ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਕਰ ਪਲਾਟ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ ਅਤੇ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ
ਆਪਣੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਦੀ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਬਣਾਓ ਇੱਕ ਬਾਕਸ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਕਰ ਪਲਾਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ। ਇਹ ਟੂਲ ਕੁੰਜੀ ਸਾਂਖਿਆਕੀ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਗਣਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਵਾਰਟਾਈਲ, ਮੀਡੀਆਨ, ਅਤੇ ਆਊਟਲਾਇਰ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਬਾਕਸ ਪਲੌਟ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ
ਬਾਕਸ ਪਲੌਟ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼
Box Plot Calculator
Introduction
ਇੱਕ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ, ਜਿਸਨੂੰ ਬਾਕਸ-ਅਤੇ-ਵਿਸ਼ਕਰ ਪਲਾਟ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੰਡ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਪੰਜ-ਨੰਬਰ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੈ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ, ਪਹਿਲਾ ਕਵਾਰਟਾਈਲ (Q1), ਮੱਧ, ਤੀਜਾ ਕਵਾਰਟਾਈਲ (Q3), ਅਤੇ ਵੱਧੋ-ਵੱਧ. ਇਹ ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਨੰਬਰਾਂ ਦੇ ਸੈਟ ਤੋਂ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ.
How to Use This Calculator
- ਆਪਣੇ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਫੀਲਡ ਵਿੱਚ ਕਾਮਾ ਜਾਂ ਸਪੇਸ ਨਾਲ ਵੱਖਰੇ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕਰੋ.
- ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਦਿਖਾਏਗਾ.
- ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਦਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਪ੍ਰਤਿਨਿਧੀ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ.
- ਤੁਸੀਂ "Copy Result" ਬਟਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.
Formula
ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਦੀ ਗਣਨਾ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਫਾਰਮੂਲੇ ਹਨ:
-
ਮੱਧ (Q2): ਇੱਕ ਆਰਡਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦੇ n ਤੱਤਾਂ ਲਈ,
x_{\frac{n+1}{2}} & \text{ਜੇ n ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ} \\ \frac{1}{2}(x_{\frac{n}{2}} + x_{\frac{n}{2}+1}) & \text{ਜੇ n ਜੋੜੀ ਹੈ} \end{cases} $$ -
ਪਹਿਲਾ ਕਵਾਰਟਾਈਲ (Q1) ਅਤੇ ਤੀਜਾ ਕਵਾਰਟਾਈਲ (Q3):
-
ਇੰਟਰਕਵਾਰਟਾਈਲ ਰੇਂਜ (IQR):
-
ਵਿਸ਼ਕਰ:
-
ਆਊਟਲਾਇਰ: ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਪੌਇੰਟ ਜੋ Lower Whisker ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ Upper Whisker ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ.
Calculation
ਕੈਲਕੂਲੇਟਰ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ:
- ਇਨਪੁਟ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਚੜ੍ਹਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸੱਜਾਓ.
- ਮੱਧ (Q2) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:
- ਜੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ, ਮੱਧ ਮੱਧੀ ਮੁੱਲ ਹੈ.
- ਜੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਜੋੜੀ ਹੈ, ਮੱਧ ਦੋ ਮੱਧੀ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਔਸਤ ਹੈ.
- ਪਹਿਲੇ ਕਵਾਰਟਾਈਲ (Q1) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:
- ਇਹ ਡਾਟਾ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਮੱਧ ਹੈ.
- ਜੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ, ਮੱਧ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.
- ਤੀਜੇ ਕਵਾਰਟਾਈਲ (Q3) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ:
- ਇਹ ਡਾਟਾ ਦੇ ਉੱਪਰਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਮੱਧ ਹੈ.
- ਜੇ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ, ਮੱਧ ਕਿਸੇ ਵੀ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ.
- ਇੰਟਰਕਵਾਰਟਾਈਲ ਰੇਂਜ (IQR) ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ = Q3 - Q1.
- ਵਿਸ਼ਕਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
- Lower whisker: Q1 - 1.5 * IQR ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਡਾਟਾ ਪੌਇੰਟ
- Upper whisker: Q3 + 1.5 * IQR ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਬਰਾਬਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਡਾਟਾ ਪੌਇੰਟ
- ਆਊਟਲਾਇਰ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ: ਕੋਈ ਵੀ ਡਾਟਾ ਪੌਇੰਟ ਜੋ ਹੇਠਲੇ ਵਿਸ਼ਕਰ ਤੋਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਉੱਪਰਲੇ ਵਿਸ਼ਕਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ.
ਇਹ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਕਵਾਰਟਾਈਲ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਾਨ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਉਪਰੋਕਤ ਵੇਰਵਾ "ਵਿਅਕਤੀਗਤ" ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਜਿਵੇਂ "ਸ਼ਾਮਿਲ" ਤਰੀਕਾ ਜਾਂ "ਮੱਧ ਦੇ ਮੱਧ" ਤਰੀਕਾ ਵੀ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਚੋਣ Q1 ਅਤੇ Q3 ਦੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਛੋਟੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਲਈ.
