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matlab - 99.7 覆盖率的箱线图中 mustache 的值

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 17:48:26 25 4
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我正在尝试使用 MATLAB 从箱线图中识别离群值。该函数的默认晶须值为 1.5,可提供 +- 2.7*sigma 或 99.3 的覆盖率。但是,我想要 99.7 或 3*sigma 的覆盖率。在这种情况下,晶须的值(value)是多少?我不想随意猜测,所以需要你们的帮助。谢谢

最佳答案

一般来说,让:

Q1 = icdf('norm',0.25,0,1);
Q3 = icdf('norm',0.75,0,1);
IQR = Q3-Q1;
  • 现在,如果您有一个常量 k(BOXPLOT 的晶须长度默认为 k=1.5),那么 IQR outlier test将范围外的值识别为:[Q1 - k*IQR, Q3 + k*IQR] 作为离群值,对应于:

    >> k = 1.5;
    >> sdCov = [Q1 - k*IQR, Q3 + k*IQR] %# +/-2.698*sigma coverage
    sdCov =
    -2.698 2.698

    或(根据曲线下面积):

    >> area = 2*normcdf(sdCov(2), 0, 1)-1    %# 99.3% coverage
    area =
    0.99302
  • 在相反的方向,如果你想要一个sdCov*sigma 覆盖范围,那么:

    >> sdCov = 3;
    >> k = (Q1+sdCov)/IQR
    k =
    1.7239

    或:

    >> area = 0.9973;
    >> sdCov = norminv(1-(1-area)/2);
    >> k = (Q1+sdCov)/IQR

    因此在您的情况下使用以下内容:

    boxplot(data, 'whisker',1.7239)

这是从 Wikipedia 借来的插图:

http://en.wikipedia.org/wiki/Interquartile_range

关于matlab - 99.7 覆盖率的箱线图中 mustache 的值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/11698876/

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