四分位差怎么计算
四分位差怎么计算
四分位差的计算公式为：Q=Q3-Q1。四分位差反映了中间50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间的数据越集中；其数值越大，说明中间的数据越分散。而且四分位差不受极值的影响。
公式是在自然科学中用数学符号表示几个量之间关系的式子。具有普遍性，适合于同类关系的所有问题。在数理逻辑中，公式是表达命题的形式语法对象，除了这个命题可能依赖于这个公式的自由变量的值之外。
四分位差怎么计算
1、将数据从小到大排序，计为数组a（1 to n），n代表数据的长度
2、确定四分位数的位置：b= 1+(n-1) × 0.25= 2.25，b的整数部分计为c b的小数部分计为d
计算Q1：Q1=a(c)+[a(c+1)-a(c)]*d=a(2)+[a(3)-a(2)] *0.25 =15+（36-15）×（2.25-2）=20.25
3、计算如上 Q2与Q3的求法类似，四分位差=Q3-Q1
例如：
数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41
一共6项
数列项为偶数项时，四分位数Q2为该组数列的中数，（n+1）/4= 7/4 =1.75，Q1在第一与第二个数字之间，3（n+1）/4= 21/4 =5.25, Q3在第五与第六个数字之间，
Q1 = 0.75*15+0.25*7 = 13，
Q2 = （36+39）/2= 37.5，
Q3 = 0.25*41+0.75*40 = 40.25.
扩展资料：四分位数（Quartile）也称四分位点，是指在统计学中把所有数值由小到大排列并分成四等份，处于三个分割点位置的数值。多应用于统计学中的箱线图绘制。
它是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。四分位数是通过3个点将全部数据等分为4部分，其中每部分包含25%的数据。很显然，中间的四分位数就是中位数，因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值（称为下四分位数）和处在75%位置上的数值（称为上四分位数）。
与中位数的计算方法类似，根据未分组数据计算四分位数时，首先对数据进行排序，然后确定四分位数所在的位置，该位置上的数值就是四分位数。与中位数不同的是，四分位数位置的确定方法有几种，每种方法得到的结果会有一定差异，但差异不会很大。
浓度极差名词解释
四分位差（quartile deviation），也称为内距或四分间距（inter-quartile range），它是上四分位数（QU，即位于75%）与下四分位数（QL，即位于25%）的差。计算公式为：Qd =QU-QL，四分位差反映了中间50%数据的离散程度，其数值越小，说明中间的数据越集中；其数值越大，说明中间的数据越分散。四分位差不受极值的影响。
数学：
数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科。数学是人类对事物的抽象结构与模式进行严格描述的一种通用手段，可以应用于现实世界的任何问题，所有的数学对象本质上都是人为定义的。从这个意义上，数学属于形式科学，而不是自然科学。不同的数学家和哲学家对数学的确切范围和定义有一系列的看法。
茎叶图怎么看标准差大小
茎叶图用公式计算四分位差。根据查询相关公开信息，茎叶图四分位差计算公式是Q=Q3-Q1，四分位差表示了一组数据中间50%的数据的离散程度，通过它可来衡量中位数的代表性。茎叶图又称枝叶图，由统计学家约翰托奇设计，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。
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