Algoritmo di ricerca dei quartili:
I quartili vengono calcolati utilizzando la mediana. Se il numero di record è un numero pari, cioè 2n, il primo quartile (Q1) è uguale alla mediana di n record più piccoli e il terzo quartile (Q3) è uguale alla mediana di n record più grandi.
Se il numero di record è dispari, cioè nella forma (2n + 1), allora
- il primo quartile (Q1) è la mediana di n record più piccoli
- terzo quartile (Q1) è la mediana di n record più grandi
- secondo quartile (Q2) è lo stesso, come una normale mediana.
Intervallo: è la differenza tra il valore più grande e il valore più piccolo in un determinato set di dati.
Intervallo interquartile:
Intervallo interquartile (IQR), chiamato anche media o media 50% , o tecnicamente H-spread — è la differenza tra il terzo quartile (Q3) e il primo quartile (Q1). Copre il centro di distribuzione e contiene il 50% delle osservazioni. IQR = Q3 — Q1
Usi :
- L’intervallo interquartile ha un punto di rottura del 25%, motivo per cui è spesso preferito l’intera gamma.
- IQR è usato per tracciare box plot, semplici rappresentazioni grafiche di distribuzioni di probabilità.
- L’IQR può essere utilizzato anche per identificare i valori anomali in un determinato set di dati.
- IQR fornisce l’andamento centrale dei dati.
Prendi una decisione
- Il set di dati ha un intervallo interquartile (IQR) più elevato e una maggiore variabilità.
- È preferibile un set di dati con un intervallo interquartile (IQR) inferiore.
Supponiamo che se abbiamo due dataset e i loro intervalli interquartile sono IR1 e IR2, e se IR1" IR2, si dice che i dati in IR1 hanno una variabilità maggiore rispetto ai dati in IR2 e i dati in IR2 sono preferibili.
Esempio :
- Di seguito è riportato il numero di candidati iscritti ogni giorno negli ultimi 20 giorni al corso —
Strutture dati e algoritmi — DSA Online 3 in Python.Engineering
75, 69, 56, 46, 47, 79, 92, 97, 89, 88, 36, 96, 105, 32, 116, 101, 79, 93, 91, 112 - Dopo aver ordinato il set di dati sopra:
32, 36, 46, 47, 56, 69, 75, 79, 79, 88, 89, 91, 92, 93, 96, 97, 101, 105, 112, 116 - Il numero totale di termini qui è 20.
- Il secondo quartile (Q2) o mediana dei dati di cui sopra è (88 + 89) / 2 = 88,5
- Il primo quartile (Q1) è la mediana del primo n, ovvero 10 termini (o n, ovvero 10 valori più piccoli) = 62,5
- Terzo quartile (Q3) &# 8212; questa è la mediana n, ovvero I 10 valori più grandi (o gli ultimi n, ovvero 10 valori) = 96,5.
- Allora IQR = Q3 — Q1 = 96,5 — 62,5 = 34,0
Intervallo interquartile utilizzando numpy.median
| import numpy come np
|
Output: 34.0
Intervallo interquartile utilizzando numpy.percentile
| < p> print (IQR) |
Output: 34.0
Intervallo interquartile usando scipy.stats.iqr
< p> # Importa statistiche dalla libreria Scipy
|
Output: 34.0
Deviazione quartile
Deviazione quartile — questa è la metà della differenza tra il terzo quartile (Q3) e il primo quartile (Q1), cioè metà dell’intervallo interquartile (IQR). (Q3 — Q1) / 2 = IQR / 2
Prendi una decisione
Il set di dati con una deviazione del quartile più alta , ha una maggiore volatilità.
Deflessione quartile utilizzando numpy.median
|
< br /> |
Uscita: 17,0
