箱线图对异常值检测的原理是什么
时间: 2023-08-31 20:23:27 浏览: 258
数据挖掘-Python-箱线图方法查找出数据表中异常值,并利用拉格朗日插值法和牛顿插值法补充空值(数据表+源码+报告)
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### 回答1:
箱线图是一种图表,它可以帮助检测数据中的异常点。它根据数据集中的四分位数,绘制出一条中间线,以及上下方各自一条线,然后将数据点放入这个图表中,在图表中,所有数据点都可以明显地看到,而异常点则会很明显地“脱离”整个图表。
### 回答2:
箱线图是一种常用的统计图表,用来展示一组数据的分布情况。箱线图通过计算数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数的值,从而提供了对异常值的检测和识别。
箱线图的原理如下:首先,我们需要计算数据的中位数,即将数据按从小到大的顺序排列,取中间位置的值作为中位数。然后,我们计算数据的上下四分位数,即将数据分成四等分,上四分位数表示数据的前25%值,下四分位数表示数据的后25%值。
接下来,在箱线图中,我们绘制一个箱子,箱子的上边界为上四分位数,下边界为下四分位数,箱子内包含了50%的数据。然后,我们在箱子的上方和下方绘制一对“须”,须的边界为最大值和最小值。
最后,我们可以通过箱线图来确定是否存在异常值。通常情况下,如果数据中存在异常值,那么异常值往往会位于须的外部。即如果数据的值超过了上限或下限,通常被认为是异常值。
箱线图的优点是简单易懂,直观地展示了数据的分布情况和异常值的存在。但是箱线图只能检测一维的异常值,对于多维的异常值检测有限。此外,箱线图并不能确定异常值是如何产生的,只能给出异常值的存在情况。因此,在进行异常值检测时,还需要结合其他的统计方法和领域知识进行综合分析。
### 回答3:
箱线图是一种用于展示数据分布的图表,它能够帮助我们检测异常值。箱线图的原理是通过统计学的方法来确定数据的中位数、上下四分位数以及上下限,从而判断出是否存在异常值。
首先,箱线图将数据按照大小进行排序,并计算出数据的中位数(即将数据分为较小和较大两部分的中间值)。然后,根据数据的中位数,将数据分为上下两个四分位数,即将数据分为四等分的位置。上下四分位数分别表示了数据的上边界和下边界。
接下来,根据上下四分位数,我们可以计算出箱子的长度,这个长度通常被称作"箱子"的大小。根据箱子的大小,可以得出异常值的判定规则。一般来说,异常值被定义为小于下边界的数或者大于上边界的数。根据箱子的大小,我们可以确定下边界和上边界的位置,从而判断出是否存在异常值。
在绘制箱线图时,通常会使用盒须来展示数据的离群值。盒须是从箱子上下两个四分位数的位置开始,延伸出的线段。离群点是指位于盒须以外的数据点,这些数据点可能是异常值。
通过观察箱线图中的箱子的大小、盒须以及离群值,我们可以较为直观地判断出数据中是否存在异常值。
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