Войти
График (с межквартильным размахом) и функция плотности вероятности (pdf) для a Нормальный N (0, σ) Популяция В описательной статистике, межквартильный размах (IQR ), также называемый среднераспространенным, средние 50% или H ‑ spread, является мерой статистической дисперсии, равной разнице между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1. Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычтенный из третьего квартиля; эти квартили можно ясно увидеть на прямоугольной диаграмме данных. Это усеченная оценка, определяемая как 25% усеченный диапазон, и обычно используемый надежный показатель масштаба.
IQR - это мера изменчивости, основанная на о разделении набора данных на квартили. Квартили делят упорядоченный набор данных на четыре равные части. Значения, разделяющие части, называются первым, вторым и третьим квартилями; и обозначаются Q1, Q2 и Q3 соответственно.
В отличие от общего диапазона, Межквартильный диапазон имеет точку разбивки , равную 25%, и поэтому часто предпочтительнее всего диапазона.
IQR используется для построения коробчатых диаграмм, простых графических представлений распределения вероятностей.
IQR используется на предприятиях как маркер их дохода ставки.
Для симметричного распределения (где медиана равна midhinge, среднему значению первого и третьего квартилей), половина IQR равна медианному абсолютному отклонению (MAD).
медиана является соответствующей мерой центральной тенденции.
IQR может использоваться для выявления выбросов (см. ниже ).
Квартильное отклонение или полуинтерквартильный диапазон определяется как половина IQR.
IQR набора значений рассчитывается как разница между верхним и нижние квартили, Q 3 и Q 1. Каждый квартиль - это медиана, рассчитанная следующим образом.
Дано четное 2n или нечетное 2n + 1 количество значений
Второй квартиль Q 2 такой же, как и обычная медиана.
Следующая таблица состоит из 13 строк и соответствует правилам для нечетного количества записей.
| i | x [i] | Медиана | Квартиль |
|---|---|---|---|
| 1 | 7 | Q2= 87. (медиана всей таблицы) | Q1= 31. (медиана верхней половины, от строки с 1 по 6) |
| 2 | 7 | ||
| 3 | 31 | ||
| 4 | 31 | ||
| 5 | 47 | ||
| 6 | 75 | ||
| 7 | 87 | ||
| 8 | 115 | ||
| Q3= 119. (медиана нижней половины, с 8 по 13 ряды) | |||
| 9 | 116 | ||
| 10 | 119 | ||
| 11 | 119 | ||
| 12 | 155 | ||
| 13 | 177 |
Для данных в этой таблице межквартильный диапазон составляет IQR = Q 3 - Q 1 = 119 - 31 = 88.
+ −−−−− + - + * | −−−−−−−−−−− | | | −−−−−−−−−−− | + −−−−− + - + + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + −−− + числовая строка 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Для набора данных в этом прямоугольной диаграмме :
Это означает, что усы 1,5 * IQR могут быть неодинаковыми по длине.
Межквартильный диапазон непрерывного распределения может быть вычислен путем интегрирования функции плотности вероятности (которая дает кумулятивную функцию распределения - любой другие средства расчета CDF также будут работать). Нижний квартиль Q 1 представляет собой такое число, что интеграл PDF от -∞ до Q 1 равен 0,25, а верхний квартиль Q 3, такое число, что интеграл от -∞ до Q 3 равен 0,75; в терминах CDF квартили можно определить следующим образом:
где CDF - это функция квантиля.
Межквартильный размах и медиана некоторых распространенных распределений показаны ниже
| Распределение | Медиана | IQR |
|---|---|---|
| Нормальный | μ | 2 Φ (0,75) σ ≈ 1,349 σ ≈ (27/20) σ |
| Лаплас | μ | 2b ln (2) ≈ 1.386b |
| Коши | μ | 2γ |
IQR, среднее и стандартное отклонение генеральной совокупности P можно использовать в простом тесте того, является ли P нормально распределенным или гауссовым. Если P имеет нормальное распределение, то стандартный балл первого квартиля, z 1, равен -0,67, а стандартный балл третьего квартиля, z 3, составляет +0,67. Учитывая среднее значение = X и стандартное отклонение = σ для P, если P нормально распределено, первый квартиль
и третий квартиль
Если фактические значения первого или третьего квартилей существенно отличаются от расчетных значений, P не имеет нормального распределения. Однако нормальное распределение можно тривиально изменить, чтобы сохранить его Q1 и Q2 std. баллы 0,67 и -0,67 и не имеют нормального распределения (так что вышеупомянутый тест даст ложноположительный результат). Здесь будет указан лучший тест на нормальность, такой как график Q-Q.
График «прямоугольник и усы» с четырьмя умеренными выбросами и одним экстремальным выбросом. На этой диаграмме выбросы определяются как умеренные, выше Q3 + 1,5 IQR, и как экстремальные, выше Q3 + 3 IQR. Межквартильный диапазон часто используется для поиска выбросов в данных. Выбросы здесь определяются как наблюдения, которые падают ниже Q1 - 1,5 IQR или выше Q3 + 1,5 IQR. На диаграмме высшее и наименьшее встречающиеся значения в пределах этого предела обозначены усами прямоугольника (часто с дополнительной полосой в конце усов), а любые выбросы - отдельными точками.
Средства массовой информации, связанные с Межквартильным интервалом в Wikimedia Commons