箱形图为什么能检测异常值，原理是什么

箱形图为什么能检测异常值，原理是什么

箱形图可以用来观察数据整体的分布情况，利用中位数，25/%分位数，75/%分位数，上边界，下边界等统计量来来描述数据的整体分布情况。通过计算这些统计量，生成一个箱体图，箱体包含了大部分的正常数据，而在箱体上边界和下边界之外的，就是异常数据。
其中上下边界的计算公式如下：
UpperLimit=Q3+1.5IQR=75%分位数+（75%分位数-25%分位数）*1.5，
LowerLimit=Q1－1.5IQR=25%分位数-（75%分位数-25%分位数）*1.5
（将数据由小到大排序，处于中间的为中位数，即50%分位数，在75%位置的即为75%分位数或四分之三分位数——Q3，在25%位置的即为25%分位数或四分之一分位数——Q1）
参数说明：
1. Q1表示下四分位数，即25%分位数；Q3为上四分位数，即75%分位数；IQR表示上下四分位差，系数1.5是一种经过大量分析和经验积累起来的标准，一般情况下不做调整。
2. 分位数的参数可根据具体预警结果调整：25%和75%，是比较灵敏的条件，在这种条件下，多达25%的数据可以变得任意远而不会很大地扰动四分位。具体业务中可结合拟合结果自行调整为其他分位。