箱体图的计算方法
excel做箱线图箱图[整理版]
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excel做箱线图箱图[整理版]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。
1(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。
箱线图(数据分布)分析
Excel-箱线图（数据分布）分析标签：excel数据分析六西格玛箱线图数据分布2014-01-18 11:13 25396人阅读评论(0) 收藏举报分类：Excel（14）网站分析（9）版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。
本文摘自作者《网站数据分析：数据驱动的网站管理、优化和运营》：/11295690.html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。
1．什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。
初中数学 如何绘制数据的箱线图
初中数学如何绘制数据的箱线图绘制数据的箱线图是一种常用的可视化方法，用于展示一组数据的分布情况、离散程度和异常值。
箱线图由五个统计量组成，包括最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值，以及可能存在的异常值。
下面将详细介绍如何绘制数据的箱线图。
假设有一组数据集，数据依次为x1, x2, x3, ..., xn，其中n 表示数据的数量。
绘制数据的箱线图的步骤如下：1. 计算五个统计量：-最小值（Minimum）：数据的最小值。
-第一四分位数（First Quartile）：将数据按照大小排序，然后将其分为四等分，第一四分位数位于数据的25% 处。
-中位数（Median）：将数据按照大小排序，位于中间位置的数值。
-第三四分位数（Third Quartile）：将数据按照大小排序，然后将其分为四等分，第三四分位数位于数据的75% 处。
-最大值（Maximum）：数据的最大值。
2. 计算异常值：异常值是指在一组数据中与其他数据明显不同的极端值。
根据经验，可以使用箱线图来判断是否存在异常值。
异常值通常被定义为小于第一四分位数减去 1.5 倍四分位差或大于第三四分位数加上1.5 倍四分位差的值。
超出这个范围的数据点被认为是异常值。
3. 绘制箱线图：使用箱线图来展示五个统计量和异常值。
箱线图由一个箱体和两条线段组成。
-箱体：箱体的上边界表示第三四分位数，下边界表示第一四分位数，中间的线段表示中位数。
箱体的高度表示数据的离散程度。
-上线段：上线段的顶端表示最大值，底端表示第三四分位数加上1.5 倍四分位差。
-下线段：下线段的顶端表示第一四分位数减去1.5 倍四分位差，底端表示最小值。
需要注意的是，箱线图可以用来比较不同数据集的分布情况，通过将多个数据集的箱线图绘制在同一张图上进行对比分析。
绘制箱线图时，可以使用各种数据可视化工具和软件，如Excel、Python 的Matplotlib 库、R 语言等。
初中数学 什么是数据的箱线图 如何绘制数据的箱线图
初中数学什么是数据的箱线图如何绘制数据的箱线图数据的箱线图是一种用于展示数据分布和离散程度的图表。
它主要由五个关键统计量组成：最小值、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、上四分位数（Q3）和最大值。
通过箱线图，我们可以直观地了解数据的中心位置、离散程度以及异常值的存在。
下面是关于数据的箱线图以及如何绘制数据的箱线图的详细解释：1. 什么是数据的箱线图？数据的箱线图是一种用于展示数据分布和离散程度的图表。
它由一个矩形箱体和两条延伸出的线（也称为“须”）组成。
箱体中的水平线代表数据的中位数（Q2），箱体的上边界和下边界分别代表上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）。
须的长度表示数据的离散程度，通常与1.5倍的四分位距（IQR = Q3 - Q1）相关联。
任何超过须长度1.5倍IQR的数据点都被认为是异常值。
2. 如何绘制数据的箱线图？绘制数据的箱线图可以按照以下步骤进行：a. 收集数据：首先，收集需要绘制箱线图的数据。
确保数据集包含足够的样本量，以便能够准确地描述数据分布和离散程度。
b. 计算统计量：根据收集到的数据，计算五个关键统计量：最小值、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、上四分位数（Q3）和最大值。
c. 绘制箱体：在一个数轴上，绘制一个矩形箱体。
箱体的上边界和下边界分别对应Q3和Q1，而箱体内部的水平线对应Q2。
d. 绘制须：从箱体的上边界和下边界延伸出两条线，也称为“须”。
须的长度通常与1.5倍的四分位距（IQR = Q3 - Q1）相关联。
如果有异常值存在，须的末端将停留在最大值和最小值处。
e. 标记异常值：如果有异常值存在，可以使用标记（如小圆点）将其标记在图表上，以便更清楚地识别。
f. 添加其他信息：为了使图表更具可读性，可以添加标题、数轴标签和其他必要的信息。
通过绘制数据的箱线图，我们可以直观地了解数据的中心位置、离散程度以及异常值的存在。
箱线图能够提供数据集整体分布的重要信息，帮助我们进行数据分析和决策。
描述统计学：五数概括法、箱形图、协方差和相关系数
描述统计学：五数概括法、箱形图、协⽅差和相关系数五数概括法通俗的说就是最⼩，第⼀四分位，第⼆四分位，第三四分位，最⼤数箱形图箱形图是基于五数概括法的数据的⼀个图形汇总。
箱形图的说明：(1)边界分别为第⼀四分位数和第三四分位数(2)在箱体上中位数即第⼆四分数处画垂线(3)利⽤四分位数间距IQR = Q3-Q1,找到界限，超出即为异常值。
IQR左 = Q1 - 1.5×IQRIQR右 = Q3 + 1.5×IQR(4)虚线被称为触须线，触须线的端点为最⼩值和最⼤值(5)每个异常值的位置⽤符号'*'来标出。
箱线图提供了另⼀种检测异常值的⽅法，但他和Z-分数检测出的异常值不⼀定相同，可选⼀种或两种。
练习1. 数据集的第⼀四分位数为42，第三四分位数为50，计算箱形图的上、下界限。
