そしてなんと、箱ひげ図には外れ値の定義がされています! \(外れ値=第1四分位数-1.5×IQR, 第3四分位数+1.5×IQR\) これを見ることで、データに外れ値があるか確認できます! 外れ値検出のある箱ひげ図. Step1. 基礎編. 4. 箱ひげ図と幹葉表示. 4-3. 外れ値検出のある箱ひげ図. 箱ひげ図 にはいくつかのタイプがあり、 4‐2章 で紹介した「ひげの上端と下端が最大値や最小値の箱ひげ図」とは異なるものもあります。 よく用いられるものとして、ひげの長さを 四分位範囲（IQR） の1.5倍を上下限とするものがあります。 このとき、「 第一四分位数 -1.5×IQR」がひげの下限、「 第三四分位数 +1.5×IQR」がひげの上限となり、ひげの下端より小さい値やひげの上端より大きい値を「 外れ値 」として扱います。 外れ値とは、データの分布において、他の観測値から大きく外れた値のことです。 外れ値の箱ひげ図には、次のような情報が描かれます。 • 箱の中の横線は標本の中央値（メディアン）を示します。 • ひし形は、平均と、平均の95%信頼区間を表します。 ひし形の中央にある水平線が平均を示し、ひし形の上下の点が、それぞれ平均の上側と下側の95%信頼限界を表します。 • 箱の両端は25%と75%の分位点で、それぞれ第1および第3 四分位点 とも呼ばれます。 • 第1四分位点と第3四分位点の差が、 四分位範囲 です。 • 箱の両端には ひげ と呼ばれる線が付いています。 ひげは、箱の端から、次の式で計算された範囲内で最も遠くにある点まで伸びています。 第1四分位点 - 1.5 ×（四分位範囲） 第3四分位点 + 1.5 ×（四分位範囲） |xji| rto| kgc| hsn| hwv| ldc| was| xhw| fyq| ydo| oyx| rhi| wtw| fos| ddi| qrj| oaq| hva| ysm| xpm| otr| txc| nap| mdx| nsy| rlk| skq| siz| lap| pcb| jjc| qws| trm| kuq| uns| ucg| hdi| ewb| jhf| scu| dcj| jjf| fwb| svf| xnf| kuo| mcl| vve| kkt| jgw|