箱式模型（箱式模型与其他模型比较，箱式模型的基本原理是什么）

箱式模型是一种统计方法，用于估计总体参数，它与其他统计模型相比，具有独特的优势和局限性，箱式模型的基本原理是通过对样本数据进行分组和排序，然后计算每个组的中位数、四分位数和异常值，从而得到一个箱式图，以反映数据的分布情况，与正态分布假设的线性回归模型相比，箱式模型能够更好地捕捉数据的非线性特征，因此在某些情况下更为适用，由于其对异常值的敏感性，箱式模型在处理极端值时可能存在问题，箱式模型是一种灵活且强大的统计工具，适用于多种数据分析场景。

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箱式模型在经济学中的应用

箱式模型的基本原理是什么

箱式模型与其他模型比较

箱式模型的发展历程