数据值65是否应该认为是⼀个异常值？上限：50+1.5*8 = 6265⼤于上限，是异常值import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Seriesdata = [8408,1374,1872,8879,2459,11413,608,14138,6452,1850,2818,1356,10498,7478,4019,4341,739,2127,3653,5794,8305]data_sale = Series(data)data_saleamin 608.00000025% 1872.00000050% 4019.00000075% 8305.000000max 14138.000000b下界限：1872-1.5*(8305-1872) = -7777.5上界限: 8305+1.5*(8305-1872) = 17954.5c. 最⼩最⼤值都在界限范围内，数据中没有异常值d. 可以发现，因为最⼤上限只有179.54亿e. 箱线图代码import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.pyplot as pltplt.matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']df = pd.DataFrame(data_sale,columns = ['销售业绩'])df.boxplot()plt.show()prepar_data = [23.5,22.8,38.3,41.3,40.6,15.6,12.4,11.5,33.3,16.0,16.9,10.3,3.4,24.2,12.1,20.6,11.9,4.1,13.6,10.7,13.2,13.5,19.5,21.4,24.5,10.4,10.8,10.0,10.9,15.1,6.6,13.2,13.6,12.8,18.7,11.4,23.6,27.3,2 data_fund = Series(prepar_data)data_fund.describe()count 46.000000mean 18.206522std 9.102708min 3.40000025% 11.75000050% 15.35000075% 23.425000max 41.300000上限：11.75 - 1.5*(23.425-11.75) = -5.75下限：23.425 + 1.5*(23.425-11.75) = 40.93没有异常值，都在这个范围内。
origin 箱体 数据点 分布原理
origin 箱体数据点分布原理在Origin软件中，箱体图（Box Plot）是一种用于展示数据分布情况的图形，它可以帮助用户快速了解数据集的分布特征、中位数、四分位数、异常值等信息。
在箱体图中，数据点的分布原理主要基于统计学中的四分位数和异常值判定。
具体来说，箱体图通常包括以下几个部分：1. 箱体（Box）：箱体表示了数据的主体部分，即去掉异常值后的数据范围。
箱体的上下边缘分别代表数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），也就是数据集中75%和25%的数据所在的位置。
箱体的中线（或箱子内部的横线）表示数据的中位数（Q2），即数据集中50%的数据所在的位置。
2. 箱须（Whiskers）：箱须从箱体的上下边缘延伸出去，表示数据的最大值和最小值（通常是在一定范围内的最大值和最小值，而不是极端值）。
一般来说，箱须会延伸到距离箱体边缘1.5倍四分位距（IQR，即Q3-Q1）的位置。
如果数据中有超过这个范围的点，它们通常被视为异常值（Outliers）。
3. 数据点（Data Points）：在箱体图中，每个数据点都用一个符号（如圆点、星号等）表示。
对于非异常值的数据点，它们通常分布在箱体内或箱须上。
对于异常值，它们通常会单独标记在箱体图的上方或下方。
在Origin中创建箱体图时，软件会根据输入的数据自动计算四分位数、中位数、异常值等统计量，并根据这些统计量绘制出箱体图。
用户可以通过调整参数或选项来定制箱体图的外观和显示方式，以满足不同的需求和分析目的。
总之，Origin中的箱体图数据点分布原理主要基于统计学中的四分位数和异常值判定。
通过绘制箱体图，用户可以直观地了解数据集的分布特征和异常情况，为数据分析和决策提供支持。
箱型图的概念
箱型图的概念箱型图也称为箱线图或盒图，是一种用于显示定量数据分布情况的统计图表。
它由最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数组成，能够直观地展现数据的集中趋势、离散程度、异常值等信息。
箱型图通常用于比较多组数据的分布情况，可以帮助人们从数据中找到规律、发现异常值，并辅助分析数据的特点。
在实际应用中，箱型图经常被用于质量控制、市场调研、金融分析等领域，具有很高的实用价值。
箱型图的绘制方法相对简单，但展示的信息却十分丰富。
箱型图的绘制过程包括以下几个步骤：首先，需要确定需要展示的数据变量，然后根据这些变量计算最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数，将这些数据用图形进行展示。
箱型图通常由箱体、上下边缘线和异常值点等部分组成，箱体由上四分位数和下四分位数之间的数据组成，上下边缘线则延伸至最大值和最小值处，异常值点则是超出箱体范围的数据点。
通过这些图形元素的组合，可以直观地展现数据的分布情况。
箱型图最显著的特点之一就是清晰地展现了数据的中心位置和分散程度。
箱型图的中位数处于箱体的中间，箱体的长度显示了数据的分布范围，而异常值点则可以帮助人们找出是否存在离群值或者异常情况。
另外，箱型图还可以比较多组数据的分布情况，可以通过并排或重叠的方式展示不同数据组的箱型图，便于人们进行直观比较和分析。
箱型图也具有很高的实用价值，它在质量控制领域中得到广泛应用。
例如，在生产线上，可以通过箱型图监测产品的尺寸、重量、硬度等质量指标，发现产品质量的异常情况。
在市场调研中，箱型图可以展现不同产品销量、价格分布等信息，帮助企业制定营销策略。
在金融分析中，箱型图可以用于展示股票价格、汇率波动等数据，帮助投资者进行数据分析和预测。
在绘制和解读箱型图时，需要注意一些注意点。
首先，需要确保数据的准确性和完整性，有时候可能需要对异常值进行检测和处理。
其次，需要选择合适的箱型图类型，例如横向箱型图、纵向箱型图、分组箱型图等，以便更好地展现数据。
样本及中心极限定理6.2直方图和箱线图
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中心极限定理是统计学中的基本定理 之一，它说明了无论总体分布是什么， 只要样本量足够大，样本均值的分布 将趋近于正态分布。
本讲内容还介绍了如何使用Python 中的matplotlib和seaborn库来绘制 直方图和箱线图，以及如何对图形进 行美化。
