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{转载}四分位数

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原文链接：

http://www.cnblogs.com/gispathfinder/p/5770091.html


分位数(quantile)


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四分位数（Quartile），即统计学中，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得分就是四分位数。

第一四分位数 (Q1)，又称“较小四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后


第25%


的数字。

——-位置

第二四分位数 (Q2)，又称“中位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第50%的数字。

第三四分位数 (Q3)，又称“较大四分位数”，等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。

第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range,IQR）。

首先确定四分位数的


位置


：


Q1


的位置


= (n+1) × 0.25


Q2


的位置


= (n+1) × 0.5


Q3


的位置


= (n+1) × 0.75

n表示项数

对于四分位数的确定，有不同的方法，另外一种方法基于N-1 基础。即

Q1的位置=（n-1）x 0.25

Q2的位置=（n-1）x 0.5

Q3的位置=（n-1）x 0.75

Excel 中有两个四分位数的函数。QUARTILE.EXC 和QUARTILE.INC

QUATILE.EXC 基于 N+1 的方法，QUARTILE.INC基于N-1的方法。


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实例1

数据总量: 6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36

由小到大排列的结果: 6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49

一共11项

Q1 的位置=（11+1） × 0.25=3， Q2 的位置=（11+1）× 0.5=6， Q3的位置=（11+1） × 0.75=9

Q1 = 15，

Q2 = 40，

Q3 = 43

实例2

数据总量: 7, 15, 36, 39, 40, 41

一共6项

Q1 的位置=（6+1）× 0.25=1.75， Q2 的位置=（6+1） × 0.5=3.5， Q3的位置=（6+1） × 0.75=5.25

Q1 = 7+（15-7）×（1.75-1）= 13，

Q2 = 36+（39-36）×（3.5-3）= 37.5，

Q3 = 40+（41-40）×（5.25-5）= 40.25

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(1)+[a(2)-a(1)] *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 

R语言举例

> x=c(6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49)
> quantile(x,.25)

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> x=c(6,7,15,36,39,40,41,42,43,47,49)
> quantile(x,25)
Error in quantile.default(x, 25) : 'probs' outside [0,1]
> quantile(x,0.25)
 25%
25.5
>