बॉक्स प्लॉट के फायदे और नुकसान

एक बॉक्स प्लॉट, जिसे बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट के रूप में भी जाना जाता है, एक प्रकार का ग्राफ है जो पांच नंबरों में बड़ी मात्रा में डेटा का सारांश प्रदर्शित करता है। इन नंबरों में माध्यिका, ऊपरी चतुर्थक, निचला चतुर्थक, न्यूनतम और अधिकतम डेटा मान शामिल हैं। कई सांख्यिकीय रेखांकन की तरह, बॉक्स प्लॉट विधि के फायदे और नुकसान हैं।

टीएल; डीआर (बहुत लंबा; पढ़ा नहीं)

बॉक्स और व्हिस्कर प्लॉट बड़े डेटा को सहजता से संभालते हैं, लेकिन वे सटीक मूल्यों और वितरण के परिणामों के विवरण को बरकरार नहीं रखते हैं। ये ग्राफ़ बड़ी मात्रा में डेटा के स्पष्ट सारांश की अनुमति देते हैं।

पांच-नंबर डेटा सारांश के कारण, एक बॉक्स प्लॉट बड़ी मात्रा में डेटा का सारांश संभाल सकता है और प्रस्तुत कर सकता है। एक बॉक्स प्लॉट में माध्यिका होती है, जो डेटा की श्रेणी का मध्यबिंदु है; ऊपरी और निचले चतुर्थक, जो डेटा की उच्चतम और निचली तिमाहियों के ऊपर और नीचे की संख्याओं और न्यूनतम और अधिकतम डेटा मानों का प्रतिनिधित्व करते हैं। पांच प्रमुख अवधारणाओं का उपयोग करके एक बॉक्स प्लॉट में डेटा को व्यवस्थित करना बड़े डेटा से निपटने का एक कुशल तरीका है, जो अन्य ग्राफ़, जैसे लाइन प्लॉट या स्टेम और लीफ प्लॉट के लिए अप्रबंधनीय है।

बॉक्स प्लॉट वितरण परिणामों के सटीक मान और विवरण नहीं रखता है, जो इस ग्राफ़ प्रकार में इतनी बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के साथ एक समस्या है। एक बॉक्स प्लॉट परिणामों के वितरण का केवल एक सरल सारांश दिखाता है, ताकि आप इसे तुरंत देख सकें और अन्य डेटा के साथ इसकी तुलना कर सकें। डेटा के अधिक गहन, अधिक विस्तृत विश्लेषण के लिए, हिस्टोग्राम जैसी अन्य सांख्यिकीय ग्राफ़ विधि के साथ संयोजन में एक बॉक्स प्लॉट का उपयोग करें।

एक बॉक्स प्लॉट डेटा के एक या अधिक सेटों का स्पष्ट सारांश देखने का एक अत्यधिक नेत्रहीन प्रभावी तरीका है। यह विभिन्न प्रयोगों के परिणामों के विभिन्न सेटों को त्वरित रूप से सारांशित करने और उनकी तुलना करने के लिए विशेष रूप से उपयोगी है। एक नज़र में, एक बॉक्स प्लॉट परिणामों के वितरण के चित्रमय प्रदर्शन की अनुमति देता है और डेटा के भीतर समरूपता के संकेत प्रदान करता है।

एक बॉक्स प्लॉट बहुत कम सांख्यिकीय ग्राफ़ विधियों में से एक है जो आउटलेयर दिखाता है। डेटा के एक सेट के भीतर एक बाहरी या कई आउटलेयर हो सकते हैं, जो न्यूनतम और अधिकतम डेटा मानों के नीचे और ऊपर दोनों में होता है। इंटर-क्वार्टाइल रेंज के अधिकतम 1.5 गुना कम और अधिक डेटा मानों को विस्तारित करके, बॉक्स प्लॉट आउटलेयर या अस्पष्ट परिणाम देता है। डेटा का कोई भी परिणाम जो आउटलेयर के रूप में जाने जाने वाले न्यूनतम और अधिकतम मूल्यों के बाहर आता है, बॉक्स प्लॉट ग्राफ़ पर निर्धारित करना आसान होता है।