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箱线图怎么看权威发布_线图(2024年11月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

箱线图怎么看

Origin作图秘籍，科研图升级！嘿，科研小伙伴们！不会用Origin作图真的不行啊，导师可是会盯紧你的。别担心，我花了点时间研究这个软件，现在已经是个作图小能手了！今天就来分享一下我的作图心得，绝对干货满满！开始绘图 𐟎芩斥…ˆ，选中你的数据表，然后点击绘图-统计图，选择箱线图+点重叠。这里要注意，要勾选Y列的数据哦。别忘了，A是颜色索引，暂时不要勾选。点击确定，你会得到一个基础的箱线图。箱线图设置 𐟓Š 接下来，双击箱线图，会弹出绘图细节。点击符号，设置复合的索引颜色（就是A列）。然后，点击连接线，勾选平均值连接线，线宽设置为3。这样，你的箱线图就会更美观了。调整横轴刻度线标签 𐟓 再双击横轴刻度线标签，设置旋转45Ⱓ€‚这样看起来更整齐。图例设置 𐟓Š 右键点击图例，选择类别值。点击确定，然后再右键点击图例，选择属性。删除缩进，一行四组，再点击确定。这样图例看起来更专业。最后效果 𐟌Ÿ 按照这些步骤来，其实挺简单的！你学会了吗？看看最终效果，是不是很惊艳？希望这些小技巧能帮到你们，让你们的科研图更专业、更吸引人！如果还有什么问题，欢迎留言讨论哦！

数据分析小白必学的统计学秘籍嘿，数据分析的小白们！你们是不是经常被各种统计术语搞得晕头转向？别担心，今天我就来给你们揭开这些统计学的神秘面纱，让你们在数据分析的路上轻松前行！描述统计分析✨ 首先，咱们得从最基础的描述统计分析开始。这个部分就像是给你的数据做个“体检”。均值：这是数据的“平均水平”，告诉你大家“平均”怎么样。中位数：把数据排个队，中间的那个数就是它。众数：数据中的“人气王”，出现次数最多的那个。标准差：衡量数据的离散程度，越大越“乱”。方差：和标准差是“双胞胎”，也是衡量离散程度的。四分位数：把数据分成四份，每份的边界点就是它。探索性数据分析（EDA）𐟔 接下来，咱们来点“探索性”的。这部分就像是给你的数据做个“侦探游戏”。直方图：数据的“身高图”，一眼看出分布。散点图：两个变量手拉手，看看它们啥关系。箱线图：数据的“家”，告诉你它们住得紧不紧。相关性分析：看看两个变量是不是“同呼吸，共命运”。概率分析𐟎𒊧„𖥐Ž，咱们来点“概率”的。这部分就像是给你的数据做个“魔法师”。正态分布：自然界里的“完美曲线”，很多事物都爱它。均匀分布：每个数都平等，就像抛硬币。二项分布：成功与失败的舞蹈，比如抛硬币的正反面。泊松分布：预测稀有事件的好帮手，如电话铃声。参数估计分析𐟓 接下来，咱们来点“参数估计”的。这部分就像是给你的数据做个“数学家”。最大似然估计：让样本数据“说话”，找到最可能的参数。矩估计：用样本矩去“猜”总体矩。贝叶斯估计：结合“先知”和样本，得到更准确的参数。假设检验分析𐟔슦œ€后，咱们来点“假设检验”的。这部分就像是给你的数据做个“科学家”。 T检验：小样本的“侦探”，帮你找出均值差异。卡方检验：分类数据的“考官”，看它们是否“听话”。 F检验：方差差异的“裁判”，判断两组数据是否平等。方差分析：多组数据的“大考”，看它们谁更“优秀”。回归分析𐟓ˆ 最后，咱们来点“回归分析”的。这部分就像是给你的数据做个“工程师”。线性回归：自变量与因变量的“牵手舞”，揭示它们之间的直线关系。掌握这些统计学方法，你也能在数据分析的世界里游刃有余！快来试试吧！𐟚€

