Кіріспе
Статистикада квартилдер – деректерді шамамен бірдей мөлшердегі төрт бөлікке немесе тоқсанға бөлетін квантильдер түрі. Квартильдерді есептеу үшін деректерді ең кішіден ең үлкенге дейін реттеу қажет; осылайша, квартильдер реттік статистиканың бір түрі болып табылады. Төрт дерек бөліміне бөлінетін үш квартил келесідей: Бірінші квартил (Q1) – ең төменгі 25% дерек осы нүктеден төмен болатын 25-перцентил ретінде анықталады. Ол сондай-ақ төменгі квартил деп те аталады. Екінші квартил (Q2) – деректер жиынтығының медианасы; демек, деректердің 50% осы нүктеден төмен жатады. Үшінші квартил (Q3) – ең төменгі 75% дерек осы нүктеден төмен болатын 75-перцентил. Ол жоғарғы квартил деп белгіленеді, себебі деректердің 75% осы нүктеден төмен. Жоғарыда сипатталған үш квартил, сондай-ақ деректердің ең кішкентай және ең үлкен мәндері (олар да квартильдер болып табылады) деректердің бес сандық сипаттамасын құрайды. Бұл сипаттама статистикада маңызды, өйткені ол деректердің ортасы және таралуы туралы ақпарат береді. Төменгі және жоғарғы квартилдерді білу таралудың қаншалықты кең екендігі және деректер жиынтығының бір жаққа қарай қисайғандығы туралы мәліметтерді ұсынады. Квартильдер деректер санын тең бөлетіндіктен, аралық квартильдер арасындағы диапазон әдетте бірдей болмайды (яғни, әдетте (Q3 – Q2) ≠ (Q2 – Q1)). Квартильдік диапазон (IQR) – 75-ші және 25-ші процентильдер арасындағы айырмашылық, яки Q3 – Q1 деп анықталады. Максималды және минималды мәндер деректердің таралуын көрсетеді, ал жоғарғы және төменгі квартильдер нақты дерек нүктелерінің орналасуы, деректердегі аномалиялардың болуы және деректердің ортаңғы 50% және сыртқы нүктелері арасындағы айырмашылық туралы толыққанды ақпарат бере алады.
In statistics, quartiles are a type of quantiles which divide the number of data points into four parts, or quarters, of more or less equal size. The data must be ordered from smallest to largest to compute quartiles; as such, quartiles are a form of order statistic. The three quartiles, resulting in four data divisions, are as follows:
The first quartile (Q1) is defined as the 25th percentile where lowest 25% data is below this point. It is also known as the lower quartile. The second quartile (Q2) is the median of a data set; thus 50% of the data lies below this point. The third quartile (Q3) is the 75th percentile where lowest 75% data is below this point. It is known as the upper quartile, as 75% of the data lies below this point. Along with the minimum and maximum of the data (which are also quartiles), the three quartiles described above provide a five number summary of the data. This summary is important in statistics because it provides information about both the center and the spread of the data. Knowing the lower and upper quartile provides information on how big the spread is and if the dataset is skewed toward one side. Since quartiles divide the number of data points evenly, the range is generally not the same between adjacent quartiles (i. e. usually (Q3 Q2) ≠ (Q2 Q1)). Interquartile range (IQR) is defined as the difference between the 75th and 25th percentiles or Q3 Q1. While the maximum and minimum also show the spread of the data, the upper and lower quartiles can provide more detailed information on the location of specific data points, the presence of outliers in the data, and the difference in spread between the middle 50% of the data and the outer data points.
Дискретті үлестірулер
Дискретті таралымдар үшін квартилдік мәндерді қалай таңдауға қатысты жалпы келісім жоқ.
