Ayarlanmış Kutu Grafiği (Skewed Distributions için)
Adjusted Boxplot for Skewed Distributions · Ayrıca şöyle bilinir: adjusted box plot, medcouple boxplot, skewness-adjusted boxplot, Düzeltilmiş Kutu Grafiği (Adjusted Boxplot)
Ayarlanmış Kutu Grafiği, Hubert ve Vandervieren (2008) tarafından tanıtılan, klasik IQR tabanlı kutu grafiğini medcouple istatistiğini kullanarak çarpıklık için düzelten, asimetrik verilerde yanlış etiketlenen aykırı değerleri azaltan sağlam bir betimsel araçtır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Ayarlanmış kutu grafiğini, dağılımı çarpık olabilecek tek bir sürekli değişkeni keşfederken veya tanımlarken ve uzun kuyruğu cezalandırmayan aykırı değer tespiti istediğinizde kullanın. Sürekli verileri varsayar ve simetriden sapmaları tolere eder, hatta bekler; normallik gerekmez. Medcouple'ın kararlı olması için en az yaklaşık 20 gözlem gibi makul bir örneklem büyüklüğü önerilir. Çok küçük örneklemler için veya aykırı değerlerin yoğunluğu nedeniyle ayarlanmış çitlerin bile gerçek aykırı değerleri veri yığınından ayıramadığı durumlarda daha az kullanışlıdır.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Klasik kutu grafiğini çarpıklık için düzeltir, asimetrik dağılımlarda yanlış aykırı değer işaretlemelerini keskin bir şekilde azaltır.
- Yüksek kırılma noktasına sahip sağlam bir çarpıklık ölçüsü olan medcouple üzerine kurulmuştur, bu nedenle birkaç aşırı değer çitleri bozmaz.
- Veriler simetrik olduğunda tanıdık 1.5·IQR kutu grafiğine indirgenir, bu nedenle klasik aracı değiştirmez, genelleştirir.
- Çok küçük örneklemlerde (n < 10) medcouple istatistiği güvenilmezdir ve standart bir kutu grafiği tercih edilir.
- Aykırı değer oranı çok yüksek olduğunda (yaklaşık %25'in üzerinde), ayarlanmış çitler bile aşırı yüklenebilir ve kirliliği izole etmede başarısız olabilir.
- Bu, çıkarımsal bir model değil, tek değişkenli betimsel ve tespit aracıdır; ne etki büyüklüklerini ne de belirsizliği ölçer.
SSS
Ayarlanmış kutu grafiği klasik bir kutu grafiğinden nasıl farklıdır?
Klasik bir kutu grafiği, çitlerini çeyreklerden 1.5·IQR kadar simetrik olarak yerleştirir, bu da çarpık bir dağılımın uzun kuyruğundaki noktaları aşırı işaretler. Ayarlanmış kutu grafiği, bu çitleri medcouple'a dayalı üstel bir faktörle çarparak uzun kuyruk tarafını uzatır ve kısa kuyruk tarafını daraltır, böylece çitler verinin şekline uyar.
Medcouple nedir?
Medcouple (MC), -1 ile 1 arasında değişen sağlam bir çarpıklık ölçüsüdür. Medyanı çevreleyen gözlem çiftleri üzerinden hesaplanır, simetrik veriler için sıfır, sağa çarpıklık için pozitif ve sola çarpıklık için negatiftir ve birkaç aşırı değerin onu bozmaması için yüksek bir kırılma noktasına sahiptir.
Ne kadar örneklem büyüklüğüne ihtiyacım var?
Medcouple'ın kararlı olması için yaklaşık 20 gözlem önerilir. Yaklaşık 10 gözlemin altında medcouple güvenilmez hale gelir ve standart bir kutu grafiği daha iyi bir seçimdir.
Verilerim çok yoğun kirlenmişse ne olur?
Aykırı değer oranı yaklaşık %25'in üzerine çıktığında, ayarlanmış çitler bile aşırı yüklenebilir ve yöntem gerçek aykırı değerleri veri yığınından ayıramayabilir. Bu durumda, medyan mutlak sapma gibi daha kasıtlı olarak sağlam bir ölçek tahmini tarama için daha sağlam bir temel oluşturur.
Kaynaklar
- Hubert, M. & Vandervieren, E. (2008). An Adjusted Boxplot for Skewed Distributions. Computational Statistics & Data Analysis, 52(12), 5186-5201. DOI: 10.1016/j.csda.2007.11.008 ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 1). Adjusted Boxplot for Skewed Distributions. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/statistics/adjusted-boxplot
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Bootstrap Çıkarımıİstatistik↔ karşılaştır
- Jackknife Yeniden Örneklemesiİstatistik↔ karşılaştır
- Medyan Mutlak Sapma (MAD) Tahminiİstatistik↔ karşılaştır
- Sağlam Zaman Serisi Analiziİstatistik↔ karşılaştır
- Sn ve Qn Sağlam Ölçek Tahminleyicileriİstatistik↔ karşılaştır