Główna zawartość
Statystyka
Kurs: Statystyka > Rozdział 2
Lekcja 3: Podsumowywanie rozproszenia danych- Rozstęp ćwiartkowy
- Rozstęp ćwiartkowy
- Miary rozrzutu danych: zakres, wariancja i odchylenie standardowe
- Porównanie rozstępu i rozstępu ćwiartkowego (IQR)
- Pojęcie rozproszenia i odchylenie standardowe
- Obliczanie odchylenia standardowego krok po kroku
- Odchylenie standardowe dla populacji
© 2023 Khan AcademyWarunki użytkowaniapolitykę prywatnościInformacja o plikach cookie
Porównanie rozstępu i rozstępu ćwiartkowego (IQR)
Rozstęp i rozstęp ćwiartkowy (R, start subscript, Q, end subscript lub IQR) mierzą "rozrzut" danych. Spojrzenie na tę rozrzut pozwala nam stwierdzić jak różnią się od siebie dane. Rozstęp to szybki sposób na zrozumienie idei rozrzutu danych. Więcej czasu zajmuje znalezienie IQR, jednak czasem daje nam on bardziej użyteczne informacje.
Część 1: Rozstęp
Jarek zapisywał codziennie przez ostatni tydzień najwyższe temperatury w stopniach Celsjusza dla dwóch różnych miast. Temperatury dla każdego miasta są pokazane poniżej.
Warszawa: 23, comma, 25, comma, 28, comma, 28, comma, 32, comma, 33, comma, 35
Kraków: 16, comma, 24, comma, 26, comma, 26, comma, 26, comma, 27, comma, 28
Część 2: Rozstęp ćwiartkowy (IQR)
Część 3: Porównywanie rozstępu i rozstępu ćwiartkowego (R, start subscript, Q, end subscript lub IQR)
Jarek zrobił wykresy kropkowe dla temperatur w każdym mieście.
Chcesz dołączyć do dyskusji?
Na razie brak głosów w dyskusji