• Buradasın

    Boxplot örnek nasıl yapılır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Boxplot (kutu grafiği) oluşturmak için aşağıdaki adımları izleyebilirsiniz:
    1. Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: Boxplot oluşturmak için 
      seaborn
      ve 
      matplotlib
      kütüphanelerini içe aktarmanız gerekmektedir 13.
    import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
    1. Verileri yükleyin veya oluşturun: Boxplot'ta kullanılacak verileri yükleyin veya rastgele veriler oluşturun 13.
    2. Boxplot çizin: 
      boxplot()
      fonksiyonunu kullanarak kutu grafiğini çizin 13.
    sns.boxplot(x='size', y='tip', data=tdata)
    1. Veri noktalarını ekleyin: 
      stripplot()
      fonksiyonunu kullanarak boxplot üzerine veri noktalarını ekleyin 1.
    sns.stripplot(x='size', y='tip', data=tdata)
    1. Grafiği görüntüleyin: Çizimi 
      plt.show()
      fonksiyonu ile görüntüleyin 1.
    plt.show()
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. geeksforgeeks.org
        1
      2. statology.org
        2
      3. machinelearningknowledge.ai
        3
      4. support.microsoft.com
        4
      5. rforecology.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Box plot nasıl çizilir R?

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