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箱函数，作为一种强大的数据分析工具，在R语言中有着广泛的应用。箱函数能够有效地展示数据的分布情况，对异常值进行识别和剔除，从而为后续的数据分析提供更可靠的依据。本文将从箱函数的定义、R语言实现、应用场景及优势等方面进行详细阐述。
一、箱函数的定义与原理
箱函数，也称为箱线图，是一种用于展示数据分布的图表。它以中位数为中心，将数据分为上下两部分，上下分别包含四分位数（Q1和Q3）和四分位距（IQR），其中四分位距为Q3-Q1。箱函数的绘制过程如下：
1. 计算数据的中位数（Median）；
2. 计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）；
3. 计算四分位距（IQR）；
4. 识别异常值（Outliers），通常将IQR的1.5倍作为异常值的界定标准；
5. 绘制箱函数，其中箱体表示数据的中位数和四分位数，异常值用点表示。
二、R语言中的箱函数实现
R语言拥有丰富的箱函数实现，其中最常用的是`boxplot()`函数。以下是一个简单的示例：
```R
加载数据集
data(iris)
绘制箱函数
boxplot(iris$Sepal.Length, main=\