Interpretation
- ਪਲਾਟ ਵਿੱਚ ਬਾਕਸ ਇੰਟਰਕਵਾਰਟਾਈਲ ਰੇਂਜ (IQR) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਾਕਸ ਦੇ ਹੇਠਲੇ ਪਾਸੇ Q1 ਅਤੇ ਉੱਪਰਲੇ ਪਾਸੇ Q3 ਹੁੰਦੇ ਹਨ.
- ਬਾਕਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਦੀ ਲਾਈਨ ਮੱਧ (Q2) ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ.
- ਵਿਸ਼ਕਰ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅਤੇ ਵੱਧੋ-ਵੱਧ ਮੁੱਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੇ ਹਨ, ਆਊਟਲਾਇਰਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ.
- ਆਊਟਲਾਇਰ ਵਿਸ਼ਕਰਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਵਜੋਂ ਪਲਾਟ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਡਾਟਾ ਬਾਰੇ ਕਈ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
- ਕੇਂਦਰੀ ਢੰਗ: ਮੱਧ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦਾ ਕੇਂਦਰੀ ਮੁੱਲ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ.
- ਵਿਆਪਕਤਾ: IQR ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਤੋਂ ਵੱਧੋ-ਵੱਧ ਤੱਕ ਦੀ ਕੁੱਲ ਫੈਲਾਅ ਡਾਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਰਾਮ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ.
- ਖਿੱਚ: ਜੇ ਮੱਧ ਬਾਕਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਕੇਂਦਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਖਿੱਚ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ.
- ਆਊਟਲਾਇਰ: ਵਿਸ਼ਕਰਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਪੁਆਇੰਟ ਸੰਭਾਵਿਤ ਆਊਟਲਾਇਰ ਜਾਂ ਅਤਿ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਹਾਈਲਾਈਟ ਕਰਦੇ ਹਨ.
Use Cases
ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ:
-
ਅੰਕੜੇ: ਡਾਟਾ ਦੇ ਵੰਡ ਅਤੇ ਖਿੱਚ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ. ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਕੂਲਾਂ ਜਾਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ.
-
ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਆਊਟਲਾਇਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਵੰਡਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਵਪਾਰ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰਾਂ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.
-
ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ: ਨਤੀਜੇ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਮੈਡੀਕਲ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ.
-
ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਚਰਤਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਨੋਮਲੀਜ਼ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ. ਨਿਰਮਾਣ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਮਾਪਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਉਹ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸੀਮਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹਨ.
-
ਵਿੱਤ: ਸਟਾਕ ਦੀ ਕੀਮਤ ਦੇ ਆਵਾਜਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿੱਤੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ. ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਿਊਚੁਅਲ ਫੰਡਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨਾ.
-
ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿਗਿਆਨ: ਵਾਤਾਵਰਣੀ ਡਾਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਾਤਾਵਰਣੀ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਪੱਧਰ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਾਨਾਂ ਜਾਂ ਸਮੇਂ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਵਿੱਚ ਤਾਪਮਾਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖਤਾ.
-
ਖੇਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: ਟੀਮਾਂ ਜਾਂ ਸੀਜ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਅੰਕੜੇ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ.
Alternatives
ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹਨ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਕਈ ਵਿਕਲਪ ਹਨ:
-
ਹਿਸਟੋਗ੍ਰਾਮ: ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਫ੍ਰੀਕਵੈਂਸੀ ਵੰਡ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ. ਇਹ ਵੰਡ ਦੇ ਆਕਾਰ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵੇਰਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰ ਕਈ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ.
-
ਵਾਇਲਿਨ ਪਲਾਟ: ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਦੇ ਫੀਚਰਾਂ ਨੂੰ ਕੇਰਨਲ ਡੈਂਸਿਟੀ ਪਲਾਟਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੁੱਲਾਂ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਡੈਂਸਿਟੀ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ.
-
ਸਕੈਟਰ ਪਲਾਟ: ਦੋ ਚਰਤਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਆਦਰਸ਼, ਜੋ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ.
-
ਬਾਰ ਚਾਰਟ: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੱਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ.
-
ਲਾਈਨ ਗ੍ਰਾਫ: ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਰੁਝਾਨਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਜੋ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਹੀਂ ਪਕੜਦੇ.
-
ਹੀਟਮੈਪ: ਕਈ ਚਰਤਰਾਂ ਵਾਲੇ ਜਟਿਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ.
ਇਹ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਚੋਣ ਡਾਟਾ ਦੀ ਕੁਦਰਤ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਜੋ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਦੀ ਖ਼ਾਹਿਸ਼ ਹੈ, ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਹੁੰਦੀ ਹੈ.
History
ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਨੂੰ 1970 ਵਿੱਚ ਜੌਨ ਟੂਕੀ ਦੁਆਰਾ ਆਵਿਸ਼ਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਉਸ ਦੀ ਕਿਤਾਬ "Exploratory Data Analysis" ਵਿੱਚ 1977 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਹੋਇਆ. ਟੂਕੀ ਦਾ ਮੂਲ ਡਿਜ਼ਾਇਨ, ਜਿਸਨੂੰ "ਸਕੀਮੈਟਿਕ ਪਲਾਟ" ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਮੱਧ, ਕਵਾਰਟਾਈਲ, ਅਤੇ ਅਤਿ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਸੀ.
ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਮੁੱਖ ਵਿਕਾਸ ਹਨ:
-
1978: ਮੈਕਗਿਲ, ਟੂਕੀ, ਅਤੇ ਲਾਰਸਨ ਨੇ ਨੋਚਡ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਮੱਧ ਲਈ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ.
-
1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ: ਬਾਕਸ ਪਲਾਟਾਂ ਵਿੱਚ "ਆਊਟਲਾਇਰ" ਦੇ ਸੰਕਲਪ ਨੂੰ ਹੋਰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ, ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਵਾਰਟਾਈਲਾਂ ਤੋਂ 1.5 ਵਾਰੀ IQR ਤੋਂ ਪਰੇ ਦੇ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ.
-
1990 ਦੇ ਦਹਾਕੇ-2000 ਦੇ ਦਹਾਕੇ: ਕੰਪਿਊਟਰ ਗ੍ਰਾਫਿਕਸ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨਾਲ, ਵੈਰੀਏਬਲ ਵਿਦਰ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਅਤੇ ਵਾਇਲਿਨ ਪਲਾਟ ਵਰਗੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤੇ ਗਏ.
-
ਮੌਜੂਦਾ ਦਿਨ: ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਡਾਟਾ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਹੋ ਗਏ ਹਨ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਆਧਾਰਿਤ ਡਾਟਾ ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ.
ਬਾਕਸ ਪਲਾਟਾਂ ਨੇ ਆਪਣੀ ਸਾਦਗੀ ਅਤੇ ਜਟਿਲ ਡਾਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੋਣ ਦੇ ਕਾਰਨ ਸਮੇਂ ਦੀ ਪਰਖ ਕੀਤੀ ਹੈ. ਇਹ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੂਲ ਭਾਗ ਬਣੇ ਰਹੇ ਹਨ.
Code Snippets
ਹੇਠਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਾਕਸ ਪਲਾਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਉਦਾਹਰਨ ਹਨ:
1=QUARTILE(A1:A100,1) ' Q1
2=MEDIAN(A1:A100) ' Median
3=QUARTILE(A1:A100,3) ' Q3
4=MIN(A1:A100) ' ਘੱਟੋ-ਘੱਟ
5=MAX(A1:A100) ' ਵੱਧੋ-ਵੱਧ
6
1## ਮੰਨ ਲਓ 'ਡਾਟਾ' ਤੁਹਾਡਾ ਨੰਬਰਾਂ ਦਾ ਵੇਕਟਰ ਹੈ
2boxplot(data)
3
1% ਮੰਨ ਲਓ 'ਡਾਟਾ' ਤੁਹਾਡਾ ਨੰਬਰਾਂ ਦਾ ਵੇਕਟਰ ਹੈ
2boxplot(data)
3
1// D3.js ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ
2var svg = d3.select("body").append("svg")
3 .attr("width", 400)
4 .attr("height", 300);
5
6var data = [/* ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਐਰੇ */];
7
8var boxplot = svg.append("g")
9 .datum(data)
10 .call(d3.boxplot());
11
1import matplotlib.pyplot as plt
2import numpy as np
3
4data = [/* ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ ਐਰੇ */]
5plt.boxplot(data)
6plt.show()
7
1import org.jfree.chart.ChartFactory;
2import org.jfree.chart.ChartPanel;
3import org.jfree.chart.JFreeChart;
4import org.jfree.data.statistics.DefaultBoxAndWhiskerCategoryDataset;
5
6DefaultBoxAndWhiskerCategoryDataset dataset = new DefaultBoxAndWhiskerCategoryDataset();
7dataset.add(Arrays.asList(/* ਤੁਹਾਡਾ ਡਾਟਾ */), "Series 1", "Category 1");
8
9JFreeChart chart = ChartFactory.createBoxAndWhiskerChart(
10 "Box Plot", "Category", "Value", dataset, true);
11
References
- Tukey, J. W. (1977). Exploratory Data Analysis. Addison-Wesley.
- McGill, R., Tukey, J. W., & Larsen, W. A. (1978). Variations of Box Plots. The American Statistician, 32(1), 12-16.
- Williamson, D. F., Parker, R. A., & Kendrick, J. S. (1989). The box plot: a simple visual method to interpret data. Annals of internal medicine, 110(11), 916-921.
- Wickham, H., & Stryjewski, L. (2011). 40 years of boxplots. Technical report, had.co.nz.
- Frigge, M., Hoaglin, D. C., & Iglewicz, B. (1989). Some Implementations of the Boxplot. The American Statistician, 43(1), 50-54.
ਫੀਡਬੈਕ
ਇਸ ਟੂਲ ਬਾਰੇ ਫੀਡਬੈਕ ਦੇਣ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਫੀਡਬੈਕ ਟੋਸਟ 'ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰੋ
ਸੰਬੰਧਿਤ ਟੂਲ
ਹੋਰ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਕੰਮ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