quantile(x <- rnorm(1001))
也可以指定某个分位数:
quantile(rnorm(1001), probs = c(025,075))如果所给的数据资料不同,四分位差的具体计算方法也不同:1.未分组数据首先对数据进行排序,求出Ql、Q3所在的位置;其次根据位置确定其对应的标志值即Ql、Q3;最后计算二者差额的一半,即就是四分位差。Ql的位置=(n+1)/4Q3的位置=3(n+1)/42.单项式数列先计算各组的累计次数,然后确定分位点位置。Ql的位置=Σf/4Q3的位置=3Σf/4对于上面的两种情况,若(n+1)或Σf恰好为4的倍数,则计算出来的四分位数的位置就是整数,这时,各个位置上的变量值就是相应的四分位数;若(n+1)或Σf不是4的倍数,则按上面公式计算出来的四分位数的位次就可能带有小数,这时可根据插值法来计算上下四分位数。再按公式计算出四分位差。假设样本容量为50时,=12.75,=38.25,则按插值法可得:整理得:Q1=0.25X12+0.75X13同样可得:Q3=0.75X38+0.25X393.组距式数列先计算上、下四分位的值,然后再计算四分位差。此时计算四分位数的基本原理与中位数相类似。计算公式如下:式中,,,分别代表下四分位和上四分位数所在组的下限;,分别代表下四分位和上四分位数所在组以下的累计次数;,分别代表下四分位和上四分位数所在组的次数。四分位数(Quartile)是一种统计描述分析方法,用于描述任何类型的数据, 尤其是偏态数据的离散程度,即将全部数据从小到大排列,正好排列在下 1/4 位 置上的数就叫做下四分位数(按照%比,也就是 25%位置上的数)也叫做第一四 分位数,排在上 1/4 位置上的数就叫上四分位数(按照%比,也就是 75%位置上 的数)也叫做第三四分位数,同样排列在中间位置的就是中位数,也叫做第二四 分位数,四分位数间距就是指上下四分位数之间的差值。
通过建立数学模型并举例对该方法如何进行 *** 作进行分析。
假设:Me 为中位值
P(M) 为第 M 百分位数
n 为样本数 为高斯符号,X为≤X 的最小整数
则中位值的计算公式如下:
Me=X〔(n+1)/2〕----------------------------------当样本数为奇数
Me=〔X(n/2)+ X(n/2+1)〕/2----------------------当样本数偶奇数
低四分位数(即第二十五百分位数)P(25)和高四分位数(即第七十五百 分位数)P(75)的计算公式如下:
P(M)=X(Mn/100+1)--------------------------------当 Mn/100 不 为整数
P(M)=〔X(Mn/100+X(Mn/100+1)〕/2----------------当 Mn/100 为整数
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