Квартиль
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: '''Квартиль''' (от лат. quartilis — «четвёртый») — в статистике и [[Теория вероятностей|теории в...) |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| - | '''Квартиль''' (от лат. quartilis — «четвёртый») | + | '''Квартиль''' (от лат. quartilis — «четвёртый») в [[Статистика|статистике]] и [[Теория вероятностей|теории вероятностей]] — это значение, которое делит упорядоченный набор данных на четыре равные части. Таким образом, квартили являются частным случаем [[Квантиль|квантилей]]. Существуют три квартиля, обозначаемые <tex>Q_1</tex>, <tex>Q_2</tex> и <tex>Q_3</tex>: |
* '''Первый (нижний) квартиль''' <tex>Q_1</tex> — это значение, которое отсекает 25% наименьших наблюдений. То есть 25% данных находятся ниже <tex>Q_1</tex>. | * '''Первый (нижний) квартиль''' <tex>Q_1</tex> — это значение, которое отсекает 25% наименьших наблюдений. То есть 25% данных находятся ниже <tex>Q_1</tex>. | ||
| - | * '''Второй квартиль''' <tex>Q_2</tex> — это [[Медиана (статистика)|медиана]], которая делит выборку пополам: 50% данных находятся ниже и 50% выше этого значения | + | * '''Второй квартиль''' <tex>Q_2</tex> — это [[Медиана (статистика)|медиана]], которая делит выборку пополам: 50% данных находятся ниже и 50% выше этого значения. |
* '''Третий (верхний) квартиль''' <tex>Q_3</tex> — это значение, которое отсекает 75% данных. То есть 75% данных находятся ниже <tex>Q_3</tex>. | * '''Третий (верхний) квартиль''' <tex>Q_3</tex> — это значение, которое отсекает 75% данных. То есть 75% данных находятся ниже <tex>Q_3</tex>. | ||
| - | Расстояние между третьим и первым квартилями называется '''[[Межквартильный размах|межквартильным размахом]]''' (IQR) и является одной из основных мер разброса данных, устойчивой к выбросам: <tex>IQR = Q_3 - Q_1</tex> | + | Расстояние между третьим и первым квартилями называется '''[[Межквартильный размах|межквартильным размахом]]''' (IQR) и является одной из основных мер разброса данных, устойчивой к выбросам: <tex>IQR = Q_3 - Q_1</tex>. |
| - | Квартили широко используются в [[Разведочный анализ данных|разведочном анализе данных]] (EDA) для построения [[Боксплот|ящика с усами (box plot)]] и обнаружения потенциальных [[Выброс (статистика)|выбросов] | + | Квартили широко используются в [[Разведочный анализ данных|разведочном анализе данных]] (EDA) для построения [[Боксплот|ящика с усами (box plot)]] и обнаружения потенциальных [[Выброс (статистика)|выбросов]]. |
== См. также == | == См. также == | ||
Текущая версия
Квартиль (от лат. quartilis — «четвёртый») в статистике и теории вероятностей — это значение, которое делит упорядоченный набор данных на четыре равные части. Таким образом, квартили являются частным случаем квантилей. Существуют три квартиля, обозначаемые ,
и
:
- Первый (нижний) квартиль
— это значение, которое отсекает 25% наименьших наблюдений. То есть 25% данных находятся ниже
- Второй квартиль
— это медиана, которая делит выборку пополам: 50% данных находятся ниже и 50% выше этого значения.
- Третий (верхний) квартиль
— это значение, которое отсекает 75% данных. То есть 75% данных находятся ниже
Расстояние между третьим и первым квартилями называется межквартильным размахом (IQR) и является одной из основных мер разброса данных, устойчивой к выбросам: .
Квартили широко используются в разведочном анализе данных (EDA) для построения ящика с усами (box plot) и обнаружения потенциальных выбросов.
