Kutu programı

Kutu grafiği veya bıyık kutusu grafiği, sayısal veri gruplarının miktarları aracılığıyla tanımlayıcı istatistiklerinde görselleştirme aracıdır. Bir kutu grafiği, kutudan dikey olarak uzanan çizgiler de içerebilir (bunlara bıyık denir), kantilin üst ve alt sınırlarının dışındaki değişkenlik miktarını gösterirler. Emisyonlar nokta olarak çizilebilir.
Kutu grafiği, temel istatistiksel dağılım varsayımı yapmadan bir dizi değişkeni birbirinden ayırır: parametrik değildirler. Kutunun farklı kısımları arasındaki mesafeler, verilerdeki dağılım (dağılım) ve asimetri derecesini gösterir ve emisyonları belirler. Noktaların kendilerine ek olarak, görsel olarak farklı istatistiksel tahminler vermenize izin verir.
İçindekiler
1 Alternatif Formlar
2 Varyasyonlar 3 Görselleştirme
4 Bkz. ayrıca
Alternatif formlar
"Bıyıklı kutu" kutunun kullanımı açısından homojendir: kutunun alt ve üst tarafları her zaman birinci ve üçüncü kantillerdir ve kutunun içindeki grup her zaman ikinci kantildir (medyan). Ancak bıyıkların uçları, aşağıdakiler de dahil olmak üzere birkaç olası alternatif değeri temsil edebilir:
minimum ve maksimum veriler
verinin en düşük değeri, hala alt quintile'nin 1.5 IQR'si içinde ve en yüksek değer, hala 1.5 içinde Üst kantil IQR (şekilde gösterildiği gibi)
ortalama verilerin üstünde ve altında bir standart sapma
9. persentil ve 91. persentil
2. persentil ve 98. persentil. bıyıklar arasında hangi verilerin izole edilmiş noktalar, küçük bir daire veya bir yıldız olarak çizilmesi gerekir, ancak bazen bundan kaçınılabilir.
Bazı “bıyık kutuları”, verilerin ortalama değerlerini temsil eden ek karakterler içerir. Kutu grafiğinin bazı alanlarında, bıyık bitmeden önce bıyıkların her birine tarama yapılır.
Nadiren, hiç bıyık olmadan bir kutu grafik gösterilebilir.
Olağandışı yüzdelikler% 2,% 9,% 91,% 98 bazen sonucu yedi numara ile göstermek için bıyıkların enine gölgeli alanları ve bıyıkların uçları için kullanılır. Verilerin normal dağılımı varsa, grafikteki yedi etiketin yerleri eşit olarak dağıtılacaktır.
Varyasyonlar
Grafiğin en yaygın varyasyonlarından ikisi kutu genişliğindeki ve dişli mekanizmasındaki değişikliktir. Kutu genişliğinin değiştirilmesi, her veri grubunun boyutunu gösterir. Bir kutuyu genişletmek için yaygın bir seçenek, genişliği grup boyutunun kare kökü ile orantılı olacak şekilde değiştirmektir. Etiketin genişliği, kantil aralığıyla orantılıdır ve numune boyutunun kare kökü ile ters orantılıdır. Bununla birlikte, en uygun faktörler hakkında belirsizlik vardır (çünkü örnek varyansının benzerliğine bağlı olarak değişebilir). Gümrüklerden biri




1.58

Ben
S
R
& # x00D1; x00F7;


n



{ displaystyle pm 1.58 times IQR div { sqrt {n}}}



Görselleştirme
"Bıyık Kutusu" grafiksel olarak bir veya daha fazla veri setini incelemenin hızlı bir yoludur. Bir "bıyık kutusu", bir histogram veya dağıtım yoğunluğunun nükleer bir tahminini tahmin etmekten daha ilkel görünebilir, ancak bu yöntemin bazı avantajları vardır. Kutu grafiği daha az yer kaplar ve bu nedenle özellikle birden çok grup veya veri kümesi arasındaki dağılımları karşılaştırmak için kullanışlıdır. Ayrıca bakınız: İstihbarat analizi
Başka bir dil bölümünde daha dolu bir makale var Kutu grafiği (İngilizce)
Geçerli makaleyi İngilizce çeviriyle genişleterek projeye yardımcı olabilirsiniz.
Talimatları görüntülemek için sağdaki [genişlet] düğmesine tıklayın.

