matlab: 盒图---boxplot

来源:互联网 发布:知らないうちに百度云 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 02:50
盒图(boxplot)

盒图是在1977年由美国的统计学家约翰·图基(John Tukey)发明的。它由五个数值点组成:最小值(min),下四分位数(Q1),中位数(median),上四分位数(Q3),最大值(max)。也可以往盒图里面加入平均值(mean)。如上图。下四分位数、中位数、上四分位数组成一个“带有隔间的盒子”。上四分位数到最大值之间建立一条延伸线,这个延伸线成为“胡须(whisker)”。
由于现实数据中总是存在各式各样地“脏数据”,也成为“离群点”,于是为了不因这些少数的离群数据导致整体特征的偏移,将这些离群点单独汇出,而盒图中的胡须的两级修改成最小观测值与最大观测值。这里有个经验,就是最大(最小)观测值设置为与四分位数值间距离为1.5个IQR(中间四分位数极差)。即

  • IQR = Q3-Q1,即上四分位数与下四分位数之间的差,也就是盒子的长度。
  • 最小观测值为min = Q1 - 1.5*IQR,如果存在离群点小于最小观测值,则胡须下限为最小观测值,离群点单独以点汇出。如果没有比最小观测值小的数,则胡须下限为最小值。
  • 最大观测值为max = Q3 +1.5*IQR,如果存在离群点大于最大观测值,则胡须上限为最大观测值,离群点单独以点汇出。如果没有比最大观测值大的数,则胡须上限为最大值。
通过盒图,在分析数据的时候,盒图能够有效地帮助我们识别数据的特征:
  1. 直观地识别数据集中的异常值(查看离群点)。
  2. 判断数据集的数据离散程度和偏向(观察盒子的长度,上下隔间的形状,以及胡须的长度)。

转自博客:),转自http://www.blogjava.net/norvid/articles/317235.html

 

Matlab boxplot命令 
格式如下

 boxplot(X):产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图,“须”是从盒的尾部延伸出来,并表示盒外数据长度的线,如果“须”的外面没有数据,则在“须”的底部有一个点。
boxplot(X,notch):当notch=1时,产生一凹盒图,notch=0时产生一矩箱图。 默认为0.

boxplot(X,notch,'sym'):sym表示图形符号,默认值为“+”。 
boxplot(X,notch,'sym',vert) %当vert=0时,生成水平盒图,vert=1时,生成竖直盒图(默认值vert=1)。 

boxplot(X,notch,'sym',vert,whis) %whis定义“须”图的长度,默认值为1.5,若whis=0则boxplot函数通过绘制sym符号图来显示盒外的所有数据值

Matlab boxplot


转载自:http://blog.csdn.net/congzhao27/article/details/10169785

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