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一、箱線圖概念
箱形圖（Box-plot）又稱為盒須圖、盒式圖或箱線圖，是一種用作顯示一組數(shù)據(jù)分散情況資料的統(tǒng)計圖。
計算過程：
（1）計算上四分位數(shù)（Q3），中位數(shù)，下四分位數(shù)（Q1）
（2）計算上四分位數(shù)和下四分位數(shù)之間的差值，即四分位數(shù)差（IQR，interquartile range）Q3-Q1
（3）繪制箱線圖的上下范圍，上限為上四分位數(shù)，下限為下四分位數(shù)。在箱子內(nèi)部中位數(shù)的位置繪制橫線。
（4）大于上四分位數(shù)1.5倍四分位數(shù)差的值，或者小于下四分位數(shù)1.5倍四分位數(shù)差的值，劃為異常值（outliers）。
（5）異常值之外，最靠近上邊緣和下邊緣的兩個值處，畫橫線，作為箱線圖的觸須。
（6）極端異常值，即超出四分位數(shù)差3倍距離的異常值，用實心點表示；較為溫和的異常值，即處于1.5倍-3倍四分位數(shù)差之間的異常值，用空心點表示。
（7）為箱線圖添加名稱，數(shù)軸等。
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二、四分位數(shù)的計算
分位數(shù)根據(jù)其將數(shù)列等分的形式不同可以分為中位數(shù)，四分位數(shù)，十分位數(shù)、百分位數(shù)等等。四分位數(shù)作為分位數(shù)的一種形式，在統(tǒng)計中有著十分重要的意義和作用，而大多數(shù)的統(tǒng)計學原理教材只介紹其基本含義，對其具體計算，尤其是由組距數(shù)列計算都不作介紹，成為統(tǒng)計學原理教材中的空白。那么，如何根據(jù)數(shù)列計算四分位數(shù)呢？一般來講，視資料是否分組而定。
1、根據(jù)未分組的資料計算四分位數(shù)
第一步：確定四分位數(shù)的位置
第二步：根據(jù)第一步所確定的四分位數(shù)的位置，確定其相應的四分位數(shù)。
例1：某車間某月份的工人生產(chǎn)某產(chǎn)品的數(shù)量分別為13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4、15.7公斤，則三個四分位數(shù)的位置分別為：
即變量數(shù)列中的第三個、第六個、第九個工人的某種產(chǎn)品產(chǎn)量分別為下四分位數(shù)、中位 數(shù)和上四分位數(shù)。即：
Q1 =13.8公斤、Q2=14.6公斤、Q3=15.2公斤
上例中（n+1）恰好為4的倍數(shù)，所以確定四分數(shù)較簡單，如果（n+1）不為4的整數(shù)倍數(shù)，按上述分式計算出來的四分位數(shù)位置就帶有小數(shù)，這時，有關(guān)的四分位數(shù)就應該是與該小數(shù)相鄰的兩個整數(shù)位置上的標志值的平均數(shù)，權(quán)數(shù)的大小取決于兩個整數(shù)位置距離的遠近，距離越近，權(quán)數(shù)越大，距離越遠，權(quán)數(shù)越小,權(quán)數(shù)之和等于1。
例2：某車間某月份的工人生產(chǎn)某產(chǎn)品的數(shù)量分別為13、13.5、13.8、13.9、14、14.6、14.8、15、15.2、15.4公斤，則三個四分位數(shù)的位置分別為：
即變量數(shù)列中的第2.75項、第5.5項、第8.25項工人的某種產(chǎn)品產(chǎn)量分別為下四分位 數(shù)、中位數(shù)和上四分位數(shù)。即：
在實際資料中，由于標志值序列中的相鄰標志值往往是相同的，因而不一定要通過計算才能得到有關(guān)的四分位數(shù)。
2、由組距式數(shù)列確定四分位數(shù)
第一步，向上或向下累計次數(shù).
第二步，根據(jù)累計次數(shù)確定四分位數(shù)的位置.
（1）當采用向上累計次數(shù)的資料確定四分位數(shù)時，四分位數(shù)位置的公式是：
（2）當采用向下累計次數(shù)的資料確定四分位數(shù)時，四分位數(shù)位置的公式是：
第三步，根據(jù)四分位數(shù)的位置算出各四分位數(shù).
（1）、當累計次數(shù)是向上累計時，按下限公式計算各四分位數(shù).
（2）、當累計次數(shù)是向下累計時，按上限公式計算各四分位數(shù).
例3：某企業(yè)職工按月工資的分組資料如下：
根據(jù)上述資料確定某企業(yè)職工的月工資的三個四分位數(shù)如下：
（1）采用向上累計職工人數(shù)的資料得月工資四分位數(shù)的位置為:
（2）采用向下累計職工人數(shù)的資料得月工資四分位數(shù)的位置為:
3、異常值
三、畫圖
# Python import plotly.plotly import plotly.graph_objs as go data = [ go.Box( y=[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21] # 9個數(shù)據(jù) ) ] plotly.offline.plot(data) # 離線繪圖
名稱欄目：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：python中如何畫箱線圖
本文鏈接：http://www.dlmjj.cn/article/cdigjds.html
