箱线图的主要用途是什么_箱线图主要展示什么分布

r语言箱线图怎么拟合非线性模型

3、在函数调用时，不要忘记使用括号：()。

> require(car)

箱线图的主要用途是什么_箱线图主要展示什么分布

箱线图的主要用途是什么_箱线图主要展示什么分布

> attach(women)

> #car这个包的全称是Companion to Applied Regression

> scatterplot(weight~height,lty.ooth=2,pch=19,col="red",main="Women Age 30-39",xlab="Height in Inches",ylab="Weight in Pounds")

Warning messages:

1: In plot.window(...) : "lty.ooth" is not a graphical parameter

2: In plot.xy(xy, type, ...) : "lty.ooth" is not a graphical parameter

3: In axis(side = side, at = at, labels = labels, ...) :

"lty.ooth" is no（3）专案的目标要有挑战性，范围要清晰，要解决的问题必须是清晰的、可测量的；t a graphical parameter

4: In axis(side = side, at = at, labels = labels, ...) :

"lty.ooth" is not a graphical parameter

5: In box(...) : "lty.ooth" is not a graphical parameter

6: In title(...) : "lty.ooth" is not a graphical parameter

> #car这个包中的scatterplot命令的主要优势在于除了有传统的散点图之外

> #还能包含平滑拟合曲线

> #最主要的是还能够加上x与y数据的箱线图

>>

> #用到的包是car

> #用到的数据集是women（主要是身高与体重的数据）

> #用到的命令是scatterplot()

什么是数值平均数和位置平均数？

分布图是表现一些现象空间分布位置与范围的图型。包括占有空间小又零散的现象，或流动性大难于确定具置的现象，或性质与数量不能立即确定的现象等。如鸟、兽、昆虫、海洋生物等的分布图，以及一些经济树种和用植物的分布图等。

根据计算过程不同，平均指标分为数值平均数和位置平均数，通常将采用一定的计算公式和计算方法进行数值计算得到的平均数称为数值平均数，他们是算术平均、调和平均和几何平均；位置平均数主要是通过数量标志值所处的位置确定，它们是众数和中位数。

Pareto Chart排列图：

数值平均数根据数据计算所得，性较强，但抗干扰性较弱，容易受到异常值的影响，位置平均数依数量指标位置而定，抗干扰性强，但数据信息含量少，性却较低。

左偏分布和右偏分布是什么？

6sigma的工具箱十分丰富，有助于人们做出更好的决定，解决问题和管理变革。但需要注意的是，不要把6sigma和工具混为一谈。使用过多的工具或使用太复杂的工具，以及在不必要的时候也使用，都会像不肯使用工具一样，容易影响实现6sigma的目标。

左偏分布和右偏分是统计学中常用的两个术语，用于描述数据集或概率的状偏斜性。它们也被称为左偏态右偏态。

左偏分布（或负偏分布）是指数据集的主要质量分位于右侧，即数据在左侧更为，而在右侧渐疏。其统计特征是平均值小于中位数，也就数据的平均值偏左偏分布通常有一个长尾延伸到侧。

右分布（或正偏分布）则相反是指数据集的主质量部分于左侧，即数据在右侧更为密，而在左侧逐渐稀疏。其统计特征是平均大中位数，也就是数据的平均值偏高。右偏分布通常有一个长尾延伸到侧。

些术语用于描述数据分布的形状，可以帮助我们理解数据集的和通过测量得到的可任意取值的连续型资料。推断数据的统计特征。当了解数据集的偏性质时，我们可以地选择合适的统计方法和分析技术。

左偏分布（也称为负偏分布）和右偏分布（也称为正偏分布）是统计学中用于描述数据分布形态的术语。

左偏分布是指数据分布中心或平均值偏向于左侧（较小值）的情况。这意味着数据集中在较大的数值上，尾部则延伸到较小的数值。左偏分布的特点是左侧较为密集，右侧较为稀疏。

右偏分布是指数据分布中心或平均值偏向于右侧（较大值）的情况。这意味着数据集中在较小的数值上，尾部则延伸到较大的数值。右偏分布的特点是右侧较为密集，左侧较为稀疏。

左偏和右偏分布可以通过观察直方图、箱线图或者计算偏度（skewness）指标来进行判断。偏度指标可以量化数据分布的形态，正偏分布的偏度为正值，负偏分布的偏度为负值，而对称分布的偏度为0。

