matlab - 99.7 覆盖率的箱线图中 mustache 的值

Question

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

Answer 1

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: