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

在一維空間中檢測離群點的方法可以根據(jù)數(shù)據(jù)的特性和具體需求選擇。以下是對每個選項的分析：

| 方法 | 分析 |
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| A: 作正態(tài)分布概率圖 | 適用于數(shù)據(jù)近似正態(tài)分布的情況。通過繪制正態(tài)概率圖，可以觀察數(shù)據(jù)是否沿著對角線分布，偏離較大的數(shù)據(jù)點可能是離群點。 |
| B: 作盒形圖 | 盒形圖是一種簡單直觀的方法，通過顯示數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、最大值和最小值來檢測離群點。任何落在"胡須"之外的數(shù)據(jù)點通常被視為離群點。 |
| C: 馬氏距離 | 馬氏距離通常用于多維空間中檢測離群點，而不是一維。它考慮了數(shù)據(jù)的協(xié)方差結(jié)構(gòu)，在一維情況下其效果與歐氏距離類似，不如其他方法直觀。 |
| D: 作散點圖 | 在一維情況下，散點圖僅顯示數(shù)據(jù)的分布，對于離群點的識別不如其他方法具備直接的優(yōu)勢。 |

對于一維數(shù)據(jù)，**B: 作盒形圖**通常是最有效且直觀的方法。盒形圖能夠快速識別異常值，并且易于解釋，是一維數(shù)據(jù)離群點檢測的常用工具。