对未来研究的展望
01
随着大数据时代的到来，数据可视化在数据分析和挖掘中的作用越来越重要。 未来可以进一步研究如何利用先进的数据可视化技术，如交互式可视化、3D可 视化等，更好地揭示数据的内在规律和特征。
总结词
比较多个数据集
详细描述
箱线图可以同时展示多个数据集，通过比较它们的箱体 和异常值，可以方便地比较不同数据集的分布特性和离 散程度。
总结词
识别异常值
详细描述
箱线图能够清晰地识别异常值，这些异常值可能是由于 测量误差或数据采集问题导致的，对于数据分析和挖掘 具有重要意义。
实例三：直方图与箱线图的综合应用
样本及中心极限定理6.2直方图和 箱线图
contents
目录
• 引言 • 样本和中心极限定理概述 • 直方图 • 箱线图 • 直方图与箱线图的比较与选择 • 实例分析 • 结论
01 引言
主题简介
直方图和箱线图是常见的统计图表， 用于展示数据的分布和中心趋势。
箱线图则通过展示数据的最大值、最 小值、中位数、平均数等统计指标， 来描述数据的中心趋势和离散程度。
箱线图的制作步骤
01
02
03
04
绘制箱体
根据四分位数和IQR绘制箱体 ，确定箱体的位置和宽度。
绘制箱须和箱帽
根据四分位距和数据范围绘制 箱须和箱帽。
箱线图(数据分布)分析报告
Excel-箱线图（数据分布）分析标签：excel数据分析六西格玛箱线图数据分布2014-01-18 11:13 25396人阅读评论(0) 收藏举报分类：Excel（14）分析（9）声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得。
目录(?)[+]本文摘自作者《数据分析：数据驱动的管理、优化和运营》：item.jd./11295690.html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。
1．什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。
钣金展开计算方法
钣金展开计算方法钣金展开计算是钣金工艺中的重要内容，也是完成钣金产品制作的关键步骤之一、钣金展开计算的目的是根据钣金产品的三维图纸，确定其展开长度和表面形状，以便进行钣金零件的切割和加工。
钣金展开计算主要包括平展面展开和曲面展开两种方法。
平展面展开是指将平面图形进行展开，形成展开图。
平展面展开计算方法主要适用于钣金产品的各种平面零件，如箱体、支架等。
（1）定积法展开计算方法：该方法适用于钣金产品的部分各种平面形状，如圆筒、弯管等。
定积法展开计算需要确定钣金材料的长度、重量、宽度等参数。
具体计算步骤如下：1）根据钣金产品的图纸，确定钣金的外径、内径、高度等参数。
2）计算钣金的周长和截面积，得到钣金的长度和重量。
3）根据钣金的长度和宽度，计算出钣金的展开图纸。
4）根据展开图纸进行钣金零件的切割和加工。
（2）图形展开计算方法：该方法适用于钣金产品的各种复杂平面形状，如弯曲的盖板、折弯的箱体等。
图形展开计算需要根据钣金产品的图纸，利用图形的几何关系和三角函数等知识进行计算。
具体计算步骤如下：1）根据钣金产品的图纸，将图纸投影到平面上。
2）根据图纸上的线段长度和角度，利用几何关系和三角函数等知识，推导出展开图形的边长和角度。
3）根据展开图形的边长和角度，计算出展开图纸。
4）根据展开图纸进行钣金零件的切割和加工。
曲面展开是指将曲面图形进行展开，形成展开图。
曲面展开计算方法主要适用于钣金产品的各种曲面零件，如球体、圆锥体等。
曲面展开计算方法较为复杂，需要借助计算机辅助设计和数学知识进行计算。
常用的曲面展开计算方法有拉伸展开法、分割展开法和均分展开法等。
具体计算步骤如下：1）根据钣金产品的图纸，将曲面投影到平面上。
2）根据曲面的曲率半径和展开的高度，进行拉伸和分割。
3）利用数学知识，计算出展开图形的边长和曲率。
4）根据展开图形进行钣金零件的切割和加工。
1分钟的箱体指标
1分钟的箱体指标（原创版）目录1.箱体指标的定义和作用2.箱体指标的计算方法3.箱体指标在投资中的应用4.箱体指标的优缺点5.箱体指标的实际案例正文一、箱体指标的定义和作用箱体指标，又称为布林线指标，是一种在股票、期货等金融市场上常用的技术分析工具。
它通过计算一段时间内股价的最高价、最低价和收盘价，来衡量股价的波动范围，从而揭示市场的变化趋势。
箱体指标的主要作用是判断股价的超买超卖状态，为投资者提供买卖信号。
二、箱体指标的计算方法箱体指标的计算方法相对简单，主要分为以下几个步骤：1.确定计算周期，如日、周、月等。
2.计算计算周期内的收盘价的移动平均值，作为箱体的中线（MA）。
3.计算计算周期内的收盘价的最高价和最低价，分别作为箱体的上限（UP）和下限（DOWN）。
4.计算周期结束后，将 MA、UP、DOWN 三个数值绘制在股价走势图上，形成箱体指标。
三、箱体指标在投资中的应用箱体指标在投资中的应用主要体现在以下几个方面：1.通过观察股价在箱体内的运动，判断市场趋势。
当股价持续在一个箱体内运动时，表明市场处于盘整状态；当股价突破箱体上边界，表明市场可能进入上涨趋势；当股价跌破箱体下边界，表明市场可能进入下跌趋势。
2.通过观察股价与箱体上下边界的关系，判断股价是否处于超买超卖状态。
当股价持续处于箱体上边界附近时，表明股价可能处于超买状态，投资者应谨慎追高；当股价持续处于箱体下边界附近时，表明股价可能处于超卖状态，投资者可考虑逢低买入。
四、箱体指标的优缺点箱体指标具有一定的预测能力，可以帮助投资者判断市场趋势和股价的超买超卖状态。
然而，箱体指标也存在一定的局限性：1.箱体指标对市场的反应具有一定的滞后性，不能完全预测市场的短期波动。
2.箱体指标的计算方法和参数选择具有一定的主观性，不同的参数设置可能导致不同的分析结果。
五、箱体指标的实际案例以 A 股某公司为例，通过查看其日 K 线图，可以发现在 2021 年 1 月至 3 月期间，股价持续在一个箱体内波动。
箱体理论完整版
3日。
大箱体对研判股指长、中期走势有较大意义。
一个大箱体内有2个中箱体，分为上中箱体和下中箱体。
小箱体切割为4个，上中箱体内2个和下中箱体内2个。
2中箱体的中轴，这是股
子箱体有8个，主要作用是对股指一周走势的研判。可
孙箱体有16个，主要是对当日或次日股指点位变动和
1、大箱体阻力位的确认和运用
30%的获利标准。
100%左右，赔得机率几乎是零，
3、小箱体阻力位的确认和运用
重点是把握小箱顶和小箱体中轴线。一旦股指见到小中
7日内就必见小箱顶。所以，小中轴线点位，是股指短
若大盘进入调整期，那么所维持的现小箱体，
5日均
0”轴线为准，有明显的对称性。总体的涨和
7天左右的箱。如用无限短的时间看待
