Como criar um Gráfico de Box-Plot Excel
Função QUARTIL.INC O primeiro passo é colocar os valores em ordem crescente. Em seguida, precisamos rotular cada valor usando números entre 0 e N-1. Em nosso exemplo, isso significa utilizar números entre 0 e 11 para identificar cada valor do conjunto de dados.
Para construí-lo, há várias maneiras, mas o início dá-se pelo cálculo do primeiro quartil, a mediana e o terceiro quartil. A linha inferior, é o primeiro quartil, ou limite dos 25% dos dados. A linha média é a mediana e a linha superior é o terceiro quartil.
Como fazer boxplot básico O primeiro passo será criar um boxplot básico usando a função geom_boxplot(), usando as mesmas variáveis do tutorial anterior (rock e co), examinando nesta primeira seção as propriedades como: alterar a cor da borda da caixa, a mudança de cor e o tamanho dos outliers.
Para os gráficos do pacote graphics a adição de legendas é feita por meio da função legend() . Essa função possuí diversas opções para confecção de diversos tipos de legenda (veja os exemplos da documentação).
Uma coisa que pode ser feita é criar uma figura com espaço para vários gráficos. Assim, se temos seis gráficos, podemos distribuir ele em três linhas e duas colunas; para isso, usamos o argumento mfrow=c(3,2). Se quiséssemos 3 colunas e duas linhas, seria mfrow=c(2,3).
Para trocar a fonte é preciso usar a função par novamente. Além da fonte também é possível trocar a ênfase (e.g. face = c("bold", "italic") ) e também o tamanho da letra (e.g. cex. axis = 1.
Como no seu código você costumava ggplot(data, fill= cond) criar o histograma, você precisa adicionar o título da legenda usando também "fill" na seção do rótulo, por exemplo +labs(fill="Title name") .
O ggplot2 (https://ggplot2.tidyverse.org/)\indt{ggplot2} é um pacote R para produção de gráficos que diferentemente da maioria dos outros pacotes, apresenta uma profunda gramática baseada no livro The grammar of graphics (Wilkinson 2005).
No boxplot a parte central do gráfico contém os valores que estão entre o primeiro quartil e o terceiro quartil. As hastes inferiores e superiores se estendem, respectivamente, do primeiro quartil até o menor valor, limite inferior, e do terceiro quartil até o maior valor.
Uma regra bastante usada afirma que um dado é um outlier quando ele é maior que 1 , 5 ⋅ FIQ 1{,}5\cdot \text{FIQ} 1,5⋅FIQ1, comma, 5, dot, start text, F, I, Q, end text acima do terceiro quartil ou abaixo do primeiro quartil.
Os outliers são dados que se diferenciam drasticamente de todos os outros, são pontos fora da curva normal (o que é curva normal?). Em outras palavras, um outlier é um valor que foge da normalidade e que pode (e provavelmente irá) causar anomalias nos resultados obtidos por meio de algoritmos e sistemas de análise.
Para encontrar os outliers em um conjunto de dados, usamos as seguintes etapas:
Existem muitas ferramentas que nos auxiliam no tratamento de outliers. Se o conjunto de dados possui muitos valores anômalos, ferramentas que usam média e variância podem não funcionar bem. Para esses casos o RobustScaler pode ser uma ótima alternativa.
Uma ótima forma de identificar Outliers é plotando um gráfico de BoxPlot dos valores.
Trabalhe de baixo para cima, selecione o número na extrema esquerda, na coluna cinza, para que toda a linha seja selecionada. Clique em “Editar” e selecione “Excluir”. Repita esta etapa para cada discrepância definida no diagrama de caixa.
Para tratamento dos outliers das variáveis dependentes e de controle (exceto Beta), utilizou-se a técnica de "Winsorização" das variáveis, que consiste em aparar os valores extremos (acima ou abaixo dos percentis mínimos e máximos definidos), substituindo-os pelos valores menores e maiores remanescentes na distribuição ...
Valores discrepantes são registros com quantidades numéricas que diferem consideravelmente dos valores numéricos nos registros em que estão agrupados.
O desvio padrão é igual a zero quando todos os elementos são iguais. Esta questão está relacionada com desvio padrão. O desvio padrão é uma medida de dispersão utilizada no estudo da estatística para determinar o comportamento de um conjuntos de elementos de uma amostra.
Um desvio padrão grande significa que os valores amostrais estão bem distribuídos em torno da média, enquanto que um desvio padrão pequeno indica que eles estão condensados próximos da média. Em poucas palavras, quanto menor o desvio padrão, mais homogênea é a amostra.