Hatalı veya düşük kaliteli metinleri çevirmeyin. Mümkünse, yabancı dil makalesinde verilen bağlantılardaki metni kontrol edin.
Ayrıntılı öneriler için bkz. Wikipedia: Tercüme.
Bu makale kaynaklara referans içermiyor. Güvenilir kaynaklara bağlantılar ekleyerek bu makalenin geliştirilmesine yardımcı olabilirsiniz. Kaynakları olmayan materyaller sorgulanabilir ve kaldırılabilir.
п
о
р
İstatistikler

Açıklayıcı istatistikler
Sürekli veriler
Offset
Ortalama
aritmetik ve geometrik
harmonic
Medyan
Moda
Dispersiyon
Kapsam
Standart sapma
Varyasyon katsayısı Yüzdelik aralığı
çeyrekler arası aralık
Form [en]
Dispersiyon
Asimetri
Fazla
Moment
L-moment
Sayısal veri
Dispersiyon endeksi
Özet tablolar
Gruplandırılmış veriler
Frekans dağılımı Konjugasyon tablosu
Bağımlılık
Pearson korelasyon katsayısı
Sıralamanın Spearman ve Tau Kendall ile korelasyonu
Kısmi korelasyon
Spot Grafik
İstatistiksel Grafikler
Çubuk Grafik
Çift Grafik
Kutu Grafik
Kontrol Grafik
Korelasyon
Fan Grafiği
Orman Grafik




















>
Veri toplama [tr ]
Çalışma planlaması
Etki büyüklüğü
Standart hata
İstatistiksel güç
Örnek boyutlandırma
Araştırma metodolojisi
Örnekleme en]
tabakalandırılmış
kümelenmiş
Anketler
Anketler
Aktif deneyler
Planlama
optimal

Randomize
Rastgele ödev
Çoğaltma
Gruplama
Tam faktörlü deneme
Pasif araştırma
Doğal deney
Yarı deney
Gözlemsel araştırma



İstatistik türevi
İstatistik teorisi
Numune dağılımı
Sıralı istatistik
Tarama istatistikleri
Kayıt değeri
Yeterlilik
Tamlık
Üstel aile
Permütasyon kriteri
Randomizasyon kriteri
Ampirik dağılım
Bootstrap
U-istatistik
Verimlilik
Asimptotik
Sağlamlık - Frekans türevi
Güven aralığı
Hipotez testi
Güçlü сть [en]
Tarafsız tahminler
Ortalama tarafsız minimum varyans [en]
Medyan tarafsız
Ofset tahminleri
Maksimum olasılık
Momentler yöntemi
Minimum mesafe Yoğunluk tahmini
Parametrik kontroller
Olasılık oranı
Wald
Lagrange çarpanları
Özel kriterler
Z (normal)
Student's t-test
F
Shapiro-Vilka
Kolmogorov-Smirnova
Anlaşma derecesi
Chi-square
G

Numune kaynakları (Anderson-Darling) [en] Örnekleme normallikleri (Shapiro - Wilk) [en]
Asimetri / aşırı (Harke - Bera) normallikleri [en]
Modellerin karşılaştırılması (olasılık oranı)
Model kalitesi (Akaike kriteri)




1 örnek (Wilcoxon)

2 örnek (U Mann-Whitney)
1 yönlü varyans analizi (Kraskel-Wallis)
tr Bayesci çıkarım
Bayes olasılığı
a priori
a posteriori
Olası aralık
Bayes katsayısı
Bayes kestirimi
Posteriori maksimumu değerlendirmesi

