首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何在箱线图异常值上使用水平抖动?

在箱线图中,异常值是指超出上下四分位距1.5倍的数据点。为了更好地展示异常值的分布情况,可以在箱线图上使用水平抖动。

水平抖动是指将数据点在箱线图的水平方向上稍微移动,以避免数据点的重叠。这样可以更清晰地观察到异常值的位置和数量。

要在箱线图上使用水平抖动,可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,绘制箱线图,包括上下四分位数、中位数、最小值和最大值。
  2. 然后,计算异常值的位置。根据箱线图的定义,异常值是小于下四分位数减去1.5倍四分位距或大于上四分位数加上1.5倍四分位距的数据点。
  3. 对于每个异常值,将其水平位置稍微调整,以避免与其他数据点重叠。可以通过在数据点的x轴位置上添加一个小的随机值来实现水平抖动。
  4. 最后,将调整后的异常值绘制在箱线图上,以突出显示它们的位置。

使用水平抖动可以更好地展示异常值的分布情况,帮助分析人员更准确地判断数据的离群情况。在实际应用中,可以使用各种数据可视化工具和编程语言来实现箱线图的绘制和水平抖动的效果。

腾讯云提供了一系列数据分析和可视化的产品,如腾讯云数据湖分析(Data Lake Analytics)和腾讯云数据可视化(Data Visualization),可以帮助用户进行数据分析和可视化展示。您可以通过访问腾讯云官网(https://cloud.tencent.com/)了解更多相关产品和详细信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Python 异常值分析

    异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中,对结果会产生不良影响;重视异常值的出现,分析其产生的原因,常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为离群点,异常值的分析也称为离群点分析。 (1)简单统计量分析 可以先对变量做一个描述性统计,进而查看哪些数据是不合理的。最常用的统计量是最大值和最小值,用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。如客户年龄的最大值为199岁,则该变量的取值存在异常。 (2)3原则 如果数据服从正态分布,在3原则下,异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在正态分布的假设下,距离平均值3之外的值出现的概率为P(|x-|>3)≤0.003,属于极个别的小概率事件。 如果数据不服从正态分布,也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。 (3)箱型图分析 箱型图提供了识别异常值的一个标准:异常值通常被定义为小于QL-1.5IQR或大于QU+1.5IQR的值。QL称为下四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小;QU称为上四分位数,表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大;IQR称为四分位数间距,是上四分位数QU与下四分位数QL之差,其间包含了全部观察值的一半。 箱型图依据实际数据绘制,没有对数据作任何限制性要求(如服从某种特定的分布形式),它只是真实直观地表现数据分布的本来面貌;另一方面,箱型图判断异常值的标准以四分位数和四分位距为基础,四分位数具有一定的鲁棒性:多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位数,所以异常值不能对这个标准施加影响。由此可见,箱型图识别异常值的结果比较客观,在识别异常值方面有一定的优越性,如图3-1所示。

    02

    去除箱线图中的outliers

    异常值outlier:指样本中的个别值,其数值明显偏离它(或他们)所属样本的其余观测值,也称异常数据,离群值。当遇到一组数据中有少量outliers,一般是需要剔除,避免对正确的结果造成干扰。我们可以通过箱线图来检测并去除outliers. 箱线图可以通过5个数来概括:最小值,最大值,下四分位(Q1,在25%位置),上四分位(Q3,在75%位置),中位值(50%位置)。箱线图能够显示离群点,可以通过IQR(InterQuartile Range,四分位距即Q3-Q1)计算得到。该离群点定义为异常值被定义为小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。 UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+1.5(75%分位数-25%分位数) LowerLimit=Q1-1.5IQR=25%分位数 - 1.5(75%分位数-25%分位数) 即在UpperLimit与LowerLimit之外的值为outlier。

    02
    领券