Como interpretar um gráfico box plot?

Como interpretar um gráfico box plot?

Box Plot: Interpretação O centro da distribuição é indicado pela linha da mediana, no centro do quadrado. A dispersão é representada pela amplitude do gráfico, que pode ser calculada como máximo valor – mínimo valor. Quanto maior for a amplitude, maior a variação nos dados.

Como funciona o box plot?

O boxplot começa sempre no valor mínimo da base de dados e termina no valor máximo, assim como o histograma. A caixa representa os valores centrais da base de dados, onde no histograma essa parte é representada pelas barras mais altas, ou seja, dados com maior frequência.

Como identificar outliers por box plot?

Outliers. Outliers, que são valores de dados que estão distantes dos outros valores de dados, podem afetar fortemente seus resultados. Geralmente, outliers são a maneira mais fácil de identificar em um boxplot. Em um boxplot, os outliers são identificados por asteriscos (*).

Como calcular boxplot?

Para obtê-la, somamos os dois números do meio e dividimos por dois. De acordo com o nosso exemplo temos: 30 + 34 / 2 = 32 = mediana Pra fechar o conjunto dos cinco dados principais para fazer o box plot, precisamos encontrar os quartis. O quartil 1 é o número médio do intervalo à esquerda da mediana.

Como fazer um box plot no Excel?

Etapa 3: criar um gráfico de colunas empilhadas

1. Selecione todos os dados da terceira tabela e clique em inserir > Inserir gráfico de colunas > coluna empilhada. ...
2. Para inverter os eixos do gráfico, clique com o botão direito do mouse no gráfico e clique em selecionar dados.
3. Clique em alternar linha/coluna. ...
4. Clique em OK.

O que são valores discrepantes?

Valores discrepantes são registros com quantidades numéricas que diferem consideravelmente dos valores numéricos nos registros em que estão agrupados.

Como analisar os quartis?

quartil. Quartis são os três valores — o 1 o quartil a 25% (Q1), o segundo quartil a 50% (Q2 ou mediana) e o terceiro quartil a 75% (Q3)— que dividem uma amostra de dados ordenados em quatro partes iguais. O terceiro quartil é o 75 o percentil e indica que 75% dos dados são menores ou iguais a este valor.

Como analisar outliers?

A forma mais simples de encontrar dados outliers é olhar diretamente para a tabela ou planilha de dados – o dataset como chamam os cientistas de dados. O caso da tabela a seguir exemplifica claramente um erro de digitação, ou seja, de input dos dados.

Como saber se um dado e outlier?

Uma forma de detectar outliers é através da faixa interquartil (FIQ), que é a diferença entre o terceiro e o primeiro quartil. Uma regra muito utilizada é que um outlier está no intervalo menor que 1.5 FIQ do primeiro quartil ou maior que 1.5 FIQ do terceiro quartil.

Como identificar um outlier?

Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros, são pontos fora da curva normal (o que é curva normal?). Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise.