我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

首先，让我们看看如何使用箱形图来分析数据。

箱形图分为五个主要部分，形成四个主要区域。每个区域包含图中四分之一的数据。该图最初使用以下值分为两个区域:最小值、最大值和集合的中位数或平均值。接下来，将最小值和中位数除以数据下半部分或第一/下四分位数的中位数。同样，中位数和最大值除以数据集上半部分或第三/上四分位数的中位数。如果方框越大，则数据中的方差或分布就越大。此外，如果晶须很长，那么数据具有异常值。

接下来，让我们观察数据是如何在箱形图中分布的。

均匀分布表示所有的值都是相同的。对称分布意味着地块中的每个盒子都包含相同的区域;此外，每个晶须(即Q3和Maximum之间的线以及Q1和Minimum之间的线)的长度相同。这意味着数据均匀分布，并遵循正态或钟形曲线分布。箱形图也可以倾斜:要么是顶部倾斜，要么是底部倾斜。当一个图是底部或负倾斜时，中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近底部的方框比靠近顶部的方框覆盖的面积更大。换句话说，数据被外围数据点拉到图表的负端，而正点则聚集在图表的顶部。另一方面，当中位数到最大值的距离大于中位数到最小值的距离时，图是顶部或正倾斜的。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近顶部的方框比靠近底部的方框覆盖更多的区域。 In other words the data is being pulled to the positive end of the chart by outlying data points, while the negative points are clustered closer together at the bottom of the chart.

当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们观察年轻一代的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离:因此，图是底部或负倾斜的。

我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

首先，让我们看看如何使用箱形图来分析数据。

箱形图分为五个主要部分，形成四个主要区域。每个区域包含图中四分之一的数据。该图被分成三个初始区域:最小值、最大值和集合的中位数或平均值。接下来，将最小值和中位数除以数据下半部分的中位数或前/下四分位数。同样，中位数和最大值除以数据集上半部分或第三/上四分位数的中位数。如果方框越大，则数据中的方差或分布就越大。此外，如果晶须很长，那么数据具有异常值。

接下来，让我们观察数据是如何在箱形图中分布的。

均匀分布表示所有的值都是相同的。对称分布意味着地块中的每个盒子都包含相同的区域;此外，每个晶须(即Q3和Maximum之间的线以及Q1和Minimum之间的线)的长度相同。这意味着数据均匀分布，并遵循正态或钟形曲线分布。箱形图也可以倾斜:要么是顶部倾斜，要么是底部倾斜。当一个图是底部或负倾斜时，中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近底部的方框比靠近顶部的方框覆盖的面积更大。换句话说，数据被外围数据点拉到图表的负端，而正点则聚集在图表的顶部。另一方面，当中位数到最大值的距离大于中位数到最小值的距离时，图是顶部或正倾斜的。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近顶部的方框比靠近底部的方框覆盖更多的区域。 In other words the data is being pulled to the positive end of the chart by outlying data points, while the negative points are clustered closer together at the bottom of the chart.

当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们观察年轻一代的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离:因此，图是底部或负倾斜的。

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首先，让我们看看如何使用箱形图来分析数据。

箱形图分为五个主要部分，形成四个主要区域。每个区域包含图中四分之一的数据。该图最初使用以下值分为两个区域:最小值、最大值和集合的中位数或平均值。接下来，将最小值和中位数除以数据下半部分或第一/下四分位数的中位数。同样，中位数和最大值除以数据集上半部分或第三/上四分位数的中位数。如果方框越大，则数据中的方差或分布就越大。此外，如果晶须很长，那么数据具有异常值。

接下来，让我们观察数据是如何在箱形图中分布的。

均匀分布表示所有的值都是相同的。对称分布意味着地块中的每个盒子都包含相同的区域;此外，每个晶须(即Q3和Maximum之间的线以及Q1和Minimum之间的线)的长度相同。这意味着数据均匀分布，并遵循正态或钟形曲线分布。箱形图也可以倾斜:要么是顶部倾斜，要么是底部倾斜。当一个图是底部或负倾斜时，中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近底部的方框比靠近顶部的方框覆盖的面积更大。换句话说，数据被外围数据点拉到图表的负端，而正点则聚集在图表的顶部。另一方面，当中位数到最大值的距离大于中位数到最小值的距离时，图是顶部或正倾斜的。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近顶部的方框比靠近底部的方框覆盖更多的区域。 In other words the data is being pulled to the positive end of the chart by outlying data points, while the negative points are clustered closer together at the bottom of the chart.

当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们看二年级学生的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离:因此，图是底部或负倾斜的。

我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

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当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

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接下来，让我们观察数据是如何在箱形图中分布的。

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当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们观察年轻一代的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离:因此，图是底部或负倾斜的。

我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

首先，让我们看看如何使用箱形图来分析数据。

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当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们观察年轻一代的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离小于中位数到最大值的距离:因此，该图是顶部或正倾斜的。

我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

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当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们看老年人的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离小于中位数到最大值的距离:因此，该图是顶部或正倾斜的。

我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

首先，让我们看看如何使用箱形图来分析数据。

箱形图分为五个主要部分，形成四个主要区域。每个区域包含图中四分之一的数据。该图最初使用以下值分为两个区域:最小值、最大值和集合的中位数或平均值。接下来，将最小值和中位数除以数据下半部分或第一/下四分位数的中位数。同样，中位数和最大值除以数据集上半部分或第三/上四分位数的中位数。如果方框越大，则数据中的方差或分布就越大。此外，如果晶须很长，那么数据具有异常值。

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均匀分布表示所有的值都是相同的。对称分布意味着地块中的每个盒子都包含相同的区域;此外，每个晶须(即Q3和Maximum之间的线以及Q1和Minimum之间的线)的长度相同。这意味着数据均匀分布，并遵循正态或钟形曲线分布。箱形图也可以倾斜:要么是顶部倾斜，要么是底部倾斜。当一个图是底部或负倾斜时，中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近底部的方框比靠近顶部的方框覆盖的面积更大。换句话说，数据被外围数据点拉到图表的负端，而正点则聚集在图表的顶部。另一方面，当中位数到最大值的距离大于中位数到最小值的距离时，图是顶部或正倾斜的。即使每个方框包含相同数量的数据(即25%)，靠近顶部的方框比靠近底部的方框覆盖更多的区域。 In other words the data is being pulled to the positive end of the chart by outlying data points, while the negative points are clustered closer together at the bottom of the chart.

当数据在箱形图或图表中被分析时，它可以用来对实验做出结论。这些结论要么支持，要么反驳一个假设。重要的是要注意，假设不能被证明，只能添加支持或反对它们的证据。甚至像万有引力这样的科学理论也没有得到证实:它们只是得到了大量实验和知识的支持。

现在，我们来回答这个问题。当我们看二年级学生的箱形图时，我们可以看到中位数到最小值的距离大于中位数到最大值的距离:因此，图是底部或负倾斜的。

我们知道科学方法始于对现象的观察。接下来，假设是发展和测试使用模拟和实验。一旦收集到数据，就可以通过统计分析得出结论。在这个问题中，我们被要求分析比较箱形图的分布。

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