Межквартильный размах

Определение. Межквартильный размах — это разница между большей и меньшей квартилями. Данное значение показывает размах для центральных 50% данных. [c.35]

Количество работников 5 20 15 7 3 ( ) Найдите медиану и межквартильный размах значений заработной платы в данной компании. [c.44]

Имея эти значения, получаем межквартильный размах [c.35]

Диапазон = 28, межквартильный размах = 6. [c.410]

Рз = 3/4(п + 1) = 4(15 + 1) = 3/4(16) = 12-е порядковое значение. Двенадцатое значение в последовательности равно 3.74. Следовательно, 03 = 3.74 ф. ст. Итак, имея значения квартилей, мы можем определить межквартильный размах как 10К = Оз — О1 = 3.74 — 1.50 = 2.24 ф. ст. [c.36]

Е) Найдите размах и межквартильный размах для каждого из приведенных ниже наборов данных [c.44]

Итак, межквартильный размах составляет 10К = 0з — б = 8 — 5 = 3 единицам. [c.37]

Отсюда межквартильный размах 10К - 0 — О, = 585 — 425 = 160 ф. ст. [c.38]

Значения медианы показывают, что средняя заработная плата в электронике выше, чем в строительстве. Данные также показывают, что в электронной отрасли половина обследованных работников получают менее 470 ф. ст., а другая половина — более 470 ф. ст. Аналогично, в строительной отрасли значение в 350 ф. ст. является центральной точкой раздела обследованных работников на две одинаковые группы. Межквартильный размах дает интервал, содержащий центральные 50% работников. Для работников строительной отрасли значение размаха больше, что свидетельствует о большей вариации значений заработной платы в данной отрасли. [c.42]

В целом, межквартильный размах и среднеквадратическое отклонение дают приемлемое значение разброса, и оба этих метода могут использоваться как средство сравнения двух и более наборов данных. Как вариант, вместо указания межквартильного размаха более информативной может оказаться простая констатация значений большей и меньшей квартилей. Размах редко применяется при сравнении наборов данных, так как, что было показано в предьщущих разделах, его значение может быть легко искажено отдельными экстремальными значениями. Среднеквадратическое отклонение — это не только отличный способ сравнения вариации в наборах данных. Его также можно использовать как фактически единственное в своем роде средство определения некоторых распределений (см. главу 2, посвященную вероятности). [c.43]

Показатели вариации, такие как средне квадратическое отклонение и межквартильный размах, можно использовать при сравнении наборов данных с точки зрения вариации или дисперсии значений. Эти показатели придают дополнительный вес сравнительному анализу данных и могут оказаться основой при распознавании распределений со сходными средними. [c.48]

I) Найдите медиану и межквартильный размах с целью сравнения следующих данных [c.50]

Часто распределение результатов анализа лишь приближенно соответствует нормальному закону (например, оно, как и нормальное, может быть симметричным и унимодальным, однако обладать хвостами, значительно более выраяфннымн по сравнению с нормальным распределением), а серии данных могут сод жать промахи. В подобных ст чаях целесообразно использовать устойчивые робастные) статистические методы и представлять данные графически в форме, показанной на рис, 2.4-2. Обычно в робастных методах вместо среднего используют медиану, а вместо выборочного стандартного отклонения — в частности, межквартильный размах. Поясним значение последней характеристики. Мы определили медиану как среднее по порядку значение сернн результатов. Аналогично, можно определить величины, являющиеся средними по порядку ме сцу наименьшим значением и медианой и ме медианой и наибольшим значением. Они называются, соответственно, ннжией (LQ) н верхней (UQ) квартилью. Межквартильный размах (IQR) есть разность UQ-LQ, Кроме того, данные можно представить просто в виде среднего (X) с указанием чнсла результатов п, из которых оно рассчитано, и ставдартного от- [c.70]

Справочник химика 21

Химия и химическая технология