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四分位数(Quartile)是统计学中分位数的一种,即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。
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概念[编辑]
- 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)。
运算过程[编辑]
关于四分位数值的选择尚存争议[1]。
主要选择四分位的百分比值(p),及样本总量(n)有以下数学公式可以表示:[2]
- 情况1: 如果 L 是一个整数,则取 第 L 和 第 L+1 的平均值
- 情况2: 如果 L 不是一个整数,则取下一个最近的整数。(比如 , 则取 2 )
例如[编辑]
图示中箱形图(有四分位数及四分位距)和概率密度函数 为描述一个常规总量 N(0,1σ2)的分布情况
一个算法如下(可以兼用TI-83计算器):
- 利用中位数使数据分成两列(不要把中位数放入已分好的数列),
- 第一四分位数为第一组数列的中位数;第三四分位数为第二组数列的中位数。
以下例子可以用来参考。
例如 1
数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36
由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49
例如 2
数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41
例如 3
数据总量: 1, 2, 3, 4
应用[编辑]
不论 的变异量数数值为何,均视为一个分界点,以此将总数分成四个相等部分,可以通过比较,分析其数据变量的趋势。
参考文献[编辑]
时间: 2024-11-15 05:06:07