0”趋近，即会出现既不涨也不跌的奇
0”方向的趋势。 这是因为，在相对短时间内，股
定律之四：涨跌无序定律。在股市内外环境相对“安静”
在一定的空间范围，涨跌将表现为人性的充分“自
，无目的、无趋向的无序运动。这时，股市是不可测的，
定律之五：（外部）强干扰定律。股市是一个极开放系
大箱体中轴线阻力位主要是确认股指突破的有效性和
13个交易日内股指建大箱顶的
90%左右，股指至少还有10%的上升空间。确认突破
在运
10%的获利，就应该分批减仓。如遇持续向上转入两个
2、中箱体阻力位的确认和运用
中箱体阻力位主要是中轴线点位。一旦股指见到中轴
95%以上。 通常情况下，股指
，命中率可达80%。 如果读者能
箱体：突破的标准 疯牛的标准
1
" alt="突破的标准 疯牛的标准"
箱线图的制作和使用 经典 易懂
1
2
3
4
5
6
7
8
9
8
9
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12
13
19
19
21
48
STEP3:找出第一四分位数(简称Q1) ，第三四分位数(简称Q3)。 概念介绍:一组数据的中位数，会把这组数据由小到大分为两部分，两 部分数据就又会有各自的中位数。
前半部分数据（较小部分的数据）的中位数，称第一四分位数(简称Q1) 后半部分数据（较大部分的数据）的中位数，称第三四分位数(简称Q3) 由此计算，此组数据的：
9
宇宙无敌大元帅King穷银
Maximum Power
现场练习
250.0 247.5 245.0 242.5 240.0 237.5 235.0
3M背板与常规DNP背板组件功率对比
3M
DNP
背板类型
10
宇宙无敌大元帅King穷银
思考题
1.一组数据的众数肯定是这组数据中的某个数？ 2.一组数据的中位数肯定是这组数据中的某个数？ 3.绘制一组数据的箱线图时，中位数一定在箱体的正 中间？ 4.任意取一组数，做出这组数的箱线图。
第一四分位数(Q1)为，(9+10)/2=9.5 第三四分位数(Q3)为，(19+21)/2=20
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2
3
4
5
6ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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宇宙无敌大元帅King穷银
箱线图的制作方法
STEP4:绘图-1 1.通常采用众向绘图，数轴要包含本组数据的最大值 和最小值。 2.在图上标出第一四分位数9.5、第二四分位数13、 第三四分位数20位置。 3.在图上标出本组数据的最大值48、最小值8位置。
箱体趋势图
箱体趋势图箱体趋势图，也称为箱线图，是一种通过统计指标展示数据分布情况的可视化工具。
它以最大值、最小值、中位数、上四分位数和下四分位数为基础，用箱体表示数据的集中趋势和离散程度。
箱体趋势图通常由一个箱体和两条“须”组成，箱体表示数据集中的区间，须表示数据分布的范围。
箱体趋势图的主要作用是比较不同数据集之间的差异，并发现异常值。
箱体趋势图的箱体部分是数据分布的重点显示区域。
箱体代表数据集的中间50%，即上下四分位数之间的数据。
箱体的中间线表示数据的中位数，能够直观地显示数据的中心位置。
通过比较不同箱体的位置和高度，可以理解不同数据集中数据的集中趋势。
箱体趋势图的“须”部分则表示数据的离散程度。
一般情况下，“须”代表上下分位数之外的数据。
如果数据中存在离群值（outliers），它们将用距离离群值1.5倍四分位间距（Interquartile Range, IQR）的距离之内的线段表示。
通过“须”的长度和离群值的位置，可以判断数据分布的离散程度。
箱体趋势图的设计灵活，可以根据需要增加其他显著统计指标。
例如，可以添加平均值和标准差来显示数据的平均情况和离散程度。
此外，还可以使用不同的颜色或形状来区分不同组或不同时间点的数据，以便更好地进行比较和分析。
箱体趋势图在数据分析中具有广泛的应用。
首先，它可以用于比较不同组的数据集，帮助我们发现差异性和异常值。
例如，在医学研究中，可以使用箱体趋势图比较不同年龄组的生长数据，从而发现生长情况的差异。
其次，箱体趋势图还可以用于观察数据的分布情况，帮助我们了解数据的集中趋势和离散程度。
例如，在金融领域，可以使用箱体趋势图观察不同股票的收益分布，从而判断股票市场的风险和收益。
总之，箱体趋势图是一种简单而直观的数据可视化工具，可以帮助我们理解数据的分布情况和比较不同数据集之间的差异。
通过观察箱体的位置、高度和“须”的长度，我们可以总结数据的中心趋势和离散程度，并识别异常值。
箱线图(数据分布)分析报告
箱线图(数据分布)分析报告箱线图（数据分布）分析报告一、引言数据分析是现代社会中一项极为重要的工作，通过对数据进行统计和分析，可以洞察问题的本质、揭示规律，为决策和问题解决提供有力支持。
而箱线图作为一种常见的数据可视化工具，被广泛应用于数据分析中。
本文将围绕箱线图展开讨论，介绍箱线图的基本概念、绘制方法和分析意义，以期能帮助读者更好地理解和运用箱线图进行数据分析。
二、箱线图基本概念与绘制方法1. 箱线图基本概念箱线图，又称箱须图或盒须图，是一种用图形表示数据分布情况的统计图表。
它主要基于数据的五个关键统计量：最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，通过这些统计量的绘制和连线，展示了数据的位置、离散程度和异常值情况。
2. 箱线图绘制方法绘制箱线图通常需要以下步骤：（1）找到数据集的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，这五个关键统计量将构成箱线图的主要元素。
（2）绘制箱体：在图中选择一条水平线作为箱体的位置，该水平线的两端分别代表下四分位数和上四分位数。
箱体内部通常填充一种颜色以表示数据的集中区间。
（3）绘制中位数：在箱体内部绘制一条垂直线段，表示数据的中位数。
（4）绘制涵盖绝大多数数据的范围：在箱体的两端绘制一对“须”，分别延伸至数据集中的最小值和最大值。
（5）确定异常值：根据统计学方法判断出数据中的异常值，并将其以独立的标记形式绘制在箱线图上。
三、箱线图的分析意义箱线图能够提供多方面的信息，对于数据分析十分有用。
具体来说，箱线图的分析意义体现在以下几个方面：1. 数据分布情况：箱线图通过展示五个关键统计量，能够直观地反映数据的分布情况，包括数据的中位数、上下四分位数、最小值和最大值。
通过观察箱体的位置和长度，我们可以了解数据的集中程度和离散度。