对于实际数据，左偏或右偏分布的出现可能与特定的情况或实验设计有关。了解数据分布的偏态特征可以帮助统计学家和研究人员更好地理解数据，并在数据分析和模型构建中进行适当的调整和解释。

箱线图可以反映数据的哪些特征

什么是6Sigma管理：

箱线图主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。

3. 识别变量：识别每个组成部分的变量和关键参数。

箱形图（Box-plot）又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用，常见于品质管理。

箱线图的绘制方法是：先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数；然后， 连接两个四分位数画出箱体；再将上边缘和下边缘与箱体相连接，中位数在箱体中间。

箱形图的优点就是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也利于数据的清洗。

看箱线图的方法：

箱子的中间一条线，是数据的中位数，代表了样本数据的平均水平。

箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数。这意味着箱子包含了50%的数据。

箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度。

在箱子的上方和下方，各有一条线。代表最小值，有时候会有一些点“冒出去”,可以理解成"异常值"。

以上内容参考

四川大学的应用统计硕士用什么参考书啊

应用统计学科的专业课有应用回归分析，计算统计，时间序列分析，金融建模，生存分析，应用多元分析，概率论与数理统计。就业方向主要是去外企或是证券行业进行数据分析与统计建模来解决实际问题。前景还是很可观的。应用统计学专业学生主要学习统计学的基本理论和方法，打好数学基础，具有较好的科学素养，受到理论研究、应用技能和使用计算机的基本训练，具有数据处理和统计分析的基本能力。

参考书目：

贾俊平《统计学》大学出版

概率论与数理统计浙大第四版（新版）

概6sigma、六西格玛管理是怎样实施的率论（应用统计学系列教材）张景肖清华大学出版社

贾俊平的《统计学》是一本经典的统计学教材。作为该教材的学习辅导书，本书具有以下几个方面的特点：

1．针对性强，解决难点。精选人大、财大等名校统计学院的初试和复试的考研真题，即注重基础知识的掌握，又对一些难题、易错题目给出了详细的解析。本书特别适用于参加研究生入学和复试指定考研参考书目为贾俊平主编的《统计学》的考生，

2．题量充足，来源广泛。主要选自40余所高校的历年考研真题、名校题库以及参考众多教材和相关资料改编而成。可以说本书的试题都经过了精心挑选，博选众书，取长补短。

3．解答详尽，条理清晰。本书所选部分考研真题有相当的难度，对每道题都尽可能给出详细的参，条理分明，便于理解。

《概率论与数理统计浙大第四版（新版）》是盛骤、谢式千、潘承毅编著的图书。

本书是普通高等教育“十一五”规划教材，在2001年出版的本书（第三版）的基础上增订而成。本次修订新增的内容有：在数理统计中应用Excel，bootstrap方法，户值检验法，箱线图等；同时吸收了国内外教材的优点对习题的类型和数量进行了调整和充实。本书主先看数据，再把这些数据按顺序排列，如果数的个数是奇数个，那么最中间的那个数就是这些数据的中位数，如果是偶数个，那么最中间的两个数的平均数就是这组数据的中位数。要内容包括概率论、数理统计、随机过程三部分，每章附有习题；同时涵盖了《全国硕士研究生入学统一数学大纲》的所有知识点。本书可作为高等学校工科、理科(非数学专业)各专业的教材和研究生入学的参考书，也可供工程技术人员、科技工作者参考

概率论（应用统计学系列教材）张景肖清华大学出版社

《应用统计学系列教材:概率论》可供高等院校数学、统计学等院系各相关专业作为本科阶段的教材使用，也可以作为理工类及经管类本科专业的教学参考书，还可供其他专业人员学习概率论时使用。

《概率论(应用统计学系列教材)》(作者张景肖)主要讲述概率论的基础知识，包括随机与概率、随机变量及随机变量的分布和数字特征、大数定理及中心极限定理等。 《概率论(应用统计学系列教材)》可供高等院校数学、统计学等院系各相关专业作为本科阶段的教材使用，也可以作为理工类及经管类本科专业的教学参考书，还可供其他专业人员学习概率论时使用。

