将样本大小添加到箱形图

是一种数据可视化技术，用于展示数据的分布情况和离群值。箱形图由五个统计量组成：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）和最大值。通过将样本大小添加到箱形图中，可以更全面地了解数据的分布情况。

在箱形图中，样本大小可以表示为箱体的高度或者箱体旁边的数字。样本大小的增加可以反映出数据集的规模，从而更好地评估数据的可靠性和代表性。

优势：

1. 提供了对数据分布的直观理解：通过箱形图，可以直观地了解数据的中位数、四分位数、离群值等统计量，帮助我们快速了解数据的分布情况。
2. 可以发现离群值：箱形图可以帮助我们发现数据中的离群值，即与其他数据点相比较为异常的值。离群值可能是数据采集或处理过程中的错误，或者是真实数据中的异常情况，需要进一步分析和处理。
3. 可以比较不同样本之间的数据分布：通过将多个样本的箱形图进行比较，可以直观地了解它们之间的差异和相似性，帮助我们进行数据分析和决策。

应用场景：

1. 统计学分析：箱形图常用于统计学中的数据分析，可以帮助研究人员了解数据的分布情况和异常值。
2. 质量控制：在生产过程中，可以使用箱形图来监控产品的质量，及时发现异常情况并采取相应的措施。
3. 数据挖掘和机器学习：在数据挖掘和机器学习任务中，可以使用箱形图来探索数据的特征和分布情况，为后续的建模和预测提供参考。

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