Origin作图秘籍，科研绘图升级！嘿，科研小伙伴们！你们是不是也在为用Origin作图而头疼？别担心，我可是个过来人，经过一番摸索，现在已经是作图小能手了！今天就来给大家分享一下我的Origin作图心得，保证你们也能轻松上手！开始绘图 𐟓Š 首先，选中你的数据表，然后点击“绘图”选项，选择“统计图”，再点击“箱线图+点重叠”。记得要勾选Y列的数据哦！注意，这里的A是颜色索引，先别急着用，后面会派上大用场。点击确定，你的初步图形就出来了。箱线图设置 𐟎芦Ž夸‹来，双击箱线图，会弹出绘图细节。点击符号，设置复合的索引颜色（也就是A列）。然后，点击连接线，勾选平均值连接线，线宽设置为3。这样，你的箱线图看起来就更专业了。再双击横轴刻度线标签，设置旋转45Ⱟ𜌦•ˆ果更佳。图例设置 𐟓Š 现在轮到图例了。右键点击图例，选择“类别值”，然后点击确定。再右键点击图例，选择“属性”，调整缩进，一行四组，再点击确定。这样，你的图例就整齐划一了。最后效果 𐟌Ÿ 按照这些步骤来，你的Origin作图就大功告成啦！是不是很简单？赶紧试试吧！如果你还有什么问题或者有更好的技巧，欢迎在评论区分享哦！希望这些小技巧能帮到你们，让你们的科研绘图更上一层楼！加油！𐟒ꀀ

箱线图与小提琴图配色指南𐟎芥œ襈𖤽œ箱线图和小提琴图时，配色是一个重要的环节。以下是一些配色的建议： ❶ 框线图可以使用饱和度较高的颜色，如P5和P6，这样可以使图形更加醒目。 ❷ 对于填充较满的图形，建议使用浅色系，如P1-P4，这样可以避免颜色过于浓重，影响视觉效果。 ❸ 在颜色搭配上，尽量让颜色之间有一定的过渡，避免突兀的颜色变化，使图形看起来更加和谐。 ❹ 个人理解#sci配色，可以根据具体需求进行调整，以达到最佳视觉效果。

ChatGPT画箱线图𐟓Š 今天我们来学习如何使用ChatGPT绘制箱线统计图。这种图表在科研和数据分析中非常常见，尤其适用于比较多个类别的数据分布，快速识别异常值和数据趋势。箱线图是一种统计图表，通过展示数据的中位数、四分位数和异常值，帮助我们快速了解数据的分布情况和离散程度。在图中，不同颜色代表不同的哺乳动物类别，如灵长类、食肉类和啮齿类等。我们还可以看到显著性标记，表明哪些类别之间存在显著差异。 𐟓Š 数据可视化 𐟓ˆ R语言 𐟓Š R语言绘图 𐟎“ 研究生 𐟔젦•𐦍†析 𐟎“ 博士生 𐟌 留学生

SAT数学考情：你会吗？数学部分这次真是让人又爱又恨啊！来看看这些题目吧：账单问题 𐟒𘊨𔦥•总额是20美金，小费比例是20%。问消费多少？这个题目其实很简单，就是20美金乘以（1+20%）。答案是24美金。狗狗体重 𐟐𖊤𘀥꧋—重25kg，1kg等于1000g。问这只狗多少g？这个题目也是基础题，25kg乘以1000g/kg等于25000g。资金问题 𐟒𐊥𐏧𚢦œ‰140元初始资金，每月再攒5元；小黄有110元初始资金，每月再攒10元。问第几个月两人资金总额一样？这个题目需要一点计算，设第x个月两人资金总额一样，那么140+5x=110+10x。解得x=6。三角形问题 𐟔 三角形ABC，其中AB长度是10，BC长度是10，AC长度是多少可以使其成为等边三角形？这个题目考察的是三角形的基本性质，AC的长度也是10。函数问题 𐟓ˆ 已知Y=15+8+2X+4X，那么哪个等式成立？正确答案：Y=23+6X。这个题目考察的是函数的简化，Y=23+6X确实成立。三角形ABC 𐟓 给图三角形ABC，其中AB=15，AC=20，BC=25，问cos B是多少？这个题目需要用到三角函数的性质，cos B的计算结果应该是负的。花朵问题 𐟌𘊱50支花朵有三种颜色ABC，其出现数量分别为a，b，c。问随机选一只颜色是B的概率多少？答案：b/150。这个题目考察的是概率的基本概念，随机选一只颜色是B的概率确实是b/150。平均数问题 𐟓Š 四个数字：3250；3250；4230；5600。请问平均数是多少？选择题。（3，8）符合哪一个描述？答案：A：X>0, Y>0。这个题目考察的是平均数的计算和不等式的判断，（3，8）确实符合X>0, Y>0的描述。藏书问题 𐟓š 某市各学校藏书数量如下：（表格呈现：小学250，初中200，高中150）。问小学比高中藏书多多少？答案选择100。这个题目需要用到简单的数学计算，小学比高中藏书多100本。函数图像 𐟓ˆ 函数的图像（一次、二次、指数函数）；函数的y-intercept；三角函数tan；这个题目考察的是函数图像的基本知识，需要熟悉各种函数的图像和性质。圆锥体积 𐟌 求圆锥的体积，需要依据条件（30度直角三角形）先求出radius，再依据公式求体积。这个题目稍微难一点，需要用到三角函数和圆锥体积的计算公式。 Box plot 𐟓Š box plot的最小值；这个题目考察的是箱线图的基本知识，需要熟悉箱线图的绘制和性质。圆与正方形的面积 𐟔𔊥œ†inscribed in square 2题；一次函数的移动；求y-intercept；圆inscribed in square，求面积；已知square的diagonal为168，需依据此求出square的边长，边长一半为radius，再求面积。这些题目都需要用到几何的基本知识，比如圆的面积公式和正方形的性质。这次的SAT数学题目真是五花八门，既有基础题也有难题，大家觉得呢？