2. 异常值检测：箱线图直观地显示了数据中的异常值，通过观察须部和独立标记的异常值，可以及时发现数据中的异常情况，进而采取相应的措施。
呈箱形的自然伽马曲线;
呈箱形的自然伽马曲线1. 引言自然伽马曲线是一种常见的统计图形，用于表示数据的分布情况。
它由一条箱形图和两条胡须线组成，能够直观地展示数据的中位数、四分位数、离群值等信息。
在本文中，我们将介绍自然伽马曲线的定义、绘制方法以及应用场景。
2. 自然伽马曲线的定义自然伽马曲线是一种将箱形图与胡须线结合起来的统计图形。
箱形图用于表示数据的中位数、上下四分位数和离群值，而胡须线则用于表示数据的最大值和最小值，以及可能存在的离群值。
3. 绘制自然伽马曲线的方法绘制自然伽马曲线的方法如下：步骤1：收集数据首先，我们需要收集要绘制自然伽马曲线所需的数据。
这些数据可以来自实验观测、调查问卷或其他来源。
步骤2：计算统计指标接下来，我们需要计算数据的统计指标，包括中位数、四分位数、最大值、最小值和离群值。
这些指标将用于绘制箱形图和胡须线。
步骤3：绘制箱形图箱形图由一个矩形箱体和两条延伸出的线段组成。
矩形箱体表示数据的上下四分位数，中间的线段表示中位数。
箱体的上边界和下边界分别由上四分位数和下四分位数确定。
步骤4：绘制胡须线胡须线用于表示数据的最大值和最小值。
通常，胡须线的长度为1.5倍的四分位距，即上四分位数与下四分位数之差的1.5倍。
如果数据中存在离群值，则胡须线会延伸到离群值的位置。
步骤5：添加图例和标签最后，我们需要添加图例和标签，以便更好地理解自然伽马曲线的含义。
图例可以说明不同的图形代表的含义，标签可以标注数据的具体数值。
4. 自然伽马曲线的应用场景自然伽马曲线在许多领域都有广泛的应用，以下是其中几个常见的应用场景：应用场景1：质量控制自然伽马曲线可以用于质量控制，通过分析数据的分布情况，可以判断产品是否符合质量标准。
如果数据的离群值较多，说明产品存在质量问题，需要进一步调查和改进。
应用场景2：市场调研在市场调研中，自然伽马曲线可以用于分析消费者对产品的评价分布情况。
通过观察曲线的形状，可以了解产品的受欢迎程度和市场需求。
箱体图的计算方法
什么是四分位数？四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的得分就是四分位数。
简介第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，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”，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距（InterQuartile Range, IQR）。
示例首先确定四分位数的位置：Q1的位置=（n+1）/4Q2的位置=（n+1）/2Q3的位置=3（n+1）/4n表示项数实例1数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49一共11项Q1 的位置=（11+1）/4=3 Q2 的位置=（11+1）/2=6 Q3的位置=3（11+1）/4=9Q1 = 15， Q2 = 40， Q3 = 43实例2数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41一共6项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=5.25Q1 = 7+（15-7）×（1.75-1）=13，Q2 = 36+（39-36）×（3.5-3）=37.5，Q3 = 40+（41-40）×（5.25-5）=40.25应用不论Q1，Q2，Q3的变异量数数值为何，均视为一个分界点，以此将总数分成四个相等部份，可以通过Q1，Q3比较，分析其数据变量的趋势。
四分位数在统计学中的箱线图绘制方面应用也很广泛。
所谓箱线图就是由一组数据5 个特征绘制的一个箱子和两条线段的图形，这种直观的箱线图不仅能反映出一组数据的分布特征，而且还可以进行多组数据的分析比较。
boxplot 计算公式
boxplot 计算公式Boxplot（箱线图）是一种用于可视化数据分布的统计图表。
它提供了一种了解数据的中位数、上下四分位数、离群值等统计量的方法，同时还可以显示数据的对称性和偏斜程度。
箱线图由五个统计量组成：最小值、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、上四分位数（Q3）和最大值。
箱线图的主要元素包括箱体、上下须、离群值和可能的异常值。
箱体是一个矩形，其上边缘和下边缘分别表示上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1）。
矩形内部的线表示中位数（Q2）。
上下须是从箱体延伸出来的直线，上须延伸至最大值，下须延伸至最小值。
离群值是指远离箱体的个别数据点。
它们被认为是异常值，可能表示数据中的异常情况。
离群值可以用圆圈、星号等符号标记出来。
箱线图的计算公式如下：1. 计算中位数（Q2），即数据的中值，将数据按大小排序，取中间位置的值。
若数据个数为奇数，则中位数为中间值；若数据个数为偶数，则中位数为中间两个值的平均值。
2. 计算上四分位数（Q3），即将数据分为两部分，上半部分的中位数。
3. 计算下四分位数（Q1），即将数据分为两部分，下半部分的中位数。
4. 计算最大值和最小值。
最大值为数据中的最大值，最小值为数据中的最小值。
5. 根据上述统计量，绘制箱体和上下须。
通过箱线图，我们可以观察到数据的分布情况和异常值情况。
如果箱体较长，说明数据较为集中；如果箱体较短，说明数据较为分散。
如果上下须的长度差异较大，说明数据的分布不对称。
箱线图的优点在于它能够直观地展示数据的分布情况，并且能够识别出离群值。
当我们需要进行多组数据的比较时，箱线图也是一种有效的工具。
通过比较不同组的箱线图，我们可以发现不同组之间的差异。
在实际应用中，箱线图经常用于探索性数据分析和统计分析。
它可以帮助我们发现数据中的异常情况，评估数据的分布特征，并提供一种直观的可视化方式来比较不同组的数据。
箱线图是一种用于可视化数据分布的统计图表。
通过计算中位数、四分位数和最值，箱线图可以提供数据的整体分布情况和异常值情况。
箱体主图 通达信指标公式源码
