• Buradasın

    Box plot nasıl çizilir R?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Boxplot (kutu grafiği) çizmek için R dilinde 
    boxplot()
    fonksiyonu kullanılır     12.
    Temel kullanım şekli:
    boxplot(x)
    Burada 
    x
    , çizilecek vektör veya veri çerçevesini belirtir 12.
    Bazı önemli parametreler:
    • col
      : Kutuların rengini ayarlar 23.
    • border
      : Kutu sınırlarını belirler 23.
    • notch
      : Medyan için güven aralığı ekler, farklı grupların medyanlarını karşılaştırmak için kullanışlıdır 12.
    • main
      : Grafiğin başlığını belirler 1.
    • names
      : Kutuların altındaki grup etiketlerini belirtir 1.
    Örnek bir kutu grafiği çizimi:
    # Veri yükleme
data(mtcars)

# Displacement (motor hacmi) ve gear (vites) ilişkisini gösteren boxplot çizimi
boxplot(disp ~ gear, data = mtcars,
        main = "Displacement by Gear",
        xlab = "Gear",
        ylab = "Displacement")
``` [1](https://www.geeksforgeeks.org/boxplots-in-r-language/).
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. r-charts.com
        2
      3. blog.rsquaredacademy.com
        3
      4. programiz.com
        4
      5. rforecology.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Boxplot örnek nasıl yapılır?

    Boxplot (kutu grafiği) oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz: 1. Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: Boxplot oluşturmak için `seaborn` ve `matplotlib` kütüphanelerini içe aktarmanız gerekmektedir. ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt ``` 2. Verileri yükleyin veya oluşturun: Boxplot'ta kullanılacak verileri yükleyin veya rastgele veriler oluşturun. 3. Boxplot çizin: `boxplot()` fonksiyonunu kullanarak kutu grafiğini çizin. ```python sns.boxplot(x='size', y='tip', data=tdata) ``` 4. Veri noktalarını ekleyin: `stripplot()` fonksiyonunu kullanarak boxplot üzerine veri noktalarını ekleyin. ```python sns.stripplot(x='size', y='tip', data=tdata) ``` 5. Grafiği görüntüleyin: Çizimi `plt.show()` fonksiyonu ile görüntüleyin. ```python plt.show() ```
    5 kaynak

    Boxplotta aykırı değer nasıl bulunur?

    Boxplot'ta aykırı değerleri bulmak için, kutunun dışında yer alan noktalar gözlemlenir. Hesaplama yöntemi ise şu şekildedir: 1. Veriler küçükten büyüğe doğru sıralanır. 2. Medyan, alt ve üst çeyrekler hesaplanır. 3. Çeyrekler arası genişlik (IQR) bulunur: Üst çeyrek - Alt çeyrek. 4. Alt ve üst sınırlar belirlenir: Alt sınır = Alt çeyrek - (1,5 IQR), Üst sınır = Üst çeyrek + (1,5 IQR). 5. Bu sınırların dışında kalan değerler aykırı olarak kabul edilir.
    5 kaynak

    R'da boxplot'ta notch nasıl yapılır?

    R'da boxplot'ta notch (çentik) eklemek için `notch` argümanını kullanmak gerekir. Örnek kullanım: ```r boxplot(x, notch = TRUE) ```.
    5 kaynak

    Boxplot nedir?

    Boxplot (kutu grafiği), bir veri kümesinin dağılımını beş özet değer üzerinden gösteren standart bir grafik türüdür. Bu değerler: 1. Minimum; 2. Birinci çeyrek (Q1); 3. Medyan (ortanca); 4. Üçüncü çeyrek (Q3); 5. Maksimum. Boxplot'un bazı özellikleri: Aykırı değerlerin tespiti. Dağılımın şekli. Grupların karşılaştırılması. Boxplot'a ayrıca kutu ve bıyık grafiği de denir.
    5 kaynak

    Box plotta hangi veriler gösterilir?

    Box plot (kutu grafiği) üzerinde aşağıdaki veriler gösterilir: 1. Minimum değer: Veri setindeki en küçük değer. 2. İlk çeyrek (Q1): Veri setinin %25'inin altında kaldığı değer. 3. Medyan (Q2): Veri setinin ortasındaki değer, yani %50'sinin altında, %50'sinin üzerinde olduğu değer. 4. Üçüncü çeyrek (Q3): Veri setinin %75'inin altında kaldığı değer. 5. Maksimum değer: Veri setindeki en büyük değer. Ayrıca, box plot üzerinde aykırı değerler (outliers) de işaretlenebilir.
    5 kaynak

    Box plot hangi durumlarda kullanılır?

    Box plot (kutu grafiği) aşağıdaki durumlarda kullanılır: 1. Veri Dağılımının Görselleştirilmesi: Box plot, bir veri setinin dağılımını, değişkenliğini ve potansiyel aykırı değerlerini görselleştirmek için kullanılır. 2. Karşılaştırma: Birden fazla veri setini yan yana karşılaştırarak, medyan, çeyrekler arası aralık (IQR) ve aykırı değerleri tespit etmek için idealdir. 3. Finans: Hisse senedi fiyat dalgalanmalarını analiz etmek, yatırım riskini değerlendirmek ve piyasa trendlerini izlemek için kullanılır. 4. Sağlık Hizmetleri: Hasta iyileşme sürelerini, tedavi etkinliğini ve tıbbi test sonuçlarını karşılaştırmak için kullanılır. 5. Makine Öğrenimi: Veri ön işlemesinde, özellik dağılımlarını karşılaştırmada ve aykırı değerleri belirlemede kullanılır.
    5 kaynak