数据分析模式有几种？分别是什么呢？

比较标准正态分布、不同自由度的t分布和非对称分布数据的箱形图的特征，可以发现：对于标准正态分布的大样本，只有 0.7%的值是异常值,中位数位于上下四分位数的,箱形图的方盒关于中位线对称。选取不同自由度的t分布的大样本，代表对称重尾分布，当t分布的自由度越小。

数据分析模式可以分为三种，分别是探索性数据分析，描述性数据分析，和推断性数据分析。这个难易程度，依次递增，下面我就具体跟你说一下吧。

种，探索性数据分账面上的利润，是产品/服务的销售成本和费用的函式。析。首先当你拿到一个项目的时候，你这个时候是没有现成的数据的，找什么数据你也不知道。你只能先通过别人之前所做的和你这个项目相关的研究，看看别人是怎么做出来的，利用到哪些数据，你才能开始你的项目。这个时候，因为一切还处于探索阶段，所以你这个阶段用的数据在你之后的工作都不一定能用哪个的上，你只是把所有相关的数据都做个分析，才能得出哪些数据有用，哪些数据没用，然后把这些没用的数据给剔除掉，把有用的信息留着。

第二种，描述性数据分析，这个就是把你留下来的数据，做一个简单的分析，通常是利用数据，画出图表，这样你就能够很容易看出数据的一些特征，比如说先箱线图就很容易看出这个数据的值，最小值，中位数，分位数等，这个也属于比较基础的数据分析。

第三种，推断性数据分析，这个就属于比较高级的数据分析了。这个阶段就会运用到各种方法，比如说回归分析爱，参数估计等等。你就需要建立模型来对数据进行分析，通过分析各个数据之间的关系，看看它们有没有因果关系，没有的话也可以做一下相关关系，建立过模型之后就可以对未来进行预测。

比较流行的有以下几种

最基础的excel：作简单，易学习，数据量较小时，很方便使用

spss：内置很多现成的分析工具，不会代码都可以直接套用其中的数据分析模式，能数据的数据量也大幅度提升，得出的结论报告也很专业； 缺点的话，不太好定制分析模型

sas和R语言：需要一定的代码基础，网上都有开源的代码包，可以拿来使用，入门门槛相对就高了

说下，根据你需要处理的数据量和分析方式，选择适合自己的软件来分析

箱线图的平均值在哪里

结构变动分析可以应用于各种类型的结构，如桥梁、楼房、管道、船舶等，它是结构健康监测的主要方法之一，并被广泛应用于工程实践中。

箱线图的平均值在：先算出平均值，然后作Y轴辅助线时，将这个平均值填上去。

在推进6sigma管理的每个阶段上，其主要方向、工作重点、关键角色的作用，以及组织环境都在发生变化。因此在6sigma管理推进过程中把握转折点并将成功的关键因素正确地纳入推进非常关键。

平均数、中位数和众数这三个统计量的相同之处主要表现在：都是来描述数据集中趋势的统计量；都可用来反映数据的一般水平；都可用来作为一组数据的代表。

偏态和尾重：

尾部越重，就有越大的概率观察到异常值。以卡方分布作为非对称分布的例子进行分析，发现当卡方分布的自由度越小，异常值出现于一侧的概率越大，中位数也越偏离上下四分位数的中心位置，分布偏态性越强。

分布图和分布示意图有什么区别

2. 构建模型：将系统分解成各个组成部分，并建立它们之间的关系模型。

有些制图对象的特性和分布状态不同于具有空间连续性、面积可测性的一些现象，在成图比例尺许可限度内不能表现，但又是客观存在的现象，如重要的自然现象、自然资源或地理环境要素，对此所表示的图型往往是相对的、近似的或示意的。其制图方法主要采用范围法、符号法、点值法等。如用范围法表示动物分布，用点值法表示人口分布。

希望对你有帮助吧

分布图提供了表示一个变量与另一个变量如何相互关联的的标准方法。例如要想知道金属线的拉伸强度与线的直径的关系，一般是将线拉伸到断裂，记下使线断裂时所用的力的准确数值。以直径为横轴，以力为纵轴将结果绘成图形。这样就可以看到拉伸强度和线径之间的关系。这类信息对产品设计有用。

分布图与分布示意图的区别是：分布图是标准的，必须要有的刻度；示意图就是草稿，起辅助作用，徒手画即可，且不必标刻度。

箱线图的上下边缘值怎么计算

系统/平台：手动导出、selenium等python自动化脚本

箱线图的上下边缘值计算方法是实施全面控制，并本过程的能力。控制所含的工具包括统计过程控制（SPC）、控制图表以及过程能力的研究。需要上下虚线标齐，然后需要通过上下边缘的正切值除去异常值后的，或最小值然后就能得出数据。

因为箱线图的上下边缘值在一定区间内可以任意取值的变量从而获得连续变量，其数值是连续不断的，可视化这类数据的图表使得箱形图上下边缘同步化。

并且箱子的上下限，分别是数据的上四分位数和下四分位数，这意味着箱子包含了50%的数据，因此，箱子的宽度在一定程度上反映了数据的波动程度，箱体越扁说明数据越集中，端线也就是须越短也说明数据集中。

箱形图上下边缘值还可以通过观察数据整体的分布情况进行计算，主要需要利用中位数，25/%分位数，75/%分位数，上边界，下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。

通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常数据，从而完成箱线图的上下边缘值计算。

什么是数据分析？

【参】

第02期1+X电子商务数据分析师（初级）视频课程，这节课我们继续学习数据分析岗位发展，觉得对资有帮助的话，帮忙点赞和转发一下，关注并私信我，发送文字“初级课程”就能获取全部视频课程资料，下期再见。

一、什么是数据分析

指用专业的统计分析方法对大量数据进行分析，并加以详细研究和概括总结，提取有价值的信息，形成有效的分析结论，从而影响业务决策

二、数据分析的作用

现状分析，过去发生了什么？例如通过描述性统计诊断业务状况

原因分析，为什么会发生？例如通过维度拆解和指标拆解等分析方法，并结合实际业务，寻找业务异常点

预测分析，将来可能发生什么？例如根据用户行为数据预测是否即将流失，并对即将流失的用户采取挽留措施

①组织应该加大培训力度，形成6sigma冠军、黑带和黑带这一关键群体，以此来传递6sigma力，促进6sigma管理在组织中广泛实施；三、如何数据分析？

1.明确分析目的与思路

思路决定结果，必须明确数据分析目的，形成清晰的思路框架，避免为了分析而分析 2.数据收集

基于分析目的去收集相关的数据集，大部分为公司的内部数据，也可能涉及外部数据

关系型管理数据库（RMDB，利用SQL语言取数），数据仓库（WareHouse，利用HiveSQL取数）

互联网：网络爬虫

API：requests请求库、解析json文件等 3.数据清洗

将数据整理成整洁干净并利于接下来分析的结构和格式，数据可能分布得比较零散，需要对各类数据集进行集成

异常值、错误值、缺失值处理

字段的拆分、合并、信息提取、格式转换等

表关联：左、右、外（全）、内连接、笛卡尔积表等（左半、左反连接等）

表结构转换：行转列（长表转宽表）、列转行（宽表转长表等）、行列转置、数据（逆） 4.数据分析

需要掌握常用的分析方法和机器学习算法

基本分析方法：构成分析、对比分析、分组分析、交叉分析、趋势分析等

高级分析方法：线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、聚类等算法 5.数据可视化

将分析观点用图表的形式呈现出来

字不如表，表不如图，一图胜千言

基本统计图表：饼图、条形图、折线图、散点图、雷达图、漏斗图等

专业统计图表：直方图、热力图、箱线图、提琴图、核密度估计图等 6.数据分析报告

将重要的分析结论和发现汇总成PPT，形成一份完整的数据分析报告

金字塔结构，总分总形式

结论先行、由上而下、归纳分组、逻辑递进

结构清晰，层次分明，突出重点，明确要点 7.数据应用

将可行性的建议方案应用到实际业务场景，并解决公司的实际业务问题

为业务决策提供数据支持，实现数据驱动业务增长

四、数据分析工具

工欲善其事必先利其器，需要掌握的主流数据分析工具

Excel，非常重要的基础

PowerBI/Tableau，强大的商业智能BI工具

SQL，必备的数据库数据查询语言

Python，人工智能的计算机语言