Kính thưa đọc giả. Today, tôi mạn phép đưa ra đánh giá chủ quan về các khái niệm tài chính với bài viết Biểu đồ hộp (Box Plot) là gì? Đặc trưng và ví dụ
Đa số nguồn đều được lấy ý tưởng từ các nguồn website lớn khác nên sẽ có vài phần khó hiểu.
Mong mỗi người thông cảm, xin nhận góp ý & gạch đá dưới comment
Quý độc giả vui lòng đọc bài viết này trong phòng kín đáo để đạt hiệu quả nhất
Tránh xa tất cả những thiết bị gây xao nhoãng trong việc tập kết
Bookmark lại nội dung bài viết vì mình sẽ cập nhật liên tục
Biểu đồ hình hộp (tiếng Anh: Box Plot hoặc Box and Whisker plot) là biểu đồ thể hiện 5 phân phối dữ liệu, đó là: giá trị nhỏ nhất (tối thiểu), phần tư thứ nhất (Q1), vị trí trung vị (trung vị), phần tư thứ ba (Q3) và giá trị lớn nhất (max).
Ô hộp
Định nghĩa
Biểu đồ hộp trong tiếng anh là Ô hộp đẹp Cốt truyện Box and Whisker.
Biểu đồ hộp Được tạo ra bởi John Tukey vào năm 1977.
Ô hộp aka hộp và âm mưu râu ria là biểu đồ hiển thị 5 vị trí phân phối của dữ liệu, đó là: giá trị nhỏ nhất (min), phần tư thứ nhất (Q1), trung vị (median), phần tư thứ ba (Q3) và giá trị lớn nhất (max).
Đặc điểm của biểu đồ hộp
– Biểu đồ hộp giúp biểu diễn các đại lượng quan trọng của dãy số như giá trị nhỏ nhất (min), giá trị lớn nhất (max), tứ phân vị, Dải liên phân vị một cách trực quan, dễ hiểu.
– Trên biểu đồ hình hộp, ngoài các đại lượng số trung bình và số trung vị còn thể hiện các thông số sau:
(1) Số lượng phân tử, còn được gọi là phần tư: Phần tư là đại lượng mô tả sự phân bố và phân tán của một tập dữ liệu. Số phân tử có 3 giá trị là số phân tử thứ nhất (Q1), thứ hai (Q2) và thứ ba (Q3). Ba giá trị này chia một tập dữ liệu (theo thứ tự từ nhỏ nhất đến lớn nhất) thành 4 phần với số lượng quan sát bằng nhau.
Các phần tư được xác định như sau:
+ Sắp xếp các số theo thứ tự tăng dần
+ Cắt dãy số thành 4 phần bằng nhau
+ Các phần tư là các giá trị tại vị trí cắt
(2) IQR của dải phân vị (IQR) được xác định như sau:
Ví dụ
Hãy xem xét một ví dụ về việc sử dụng biểu đồ hộp:
Dưới đây là mô tả về việc sử dụng biểu đồ hộp để phân tích và xác định vấn đề.
Ví dụ: với dữ liệu được thu thập về tỷ Tỷ lệ làm lại trong quá trình sản xuất, (với xmin = 0,0; Q1 = 14,9; x = 19,0; x = 15,8; Q3 = 20,6; xtối đa = 23,2) ta có biểu đồ hộp có dạng biểu đồ sau:
Nguồn: 6 Sigma – Nội dung cơ bản và hướng dẫn ứng dụng, NXB Hồng Đức
Trung bình tỷ tỷ lệ làm lại là 15,8%, trung vị là 19%.
Dữ liệu có xu hướng bị lệch nhiều so với mức trung bình.
Phạm vi phân tử = Q3 – Q1 = 20,6 – 14,9 = 5,7
Khoảng cách giữa giá trị lớn nhất và nhỏ nhất là 23,2 – 0 = 23,2.
Chung, tỷ Tỷ lệ làm lại cao và quy trình có độ biến động cao, không ổn định, kiểm soát chất lượng kém. Tuy nhiên, biểu đồ hộp giúp bạn so sánh 3 thời kỳ hoặc khu vực khác nhau trực quan hơn như hình dưới đây:
Nguồn: 6 Sigma – Nội dung cơ bản và hướng dẫn ứng dụng, NXB Hồng Đức
Bình luận:
Với ba lần thu thập dữ liệu về tỷ tỷ lệ làm lại vào tháng 11 năm 2011, tháng 3 năm 2012 và tháng 6 năm 2012, dữ liệu tháng 11 năm 2011 cho thấy khả năng kiểm soát lỗi kém vì xu hướng tập trung dữ liệu (trung vị) ở mức cao, biến động lớn.
Kiểm soát chất lượng tính đến tháng 3 năm 2012 là tốt nhất vì dữ liệu trên tỷ Tỷ lệ làm lại tập trung ở mức thấp, dao động trong biên độ hẹp.
(Tài liệu tham khảo: 6 Sigma – Nội dung cơ bản và hướng dẫn ứng dụng, NXB Hồng Đức; Đánh giá cốt truyện hộp, Học viện Khan)
Nguồn tổng hợp
