Tabla de Contenidos
Interkvartilområdet kan beregnes ved at anvende følgende formel:
IQR = Q3 – Q1
- IQR = interkvartilområde
- Q3 = tredje kvartil
- Q1 = første kvartil
Eksempler på interkvartilområdet
Den største fordel ved at bruge interkvartilområdet i stedet for intervallet til måling af spredningen af et datasæt er, at førstnævnte ikke er følsomt over for outliers. For at forstå dette, lad os se på følgende eksempler:
Hvis vi har datasættet: 2, 3, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 8, 8, 9.
Den statistiske oversigt for dette datasæt er:
- Minimum 2.
- Første kvartil på 3,5.
- Median på 6.
- Tredje kvartil af 8.
- Maksimalt 9.
Fra ovenstående datasæt får vi et interkvartilområde på 4,5 (8-3,5), et interval på 7 (9-2) og en standardafvigelse på 2,34.
Hvis vi erstatter den højeste værdi på 9 med en ekstrem outlier på 100, så bliver standardafvigelsen 27,37 og intervallet er 98. Selvom dette er en ret drastisk ændring i værdier, påvirkes første og tredje kvartil ikke og derfor interkvartilområdet. ændres ikke.
Bibliografi
- Caja Poma, R. Sandsynlighed og statistik: En teoretisk og praktisk tilgang. (2018, Kindle). Spanien. Ruddy Poma æske.
- AIDEP Statistik og sandsynligheder . (1971). Spanien. Redaktionel Reverté.
- Devore, J. Sandsynlighed og statistik for teknik og videnskab. (2016). Spanien. Cengage læring.
, forskellen mellem den første og tredje kvartil og eksempler på IQR-beregninger.){kind=link}