Korelasyon ve regresyon analizi
Korelasyon
Pearson korelasyon katsayısı
Kısmi korelasyon
Karıştırma değişkeni
Tespit katsayısı
Regresyon analizi
Hatalar ve artıklar
Regresyon Modeli Validasyonu
Karışık Etki Modelleri
Eşzamanlı Denklem Sistemi
Çok Boyutlu Uyarlanabilir Regresyon Splineları (MARS)
Doğrusal Regresyon
Basit Doğrusal Regresyon


En küçük kareler yöntemi
Genel doğrusal model
Bayes lineer regresyon
Standart dışı tahminleyiciler
Doğrusal olmayan regresyon
Parametrik olmayan
Semiparametrik tr]
İzotonik
Sağlam
Heteroskedastik
Homoskedastic
Genelleştirilmiş doğrusal model
Üstel aileler
Lojistik (Bernoulli) / Binom regresyon / Poisson regresyonu
Dağılım bölümü
Varyans analizi (ANOVA)
Kovaryans analizi
Çok boyutlu varyans analizi (MANOVA)
Serbestlik derecesi ]

Kate dağ / çok boyutlu analiz / zaman serisi analizi / hayatta kalma [tr]
Kategorik
Kappa Cohen
konjugasyon tablosu
Grafik modeli
Logaritmik model
Ölçüt McNimara [en]
Çok boyutlu
Çok boyutlu regresyon
Ana bileşenler
Faktör analizi
Küme analizi
Sınıflandırma
Kubbe
Zaman serisi
Genel
Ayrışma [ tr]
Trendler

Durağanlık
Mevsimsel düzeltme
Üstel yumuşatma
Eşbütünleşme
Yapısal boşluk
Granger'den Nedensellik
Özel kriterler
Dickie-Fuller
Johansen
Q-istatistik (Leung-Box)
Darbin-Watson
Broysch-Godfrey
Zaman etki alanı
Otokorelasyon (ACF)
Kısmi otokorelasyon (PACF)
Karşılıklı korelasyon (XCF)
Mobil ortalama otoregresyon (ARMA)
Boks-Jenkins yöntemi (ARIMA)
Otoregresif Koşullu Değişen Varyans (ARCH)
Vektör Otoregresyon (VAR)
Frekans Bölgesi
Tahmin yoğunluk analizi | Fourier analizi
Wavelet
Survival
Hayatta kalma fonksiyonu Kaplan - Meier tahmini (ürün sınırları) Logaritmik sıralama ölçüt [en]
Hata oranı
Orantılı hata oranı modelleri [en]
Hızlandırılmış arızaya kadar geçen süre modeli [en]

Uygulamalı alanlar [en]
Biyolojik istatistikler
Biyoinformatik
Klinik araştırmalar / araştırmalar























Süreç / Kalite Yönetimi
Güvenilirlik Teorisi
Sistem Tanımlaması
Sosyal İstatistikler
Aktüeryal Matematik
Sayım
Yasal İstatistikler
Demografik İstatistikler ]
Ekonometri

Ulusal Hesaplar



Psikometri
Konumsal İstatistikler
Haritacılık
Çevre İstatistikleri
Coğrafi bilgi sistemleri
Jeoistatistik
Genel nüfus ölçümleri
Krieging
Kategori
Portal
Giriş
İçindekiler
Dizin [en]


Коробковий графік

Випадкові Статті

Лозинський Олександр Іванович

Лозинський Олександр Іванович

Лозинський Олександр Іванович — український кінооператор Народ 31 травня 1947 р Закінчив К...
Негативна свобода

Негативна свобода

Негативна свобода характеризується як свобода від втручання інших людей та протиставляється позитивн...
Монтенвіль (Івлін)

Монтенвіль (Івлін)

Монтенві́ль (фр. Montainville) — муніципалітет у Франції, у регіоні Іль-де-Франс, департамент І...
Голубицьке

Голубицьке

Голуби́цьке — село Волноваського району Донецької області України. Голубицьке підпорядковане Зл...