R语言实现t检验和方差分析的详细步骤这次我们来讲解如何在R语言中进行独立样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析和Tukey事后检验。同时，我们还会使用ggplot2库来可视化数据，让结果更直观。独立样本t检验 𐟓Š 设置随机种子：为了确保结果的可复现性，我们先设置一个随机种子。 ```R set.seed(123) ``` 创建示例数据：生成两组数据。 ```R group1 <- c(23, 21, 18, 30, 25, 22, 20, 26, 24) group2 <- c(30, 31, 29, 35, 28, 32, 27, 33, 34) ``` 将数据放入数据框中：方便后续操作。 ```R data_ttest <- data.frame( value = c(group1, group2), group = rep(c("Group 1", "Group 2"), each = length(group1)) ) ``` 输出数据：查看数据框的内容。 ```R print("独立样本t检验数据:") print(data_ttest) ``` 进行独立样本t检验：使用t.test函数。 ```R t_test_result <- t.test(group1, group2) ``` 输出结果：查看t检验的结果。 ```R print("独立样本t检验结果:") print(t_test_result) ``` 配对样本t检验 𐟔„ 创建配对样本数据：这里我们生成两组配对数据。 ```R before_treatment <- c(30, 29, 32, 31, 28) after_treatment <- c(35, 34, 36, 33, 30) ``` 将数据放入数据框中：方便后续操作。 ```R data_paired <- data.frame(Before = before_treatment, After = after_treatment) ``` 输出数据：查看数据框的内容。 ```R print("配对样本t检验数据：") print(data_paired) ``` 进行配对样本t检验：使用t.test函数，并设置paired=TRUE。 ```R paired_t_test_result <- t.test(before_treatment, after_treatment, paired = TRUE) ``` 输出结果：查看配对样本t检验的结果。方差分析(ANOVA) 𐟓ˆ𐟓ˆ𐟓ˆ单因素方差分析：创建三个组的数据，并进行单因素方差分析。设置随机种子：为了确保结果的可复现性，我们先设置一个随机种子。生成三组数据：这里我们生成三组数据。将数据合并到一个数据框中：方便后续操作。然后进行单因素方差分析。最后，我们使用TukeyHSD函数进行事后检验，看看哪两组之间有显著差异。绘制箱线图：使用ggplot2库来可视化数据，让结果更直观。绘制独立样本t检验的箱线图：方便查看和理解数据分布。绘制单因素方差分析的箱线图：方便查看和理解不同组之间的差异。

