boxplot() 是一个泛型函数，目前支持两种参数类型：公式和数据。
x 参数为一个数值向量或者列表，若为列表则对列表中每一个子对象依次作出箱线图。
formula 为一个公式，比如 y ~ x。
data 参数为一个数据框或者列表。
na.action 参数是对NA值的操作，默认为忽略。
ann 参数为逻辑值，是否绘制坐标轴。
range 是一个延伸倍数，决定了箱线图的须延伸到什么位置。
width 设置箱子的宽度。
varwidth 为逻辑值，若为 TRUE，那么箱子的宽度与样本量的平方根成比例。
notch 决定了是否在箱子上画凹槽，可以用于比较两组数据的中位数是否有差异。
horizontal 是否水平放置箱线图。
add 参数设置是否将箱线图添加到现有图形上。
at 参数，当add为TRUE时，设置箱线图位置。
[1] https://www.sohu.com/a/220236877_434937
[2] https://zhuanlan.zhihu.com/p/144339417
[3] Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
#使用并列箱线图进行跨组比较，如图6-12#公式y~A*B则将为类别型变量A和B所有水平的两两组合生成数值型变量y的箱线图， 例子的mpg~cyl表示为四缸、六缸、八缸发动机对每加仑汽油行驶的英里数的影响。boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon")
#添加notch=TRUE，可以得到含凹槽的箱线图， 若两个箱的凹槽互不重叠， 则表明它们的中位数有显著差异； 而
varwidth=TRUE则使箱线图的宽度与它们各自的样本大小成正比。>boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,notch=TRUE,varwidth=TRUE,col="red",main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon")
输出结果如下
箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法。它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的离散程度等信息；特别适用于对几个样本的比较。 注：四分位数（Quartile），即统计学中，把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值就是四分位数。 第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字。 第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。 第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。 第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range,IQR）。 R语言中计算方法： quantile函数直接计算四分位： 例如：data = c(1,2,3,4,5,6.2,7,8,9,10) quantile(data) #其结果如下 0% 25% 50% 75% 100% 1.00 3.25 5.60 7.75 10.00 其中0%：最小值；25%：第一四分位数Q1；50%：中位数；75%：第三四分位数；100%：最大值。 其计算方法为： 1. 排序，从小到大排列data； 2. 计算分位数的位置；pos = 1+ (n-1)*p，n为数据的总个数，p为0-1之间的值 3. 给出分位数 注意：另一种分位数的计算方法为：其他与前面的一致。但是分位数位置的计算采用：pos = (n+1)*p，n为数据的总个数，p为0-1之间的值。 四分位数的计算方法没有一个统计的标准，如果对此计算有要求的，需要注意函数的具体算法。 另外，boxplot中存在异常值，其规定标准如下： 当数据中的值大于或小于箱体的四分位距IQR的1.5倍时，认定为异常值。 就是说当某值大于（Q3+1.5*IQR）或小于（Q1-1.5*IQR）时，处理时会认定为异常值。