@冷妞妞你好妞妞这个箱体挺好的能不能给这个箱体加一个半分位一半的位置，能看出股票所处的状态是进攻退守还是蓄势！{标注价格主图}HH:=FINDHIGH(H,0,20,1);LL:=FINDLOW(L,0,20,1);HH1:=FINDHIGH(H,20,20,1);LL1:=FINDLOW(L,20,20,1);HH2:=FINDHIGH(H,40,20,1);LL2:=FINDLOW(L,40,20,1);HH3:=FINDHIGH(H,60,20,1);LL3:=FINDLOW(L,60,20,1);HH4:=FINDHIGH(H,80,20,1);LL4:=FINDLOW(L,80,20,1);HH5:=FINDHIGH(H,100,20,1);LL5:=FINDLOW(L,100,20,1);STICKLINE(CURRBARSCOUNT<20 ANDCURRBARSCOUNT>1 ,CONST(HH),CONST(HH),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<20 ANDCURRBARSCOUNT>1 ,CONST(LL),CONST(LL),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<20 ANDCURRBARSCOUNT>1 ,(CONST(HH)+CONST(LL))/2,(CONST(HH)+CONST(LL))/2,8,-1)CO LORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=20 ORCURRBARSCOUNT=1 ,CONST(HH),CONST(LL),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<40 ANDCURRBARSCOUNT>21 ,CONST(HH1),CONST(HH1),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<40 ANDCURRBARSCOUNT>21,CONST(LL1),CONST(LL1),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<40 ANDCURRBARSCOUNT>21 ,(CONST(HH1)+CONST(LL1))/2,(CONST(HH1)+CONST(LL1))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=40 ORCURRBARSCOUNT=21 ,CONST(HH1),CONST(LL1),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<60 ANDCURRBARSCOUNT>41,CONST(HH2),CONST(HH2),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<60 ANDCURRBARSCOUNT>41,CONST(LL2),CONST(LL2),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<60 ANDCURRBARSCOUNT>41 ,(CONST(HH2)+CONST(LL2))/2,(CONST(HH2)+CONST(LL2))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=60 ORCURRBARSCOUNT=41,CONST(HH2),CONST(LL2),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<80 ANDCURRBARSCOUNT>61,CONST(HH3),CONST(HH3),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<80 ANDCURRBARSCOUNT>61,CONST(LL3),CONST(LL3),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<80 ANDCURRBARSCOUNT>61 ,(CONST(HH3)+CONST(LL3))/2,(CONST(HH3)+CONST(LL3))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=80 ORCURRBARSCOUNT=61,CONST(HH3),CONST(LL3),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<100 ANDCURRBARSCOUNT>81,CONST(HH4),CONST(HH4),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<100 ANDCURRBARSCOUNT>81,CONST(LL4),CONST(LL4),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<100 ANDCURRBARSCOUNT>81 ,(CONST(HH4)+CONST(LL4))/2,(CONST(HH4)+CONST(LL4))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=100 ORCURRBARSCOUNT=81,CONST(HH4),CONST(LL4),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<120 ANDCURRBARSCOUNT>101,CONST(HH5),CONST(HH5),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<120 ANDCURRBARSCOUNT>101,CONST(LL5),CONST(LL5),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<120 ANDCURRBARSCOUNT>101 ,(CONST(HH5)+CONST(LL5))/2,(CONST(HH5)+CONST(LL5))/2,8 ,-1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=120 