图由以下几个部分组成：
1. 上下须（whiskers）：代表数据的极值（通常是1.5倍的四分位距离）；
2. 上下4分位数（upper quartile和lower quartile）：分别表示数据的上四分位数和下四分位数；
3. 中位数（median）：代表数据的中间值；
4. 异常值（outliers）：显示数据中的极端值。

通过比较多个组的多重箱形图，我们可以快速了解到不同组之间的差异。如果多个箱形图的中位数和四分位数大致相等，则表示各组数据分布相似，如果箱形图的位置有明显差异，则表示不同组数据的中心趋势存在差异。另外，通过观察箱形图的上下须和异常值可判断数据分布的离散程度和是否存在异常情况。

总之，多重箱形图为我们提供了一种直观、有效地比较多组数据分布的方法，是数据分析和统计学中常用的工具之一。

### 回答2：
多重箱线图（multiple boxplot）是一种用于可视化多组数据的统计图表。它能够直观地展示多组数据的分布情况和统计特征。

多重箱线图的主要元素是箱线。每个箱线表示一组数据的分布情况。箱线的上边缘和下边缘分别表示数据的上四分位数（75%分位数）和下四分位数（25%分位数），箱线内部的中位数是数据分布的中心位置，而上边缘和下边缘以外的点则是异常值。

多重箱线图可以同时比较多组数据的统计特征。通过将不同组的箱线放置在同一张图表上，我们可以一目了然地比较不同组的中位数、四分位数和异常值情况，从而对多组数据的分布差异进行直观分析。

多重箱线图还可以进一步增加分组信息。通过在图表上添加分组变量作为横坐标，我们可以将不同组数据按照某种分类变量进行分组，从而更全面地观察各组数据之间的差异。

总而言之，多重箱线图是一种简洁明了、易于理解的统计图表，能够同时展示多组数据的分布特征和统计指标，有助于我们发现数据之间的差异和异常情况。在数据分析和可视化中具有重要作用。

### 回答3：
多重盒须图(multiple_boxplot)是一种用于比较多个组别的数据分布的图表。它通过在同一图表中展示多个单变量数据的五数概括来进行比较。

在多重盒须图中，每个组别对应一个盒须图，所有的盒须图共享同一个数轴。盒须图的中间矩形框表示数据的四分位数，即上四分位数(Q1)、中位数(median)和下四分位数(Q3)。盒须图的须表示数据的边缘范围，上限为Q3 + 1.5 * IQR，下限为Q1 - 1.5 * IQR。除了盒须图之外，多重盒须图还可以包含离群值(outliers)的表示，它们是数据中偏离正常范围较远的个别观测值。

多重盒须图可以用于比较多个组别之间的中位数、分布的形状和离群值等统计信息。通过将多个组别的数据在同一图表中进行对比，我们可以更直观地了解它们之间的差异和相似性。此外，多重盒须图还可以用于探索异常值和离群值，帮助我们发现潜在存在的异常情况。

总之，多重盒须图是一种简单而有效的数据可视化工具，可以帮助我们比较和理解多个组别的数据分布。它是统计学和数据分析中常用的一种图表形式。