1-әдіс
Бұйрықталған деректер жиынтығын екіге бөлу үшін медианды пайдаланыңыз. Медиана екінші квартильге айналады. Егер бастапқы реттелген деректер жиынтығында тақ сандағы деректер болса, медиананы (реттелген тізімдегі ортақ мән) екі жартысына да қоспаңыз. Егер бастапқы реттелген деректер жиынтығында жұп сандағы деректер болса, деректер жиынтығын дәл жартысына бөліңіз. Төменгі квартилдің мәні – деректердің төменгі жартысының медианасы. Жоғарғы квартилдің мәні – деректердің жоғарғы жартысының медианасы. Бұл ереже TI 83 калькуляторының қорапша тәрізді графигі және "1 Var Stats" функцияларында қолданылады.
2-әдіс
Бұйрықталған деректер жиынтығын екіге бөлу үшін медианды пайдаланыңыз. Медиана екінші квартилге айналады. Егер бастапқы реттелген деректер жиынтығында тақ сандағы дерек нүктелері болса, медиананы (реттелген тізімдегі орталық мән) екі жартысына да қосыңыз. Егер бастапқы реттелген деректер жиынтығында жұп сандағы дерек нүктелері болса, деректер жиынтығын дәл жартысына бөліңіз. Төменгі квартилдің мәні – деректердің төменгі жартысының медианасы. Жоғарғы квартилдің мәні – деректердің жоғарғы жартысының медианасы. Бұл әдіспен есептелген мәндер "Туки шаршаулары" деп те аталады; сондай-ақ midhinge туралы да қараңыз.
3-әдіс
Бұйрықталған деректер жиынтығын екіге бөлу үшін медианды пайдаланыңыз. Медиана екінші квартилге айналады. Егер деректер нүктелерінің саны тақ болса, келесі қадамға өтіңіз. Егер деректер нүктелерінің саны жұп болса, 3-әдіс 1-әдіс немесе 2-әдіс сияқты басталады, және сіз медианын жаңа дерек нүктесі ретінде қосуды немесе қоспауды таңдай аласыз. Егер сіз медианын жаңа дерек нүктесі ретінде таңдасаңыз, дерек нүктелерінің саны тақ болғандықтан, 2- немесе 3-қадамға өтіңіз. Егер медиананы жаңа дерек нүктесі ретінде таңдамасаңыз, 1- немесе 2-әдісті бастаған жерден жалғастырыңыз. Егер (4n+1) дерек нүктесі болса, төменгі квартил – n-ші дерек мәнінің 25%-ы және (n+1)-ші дерек мәнінің 75%-ы; жоғарғы квартил – (3n+1)-ші дерек нүктесінің 75%-ы және (3n+2)-ші дерек нүктесінің 25%-ы. Егер (4n+3) дерек нүктесі болса, төменгі квартил – (n+1)-ші дерек мәнінің 75%-ы және (n+2)-ші дерек мәнінің 25%-ы; жоғарғы квартил – (3n+2)-ші дерек нүктесінің 25%-ы және (3n+3)-ші дерек нүктесінің 75%-ы.
Квартильдер үшін компьютерлік бағдарламалық қамтамасыз ету
+ОртаFunctionQuartile әдісіMicrosoft ExcelQUARTILE. EXC әдісі 4Microsoft ExcelQUARTILE. INC әдісі 3TI 8X сериялы калькуляторлар1 Var Stats әдісі 1Rfivenum әдісі 2Pythonnumpy. percentile әдісі 3Pythonpandas. DataFrame. describe әдісі 3
MATLAB
Matlab-та квартилдерді есептеу үшін quantile(A,p) функциясын қолдануға болады. Мұнда A – талдау жүргізіліп жатқан деректердің векторы, ал p – төменде көрсетілгендей квартилдерге қатысты пайыздық көрсеткіш.
+pШығарылатын КВАРТИЛЬ МӘНІ
0Минимумдық мән
0.25Төменгі квартиль (25-перцентиль)
0.5Ортан мән (медиана)
0.75Жоғарғы квартиль (75-перцентиль)
1Максимумдық мән