ORCURRBARSCOUNT=101,CONST(HH5),CONST(LL5),0,0)COLORYELLOW; DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=20,0.9,0.005,0,STRCAT(STRCAT('最高价:',VAR2STR(HH,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=20,0.9,1.9,0,STRCAT(STRCAT('最低价:',VAR2STR(LL,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=40,0.7,0.005,0,STRCAT(STRCAT('最高价:',VAR2STR(HH1,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=40,0.7,1.9,0,STRCAT(STRCAT('最低价:',VAR2STR(LL1,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=60,0.55,0.005,0,STRCAT(STRCAT('最高价:',VAR2STR(HH2,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=60,0.55,1.9,0,STRCAT(STRCAT('最低价:',VAR2STR(LL2,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=80,0.38,0.005,0,STRCAT(STRCAT('最高价:',VAR2STR(HH3,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=80,0.38,1.9,0,STRCAT(STRCAT('最低价:',VAR2STR(LL3,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=100,0.22,0.005,0,STRCAT(STRCAT('最高价:',VAR2STR(HH4,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=100,0.22,1.9,0,STRCAT(STRCAT('最低价:',VAR2STR(LL4,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=120,0.101,0.005,0,STRCAT(STRCAT('最高价:',VAR2STR(HH5,2)),'元'))COLORYELLOW;DRAWTEXT_FIX(CURRBARSCOUNT=120,0.101,1.9,0,STRCAT(STRCAT('最低价:',VAR2STR(LL5,2)),'元'))COLORYELLOW;{屏蔽价格主图}HH:=FINDHIGH(H,0,20,1);LL:=FINDLOW(L,0,20,1);HH1:=FINDHIGH(H,20,20,1);LL1:=FINDLOW(L,20,20,1);HH2:=FINDHIGH(H,40,20,1);LL2:=FINDLOW(L,40,20,1);HH3:=FINDHIGH(H,60,20,1);LL3:=FINDLOW(L,60,20,1);HH4:=FINDHIGH(H,80,20,1);LL4:=FINDLOW(L,80,20,1);HH5:=FINDHIGH(H,100,20,1);LL5:=FINDLOW(L,100,20,1);STICKLINE(CURRBARSCOUNT<20 ANDCURRBARSCOUNT>1 ,CONST(HH),CONST(HH),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<20 ANDCURRBARSCOUNT>1 ,CONST(LL),CONST(LL),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<20 ANDCURRBARSCOUNT>1 ,(CONST(HH)+CONST(LL))/2,(CONST(HH)+CONST(LL))/2,8,-1)CO LORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=20 ORCURRBARSCOUNT=1 ,CONST(HH),CONST(LL),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<40 ANDCURRBARSCOUNT>21 ,CONST(HH1),CONST(HH1),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<40 ANDCURRBARSCOUNT>21,CONST(LL1),CONST(LL1),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<40 ANDCURRBARSCOUNT>21 ,(CONST(HH1)+CONST(LL1))/2,(CONST(HH1)+CONST(LL1))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=40 ORCURRBARSCOUNT=21 ,CONST(HH1),CONST(LL1),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<60 ANDCURRBARSCOUNT>41,CONST(HH2),CONST(HH2),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<60 ANDCURRBARSCOUNT>41,CONST(LL2),CONST(LL2),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<60 ANDCURRBARSCOUNT>41 ,(CONST(HH2)+CONST(LL2))/2,(CONST(HH2)+CONST(LL2))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=60 ORCURRBARSCOUNT=41,CONST(HH2),CONST(LL2),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<80 ANDCURRBARSCOUNT>61,CONST(HH3),CONST(HH3),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<80 