馬氏距離是基于卡方分布的，度量多元outlier離群點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)方法。

在一個維度的空間中，即一維數(shù)據(jù)分布中，最好的檢測離群點(diǎn)的方法通常是使用**盒形圖 (Box Plot)**。因此，正確答案是B: 作盒形圖。以下是對每種方法的專業(yè)分析：

| 方法 | 適用性分析 |
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| 正態(tài)分布概率圖 | 主要用于判斷數(shù)據(jù)是否符合正態(tài)分布，而不是直接用于檢測離群點(diǎn)。對一維數(shù)據(jù)較難清晰識別離群點(diǎn)。 |
| 盒形圖 | 直接、清晰地展示出數(shù)據(jù)的四分位范圍，并通過“須狀”標(biāo)識出潛在離群點(diǎn)，是一維數(shù)據(jù)中檢測離群點(diǎn)的流行方法。 |
| 馬氏距離 | 一般用于多維數(shù)據(jù)中檢測離群點(diǎn)，對于一維數(shù)據(jù)，計(jì)算馬氏距離沒有意義，因?yàn)閰f(xié)方差矩陣不是非零值。 |
| 散點(diǎn)圖 | 散點(diǎn)圖在一維數(shù)據(jù)分析中不是很實(shí)用，通常用于二維或多維數(shù)據(jù)可視化。因此，不太適合一維離群點(diǎn)檢測。 |

### 盒形圖的優(yōu)點(diǎn)：
- **簡潔明了**：通過圖示可以快速識別出數(shù)據(jù)的中位數(shù)、四分位數(shù)，以及可能的離群點(diǎn)。
- **易于理解**：不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)計(jì)算即可識別出明顯的異常數(shù)據(jù)點(diǎn)。
- **適用范圍廣**：適用于大多數(shù)類型的單變量數(shù)據(jù)分布。

因此，在一維數(shù)據(jù)的情況下，使用盒形圖來檢測離群點(diǎn)是最為簡便和有效的選擇。