Rの箱ひげ図の下位および上位の四分位数
私が持っています
_X=c(20 ,18, 34, 45, 30, 51, 63, 52, 29, 36, 27, 24)
_boxplotを使用して、quantile(X,0.25)とquantile(X,0.75)をプロットしようとしていますが、これは実際にはRの箱ひげ図の同じ下四分位数と同じ上四分位数ではありません
_boxplot(X)
abline(h=quantile(X,0.25),col="red",lty=2)
abline(h=quantile(X,0.75),col="red",lty=2)
_
理由を知っていますか？
ボックスの値はヒンジと呼ばれ、四分位数（quantile(x, c(0.25, .075))によって計算される）と一致する場合がありますが、計算方法は異なります。
?boxplot.statsから：
2つの「ヒンジ」は、第1と第3の四分位数のバージョンです。つまり、quantile（x、c（1,3）/ 4）に近くなります。ヒンジは、奇数n（n <-length（x））の四分位数に等しく、偶数nの場合は異なります。四分位数はn %% 4 == 1（n = 1 mod 4）の観測値に等しいだけですが、ヒンジはn %% 4 == 2（n = 2 mod 4）の場合も同様で、2つの真ん中にあります。そうでなければ観察。
値が奇数の観測値と一致することを確認するには、次のコードを試してください。
set.seed(1234)
x <- rnorm(9)
boxplot(x)
abline(h=quantile(x, c(0.25, 0.75)), col="red")
quantileではなくboxplotではtype =引数を使用して、サンプル変位値を計算する方法を指定できます。ただし、CRANにはRパッケージ qboxplot があり、これにはqboxplotとも呼ばれる関数（したがってqboxplot::qboxplot）が含まれており、 qtype =引数を使用した変位値の計算方法。