(1)以数据文件“马克威通用数据1.mkw”为例,演示盒状图的操作。首先,在工作区内,打开建模分析工作流:“数据制图”→“盒状图”,接着选择数据源,然后设置算法参数,最后双击运行按钮。
其中各类参数的含义为:
数据栏:
观测量分类描述模式:反映了按同一变量取值不同作分组汇总。
变量描述模式:反映了按不同变量的汇总。
观测量分类描述模式:
变量:选入一个变量作为盒状图的纵坐标;
类轴:选入一个变量作为盒状图的横坐标。
变量描述模式:可直接选入变量
参数设置如下所示,数据选择“观测量分类描述模式”,分析变量选择“购买数量”,类轴选择“性别”:
(2)输出结果
盒状图:
(3)结果说明
框图中间的黑粗线为所分析数据的中位数线,框图的高为四分位数的间距,上下两细线之间的距离是1.5倍四分位数间距,最大值和最小值之外的数据点称为离群值或孤立点。如果数据呈正态分布,则中位数线应处于中间位置;如果呈负偏态分布,则中位数线则偏向下框线;如果呈正偏态分布,则中位数线偏向上框线。
从结果中,我们可以看出这1009名顾客中,男、女的购买数量分布大体一致,分布都比较均匀。
输入变量类型:数值型,如整型、浮点型、布尔型
盒状图是描述数据分布的统计图形,可以表示数据的离群值和孤立点等信息。
盒状图是描述数据分布的统计图形。该图主要表示变量值的中位数、四分位数等统计量。此外,它还可以反映离群值和孤立点。
输出结果:
输出符合用户要求的盒状图;盒状图显示了变量值的中位数、四分位数等统计量信息。
订购用户 | 订购时间 | 年限 | 运行环境 | 版本 |
1305****178 | 2019-12-27 19:47:09 | 1年 | Windows | 单机版 |
1398****741 | 2017-12-29 09:10:30 | 1年 | Windows | 单机版 |
1556****001 | 2017-08-10 12:17:53 | 1年 | Windows | 单机版 |
1550****026 | 2017-05-10 16:36:34 | 1年 | Windows | 单机版 |
1550****026 | 2017-05-05 11:57:04 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:51:47 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:51:47 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:30:05 | 1年 | Windows | 单机版 |
1340****082 | 2017-04-07 09:30:05 | 1年 | Windows | 单机版 |
1397****925 | 2017-03-29 10:56:42 | 1年 | Windows | 单机版 |