数据预处理：让你的分析更上一层楼 𐟚€ 你是否曾遇到过这样的困扰：辛辛苦苦找来的数据却粗糙不堪，而赛题给的数据却暗藏玄机？别急，今天我们来聊聊数据预处理的重要性，让你的数据分析之路更加顺畅！ 𐟓Š 为什么要预处理？数据预处理听起来很高大上，其实就是给你的数据“洗个澡”，让它们变得更干净、更整齐。就像一块未经雕琢的玉石，不经过打磨，怎能展现它的光彩呢？ 𐟒堨‡ꥷ𑦉𞧚„数据过于粗糙？没错，自己搜集的数据往往存在各种问题，比如缺失值、异常值、类别数据混乱等。这些问题如果不解决，你的分析结果就会大打折扣！ 𐟕𓯸 赛题给的数据会挖坑？是的，赛题给的数据往往看似完美，实则暗藏陷阱。比如数据不平衡，就可能导致你的模型在预测时偏向某一类。所以，预处理这一步绝对不能少！ 𐟚렦•𐦍𙦘“出现的问题：缺失值：数据不完整，就像拼图少了几块。异常值：数据中的“异类”，可能是输入错误，也可能是真正的极端情况。类别数据：定性变量，无法直接参与计算。单位不同或数值差异大：数据间的“代沟”，影响分析结果。数据不平衡：某些类别的数据过多，导致模型偏倚。 𐟛 ️ 处理方法来啦！缺失值的处理：直接删：如果缺失值超过30%，果断放弃这行数据！填补：数值变量用平均值/中位数，非数值变量用众数或结合其他特征填补。万能法？找最相似的对象值填充！异常值的处理：识别出来后先剔除，然后按缺失值处理。已知取值范围：逻辑关系判断（高数成绩120？不可能！）未知取值范围：3𓕥ˆ™（正态分布理论保证）、JB检验、W检验、箱线图（经验式结论，但超实用！）类别数据的处理：虚拟变量：将定性变量引入计算，有排序和无排序两种方式。单位不同或数值差异大：数据标准化：消除量纲和单位的影响，让数据“站在同一起跑线”。min-max标准化、z-score标准化、线性比例标准化，总有一款适合你！数据不平衡：过采样：增加少数类样本的数量。欠采样：减少多数类样本的数量。 𐟒ᠥ𐏨𔴥㫯𜚦•𐦍„处理虽然繁琐，但绝对是数据分析中不可或缺的一步。只有经过精心打磨的数据，才能为你的分析提供坚实的基础！

学理论学了俩月，昨天猝不及防被人问你不学统计的吗，来看看这个箱线图我：我不会啊

如何为论文选择合适的配图𐟓Š✨ 写论文时，选择合适的图表可是个技术活儿！首先，你得搞清楚你的数据类型是分类的还是连续的。这样你才能对症下药，选到最合适的图表类型。分类数据的图表选择𐟓ˆ𐟓Š 展示整体部分：如果你只是想展示一下各个类别的比例，那饼图绝对是你的不二选择。比如说，你研究不同年龄段的人对某个产品的喜好程度，饼图能直观地展示各个年龄段的比例。比较多个数据集：箱线图是个好帮手。它能帮你比较不同数据集的分布情况。比如，你在研究不同品牌的手机性能，箱线图能让你一目了然哪个品牌的手机性能更好。度量数据：热力图是你的不二之选。它能帮你展示数据的分布情况。比如，你在研究某个地区的房价分布，热力图能让你看到哪个区域的房价最高。特殊格式：如果你需要更复杂的图表，比如蜘蛛网图，那就根据需要来选择吧。这种图表通常用于展示多个变量之间的关系。连续数据的图表选择𐟌ˆ𐟓Š 展示趋势：折线图是你的好朋友。它能帮你展示数据随时间或其他变量变化的趋势。比如，你在研究某个国家过去几年的GDP变化，折线图能让你看到GDP是如何随着时间变化的。比较数据点或组别：柱状图是你的不二之选。它能帮你比较不同数据点或组别的值。比如，你在研究不同国家的平均工资水平，柱状图能让你看到哪个国家的平均工资最高。展示分布：散点图是你的好朋友。它能帮你展示数据的分布情况。比如，你在研究两个变量之间的关系，散点图能让你看到这两个变量是如何分布的。总之，选图表可不是随便挑一个就完事儿了，得根据你的数据类型和需求来选。希望这些小技巧能帮到你，让你的论文配图更加出彩！𐟌Ÿ𐟓ˆ