箱线图法检测异常值步骤

箱线图法检测异常值步骤

箱线图法是一种常用的数据分析方法，它可以有效地帮助我们识别数据的特征，包括直观地识别数据集中的异常值。以下是利用箱线图法检测异常值的基本步骤：

1.绘制箱线图

箱线图是由五个数值点组成的：最小值（min），下四分位数（Q1），中位数（median），上四分位数（Q3），最大值（max）。它可以帮助我们观察数据集的数据离散程度和偏向。

2.计算四分位距（IQR）

IQR是上四分位数（Q3）减去下四分位数（Q1），即IQR=Q3Q1。它是用来衡量数据分布的分散程度的一个统计量。

3.确定异常值的判断标准

异常值通常被定义为小于Q11.5IQR或大于Q3+1.5IQR的值。这是因为箱线图中的“胡须”（whisker）的两级修改成了最小观测值与最大观测值，其中最大（最小）观测值设置为与四分位数值间距离为1.5个IQR。

4.标记和处理异常值

在箱线图中，异常值通常用实心点表示。对于这些异常值，我们可以选择删除、替换或者其他适当的处理方法，具体取决于我们的数据分析需求和目标。

5.可视化结果

最后，我们可以将处理后的数据重新绘制成箱线图，以便更好地理解和解释数据的分布情况。这也可以帮助我们检查异常值的处理是否适当。

以上就是利用箱线图法检测异常值的基本步骤。需要注意的是，箱线图法假设数据总体呈现某种统计概率分布，而且它对数据分布没有任何假设，因此它能够适用于几乎任何的异常值检测场景。