echarts学习笔记之箱线图的分析与绘制详解学习笔记之箱线图的分析与绘制详解
最近在学习echarts,所以下面这篇文章主要给大家介绍了关于echarts学习笔记之箱线图的分析与绘制的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,需要的
朋友可以参考借鉴,下面随着小编来一起学习学习吧。
一、箱线图一、箱线图 Box-plot
箱线图(Boxplot)也称箱须图(Box-whisker Plot),它是用一组数据中的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值来反映数据分布的中心位置和散布范围,可以粗
略地看出数据是否具有对称性。通过将多组数据的箱线图画在同一坐标上,则可以清晰地显示各组数据的分布差异,为发现问题、改进流程提供线索。
什么是四分位数什么是四分位数
箱线图需要用到统计学的四分位数(Quartile)的概念,所谓四分位数,就是把组中所有数据由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数字就是四分位数。
第一四分位数(Q1),又称“较小四分位数”或“下四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。
第二四分位数(Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。
第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”或“上四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartile Range,IQR)。
计算四分位数首先要确定Q1、Q2、Q3的位置(n表示数字的总个数):
Q1的位置=(n+1)/4
Q2的位置=(n+1)/2
Q3的位置=3(n+1)/4
对于数字个数为奇数的,其四分位数比较容易确定。例如,数字“5、47、48、15、42、41、7、39、45、40、35”共有11项,由小到大排列的结果为“5、7、15、35、39、40、
41、42、45、47、48”,计算结果如下:
Q1的位置=(11+1)/4=3,该位置的数字是15。
Q2的位置=(11+1)/2=6,该位置的数字是40。
Q3的位置=3(11+1)/4=9,该位置的数字是45。
而对于数字个数为偶数的,其四分位数确定起来稍微繁琐一点。例如,数字“8、17、38、39、42、44”共有6项,位置计算结果如下:
Q1的位置=(6+1)/4=1.75
Q2的位置=(6+1)/2=3.5
Q3的位置=3(6+1)/4=5.25
这时的数字以数据连续为前提,由所确定位置的前后两个数字共同确定。例如,Q2的位置为3.5,则由第3个数字38和第4个数字39共同确定,计算方法是:38+(39-38)×3.5的小
数部分,即38+1×0.5=38.5。该结果实际上是38和39的平均数。
同理,Q1、Q3的计算结果如下:
Q1 = 8+(17-8)×0.75=14.75
Q3 = 42+(44-42)×0.25=42.5
Excel为计算四分位数提供了QUARTILE(array,quart)函数,其中array参数用于指定要计算四分位数值的数组或数值型单元格区域,quart指定返回哪一个四分位值,可用值如下:
0,返回最小值;
1,返回第一个四分位数;
2,返回第二个四分位数,即中位数;
3,返回第三个四分位数;
4,返回最大值。
箱线图一般被用作显示数据分散情况。具体是计算一组数据的中位数、25%分位数、75%分位数、上边界、下边界,来将数据从大到小排列,直观展示数据整体的分布情况。
大部分正常数据在箱体中,上下边界之外的就是异常数据了。
上下边界的计算公式是:
UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+(75%分位数-25%分位数)1.5
LowerLimit=Q1
-
1.5IQR=25%
分位数
-
(
75%
分位数
-25%
分位数)
1.5
参数说明:参数说明:
1.Q1表示下四分位数,即25%分位数;Q3为上四分位数,即75%分位数;IQR表示上下四分位差,系数1.5是一种经过大量分析和经验积累起来的标准,一般情况下不做调整。
2.分位数的参数可根据具体预警结果调整:25%和75%,是比较灵敏的条件,在这种条件下,多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位。具体业务中可结合拟合
结果自行调整为其他分位
使用echarts时,这些计算通过调用echarts.dataTool.prepareBoxplotData()来完成。
说到这里,有一个预警,绘制箱线图除了要下载echart.js之外,还需要引入dataTool.js,否则浏览器会报错:Uncaught TypeError: Cannot read property 'prepareBoxplotData' of undefined(…) 。
dataTool.js可以到github上下载。
二、二、echarts箱线图示例箱线图示例
echart官网给出的箱线图示例有两种。
一种是单值对应(样本元素有一组对应的值数据):
评论0