四分位数英文解释翻译、四分位数的近义词、反义词、例句
英语翻译:
quartile
分词翻译:
四分的英语翻译:
【化】 quartering
位数的英语翻译:
digit
专业解析
四分位数(Quartile)的汉英词典释义与统计详解
一、术语定义
- 中文: 四分位数
- 英文: Quartile
- 核心概念: 统计学中,将一组有序数据(从小到大排列)划分为四个等份时,位于分割点上的三个数值。这三个点将数据分布范围分为四段,每段包含约25%的数据点。
二、具体分位数详解
-
第一四分位数 (Q₁ / Lower Quartile)
- 位置: 位于有序数据集前25% 数据点结束处。
- 意义: 表示有25% 的数据小于或等于该值,有75% 的数据大于或等于该值。
- 别称: 下四分位数、第25百分位数 (25th Percentile)。
-
第二四分位数 (Q₂ / Median)
- 位置: 位于有序数据集的正中间。
- 意义: 表示有50% 的数据小于或等于该值,有50% 的数据大于或等于该值。即数据集的中位数。
- 别称: 中位数、第50百分位数 (50th Percentile)。
-
第三四分位数 (Q₃ / Upper Quartile)
- 位置: 位于有序数据集前75% 数据点结束处。
- 意义: 表示有75% 的数据小于或等于该值,有25% 的数据大于或等于该值。
- 别称: 上四分位数、第75百分位数 (75th Percentile)。
三、计算方法(常用)
四分位数的计算有多种方法(如N+1法、N-1法、线性插值法等),以下展示基于位置公式的通用思路(以线性插值思想为例):
-
确定位置:
- Q₁ 位置 = (n + 1) / 4
- Q₂ 位置 = (n + 1) / 2 (即中位数位置)
- Q₃ 位置 = 3(n + 1) / 4
- 其中
n
为数据点总数。
-
计算数值:
- 若位置为整数,则该位置对应的数据即为四分位数。
- 若位置非整数(如 k.f),则取第
k
位和第 k+1
位数据的加权平均值:
- 值 = 数据ₖ + f × (数据ₖ₊₁ - 数据ₖ)
四、核心作用与应用
- 描述数据分布: 反映数据集中趋势(Q₂)和离散程度(Q₁与Q₃的间距,即四分位距 IQR = Q₃ - Q₁)。
- 识别异常值: 常用规则:小于 Q₁ - 1.5×IQR 或大于 Q₃ + 1.5×IQR 的数据点可能为异常值。
- 构建箱线图: 箱线图的核心元素即由 Q₁、Q₂(中位数)、Q₃ 以及最小/最大值(或须端)构成,直观展示数据分布特征。
- 比较不同数据集: 通过比较不同组数据的四分位数位置和IQR,可以分析其分布差异。
五、公式表示
四分位距 (IQR) 公式:
$$ IQR = Q_3 - Q_1 $$
权威参考来源:
- 国家统计局: 统计术语标准定义与应用指南(官网提供统计知识库)。
- 高等教育出版社《统计学》教材: 国内高校广泛使用的经典教材,系统阐述四分位数原理与计算。
- Investopedia: Quartile Definition: 国际权威金融教育平台,提供清晰统计术语解释(英文)。
- Khan Academy: Measuring spread in quantitative data: 知名教育平台,通过视频和教程讲解四分位数等统计概念(英文)。
网络扩展解释
四分位数是统计学中用于描述数据分布的重要概念,它将一组有序数据分为四个等份。以下是详细解释:
一、基本定义
三个四分位数分别标记为Q1、Q2、Q3:
- Q1(第一四分位数):将数据中25%的数值小于等于该值,又称下四分位数
- Q2(第二四分位数):即中位数,将数据分为相等的两半
- Q3(第三四分位数):数据中75%的数值小于等于该值,又称上四分位数
二、计算方法
- 排序数据:将数据集从小到大排列
- 确定中位数(Q2):
- 计算Q1和Q3:
- 将数据分为不含中位数的前后两半
- 分别在前后半部再次取中位数
示例:数据集
- Q2 = (7+9)/2 = 8
- Q1 = (3+5)/2 = 4(前半部的中位数)
- Q3 = (11+13)/2 = 12(后半部的中位数)
三、核心应用
- 箱线图绘制:Q1-Q3构成箱体,显示数据集中间50%的分布
- 异常值检测:通过四分位距(IQR=Q3-Q1)计算数据合理范围
- 正常值范围:[ Q1-1.5IQR, Q3+1.5IQR ]
- 数据分布分析:比较Q1/Q3与中位数的位置关系,可判断数据偏态
四、注意事项
- 当数据量较少时,不同计算方法(如N+1法、N-1法)可能得出不同结果
- 在Excel中使用QUARTILE函数,在Python中可用numpy.percentile计算
- 与百分位数的关系:Q1=25th百分位数,Q3=75th百分位数
这种划分方式能有效避免极端值影响,比全距更稳定地反映数据分布特征,是描述性统计分析的基础工具之一。
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