В каких ситуациях рекомендуется использовать boxplot, а в каких лучше применять другие методы визуализации данных?

Boxplot рекомендуется использовать в ситуациях, когда нужно: www.mokkup.ai

• Сравнить распределения. www.mokkup.ai www.luzmo.com Boxplot позволяет наглядно представить основные статистики, разброс данных и потенциальные выбросы, что облегчает выявление закономерностей и различий. habr.com www.mokkup.ai
• Выявить выбросы. habr.com www.mokkup.ai Boxplot выделяет необычные или экстремальные значения, которые влияют на общую интерпретацию данных. www.mokkup.ai
• Оценить разброс и изменчивость. www.mokkup.ai Boxplot показывает диапазон между минимальным и максимальным значениями и межквартильный разброс (IQR). www.mokkup.ai
• Проанализировать асимметрию и симметрию. www.luzmo.com Boxplot помогает понять, симметрично ли распределение данных, что важно при применении статистических методов. www.luzmo.com
• Сравнить медианы. www.mokkup.ai Boxplot предоставляет быстрый обзор медиан, что помогает понять, у какой группы обычно выше или ниже значения. www.mokkup.ai
• Визуализировать тренды во времени. www.mokkup.ai Если данные собираются с течением времени или в разных условиях, создание boxplot для каждого момента времени или условия позволяет увидеть тренды и вариации в распределении данных. www.mokkup.ai
• Сравнить данные в разных масштабах. www.mokkup.ai Boxplot обеспечивает стандартизированное визуальное представление, что облегчает сравнение. www.mokkup.ai

Другие методы визуализации данных лучше применять в ситуациях, где важны детали формы распределения или точная интерпретация выбросов. habr.com Некоторые из таких ситуаций:

• Необходим более глубокий анализ формы распределения. habr.com В отличие от гистограмм или графиков плотности, boxplot не отображает детали формы распределения (например, количество пиков). habr.com
• Работа с номинальными данными. habr.com Boxplot предназначен для числовых данных, и применение его к номинальным может быть нецелесообразным и привести к потере информации. habr.com
• Работа с небольшими наборами данных. www.mokkup.ai Boxplot может быть misleading для небольших наборов данных (менее 20 точек), так как он может неточно представлять истинное распределение. www.mokkup.ai
• Показ отдельных точек данных. www.luzmo.com Boxplot обобщает большое количество точек данных, поэтому отдельные точки будут скрыты. www.luzmo.com Для показа распределения отдельных точек данных лучше использовать, например, точечный график или линейный график. www.luzmo.com