ANDCURRBARSCOUNT>61,CONST(LL3),CONST(LL3),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<80 ANDCURRBARSCOUNT>61 ,(CONST(HH3)+CONST(LL3))/2,(CONST(HH3)+CONST(LL3))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=80 ORCURRBARSCOUNT=61,CONST(HH3),CONST(LL3),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<100 ANDCURRBARSCOUNT>81,CONST(HH4),CONST(HH4),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<100 ANDCURRBARSCOUNT>81,CONST(LL4),CONST(LL4),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<100 ANDCURRBARSCOUNT>81 ,(CONST(HH4)+CONST(LL4))/2,(CONST(HH4)+CONST(LL4))/2,8, -1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=100 ORCURRBARSCOUNT=81,CONST(HH4),CONST(LL4),0,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<120 ANDCURRBARSCOUNT>101,CONST(HH5),CONST(HH5),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<120 ANDCURRBARSCOUNT>101,CONST(LL5),CONST(LL5),8,0)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT<120 ANDCURRBARSCOUNT>101 ,(CONST(HH5)+CONST(LL5))/2,(CONST(HH5)+CONST(LL5))/2,8 ,-1)COLORYELLOW;STICKLINE(CURRBARSCOUNT=120 ORCURRBARSCOUNT=101,CONST(HH5),CONST(LL5),0,0)COLORYELLOW;。
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什么是四分位数？
四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割
点位置的得分就是四分位数。
简介第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，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”，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距（InterQuartile Range, IQR）。
示例首先确定四分位数的位置：
Q1的位置=（n+1）/4
Q2的位置=（n+1）/2
Q3的位置=3（n+1）/4
n表示项数
实例1
数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36
由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49
一共11项
Q1 的位置=（11+1）/4=3 Q2 的位置=（11+1）/2=6 Q3的位置=3（11+1）/4=9
Q1 = 15， Q2 = 40， Q3 = 43
实例2
数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41
一共6项
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
Q1 = 7+（15-7）×（1.75-1）=13，
Q2 = 36+（39-36）×（3.5-3）=37.5，
Q3 = 40+（41-40）×（5.25-5）=40.25
应用
不论Q1，Q2，Q3的变异量数数值为何，均视为一个分界点，以此将总数分成四个相等部份，可以通过Q1，Q3比较，分析其数据变量的趋势。
四分位数在统计学中的箱线图绘制方面应用也很广泛。
所谓箱线图就是由一组数据5 个
特征绘制的一个箱子和两条线段的图形，这种直观的箱线图不仅能反映出一组数据的分布特征，而且还可以进行多组数据的分析比较。
这五个特征值，即数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数。
即：
简单箱线图
箱线图(Box plot) （又称盒形图、箱图、盒子图）
简单箱线图图形
简单箱线图由五部分组成，分别是最小值、中位数、最大值和两个四分位数。
目录 1 箱线图概述 2 箱线图的绘制步骤 3 箱线图的功能 4 箱线图应用举例
绘制步骤
1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该
数据批的全距稍长。
2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应
数据批的上下四分位数（Q1和Q3）。
在矩形盒内部中位数（Xm）位置画一条线段为中位线。
3、在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1－1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为
异常值截断点，称其为内限；在F＋3IQR和F－3IQR处画两条线段，称其为外限。
处
于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值(extreme outliers)。
4、从矩形盒两端边
向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。
5、用“〇”标出温和的异常值，用“＊”标出极端的异常值。
相同值的数据点并列标
出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。
至此一批数据的箱线图便绘出了。
统计软件绘制的箱线图一般没有标出内限和外限。