Даны описательные статистики площадей (в акрах) участков:
| Mean | StDev | Min | Median | Max | |||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
(a) Является ли это распределение симметричным или скошенным?
(b) Используйте правило для выявления выбросов.
(c) Какие дополнительные данные нужны для полного построения boxplot?
(a) Сравним среднее и медиану. В симметричном распределении эти значения почти совпадают. Здесь
что значительно по сравнению с межквартильным размахом. Среднее смещено выше медианы, что характерно для распределения с правой (положительной) скошенностью.
(a) Проверим по удалённости экстремумов. Максимум находится на выше медианы, а минимум — лишь на ниже неё. Это длинный правый «хвост» и короткий левый, что подтверждает скошенность вправо. Также отметим, что стандартное отклонение почти равно среднему, что типично для скошенных, неотрицательных данных.
(b) Найдём межквартильный размах. IQR отражает разброс средней половины данных и, в отличие от стандартного отклонения, не увеличивается из-за выбросов:
(b) Построим границы (фенсы) по правилу . По этому правилу границы располагаются на полтора межквартильных размаха от квартилей:
Отрицательная нижняя граница — это нормально для неотрицательных величин: значит, малые значения не могут быть выбросами.
(b) Проверим экстремальные значения относительно границ. Минимум лежит далеко выше нижней границы , значит, низких выбросов нет. Максимум значительно превышает верхнюю границу — он более чем на межквартильных размаха выше , поэтому максимум — выброс.
(c) Уточним, чего не хватает для полного boxplot. Пятичисловое описание фиксирует коробку (, медиану, ) и показывает, что — отдельная точка-выброс. Но оно не сообщает, где заканчивается верхний «ус»: он должен дотягиваться до наибольшего значения, не превышающего , а такого числа в таблице нет. Для этого нужны сами значения выборки (или хотя бы наибольшее невыбросное) — аналогично и для возможных значений между и .
Need to solve a different problem like this? Open the solver →