InterquartileRange

InterquartileRange[data]

data の要素における上位四分位点と下位四分位点の差 を与える．

InterquartileRange[data,{{a,b},{c,d}}]

パラメータ a, b, c, d によって指定された四分位定義を使う．

InterquartileRange[dist]

分布 dist について上位四分位点と下位四分位点の差 を与える．

詳細

  • InterquartileRangeはIQRとしても知られている．
  • InterquartileRangeは分散についての強力な測度である．これは，外れ値にはあまり敏感ではないことを意味する．
  • InterquartileRange[data]は によって与えられる．ただし，はQuartiles[data]で与えられる． »
  • MatrixQ data については，四分位範囲は各列ベクトルについて計算される．InterquartileRange[{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}]は{InterquartileRange[{x1,x2,…}],InterquartileRange[{y1,y2,…}]}に等しい． »
  • ArrayQ data については，四分位範囲はArrayReduce[InterquartileRange,data,1]に等しい． »
  • InterquartileRange[data,{{a,b},{c,d}}]は，母数 a, b, c, d によって定義されるQuartilesを使う．
  • 一般的に選ばれる母数{{a,b},{c,d}}には以下がある．
  • {{0, 0}, {1, 0}}経験的な累積分布関数の逆関数（デフォルト）
    {{0, 0}, {0, 1}}線形補間（カリフォルニア法）
    {{1/2, 0}, {0, 0}}p n に最も近い番号が付いた要素
    {{1/2, 0}, {0, 1}}線形補間（水文学者法，デフォルト）
    {{0, 1}, {0, 1}}平均ベースの推定（ワイブル法）
    {{1, -1}, {0, 1}}最頻値ベースの推定
    {{1/3, 1/3}, {0, 1}}中央値ベースの推定
    {{3/8, 1/4}, {0, 1}}正規分布の推定
  • 母数のデフォルトによる選択値は{{1/2,0},{0,1}}である． »
  • data は次の追加的な形式と解釈を持つことがある．
  • Association値（キーは無視される） »
    SparseArray配列として，Normal[data]に等しい »
    QuantityArray配列としての数量 »
    WeightedDataもとになっているEmpiricalDistributionに基づく »
    EventDataもとになっているSurvivalDistributionに基づく »
    TimeSeries, TemporalData, …ベクトルまたは値の配列（タイムスタンプは無視される） »
    Image,Image3DRGBチャンネル値またはグレースケールの強度値 »
    Audio全チャンネルの振幅値 »
    DateObject, TimeObject日付のリストまたは時間のリスト »
  • InterquartileRange[dist]は によって与えられる．ただし，はQuartiles[dist]によって与えられる． »
  • ランダム過程 proc については，四分位範囲関数は時点 t におけるスライス分布SliceDistribution[proc,t]についてInterquartileRange[SliceDistribution[proc,t]]として計算できる． »

例題

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例  (3)

厳密数のリストの四分位範囲：

日付のリストの四分位範囲：

パラメトリック分布の四分位範囲：

スコープ  (22)

基本的な用法  (8)

厳密な入力は厳密な出力を与える：

近似入力は近似出力を与える：

他のパラメータ化を使って結果を計算する：

WeightedDataの四分位範囲を求める：

EventDataの四分位範囲を求める：

TemporalDataの四分位範囲を求める：

TimeSeriesの四分位範囲を求める：

四分位範囲は値のみに依存する：

数量を含むデータの四分位範囲を求める：

配列データ  (5)

行列のInterquartileRangeは列ごとの範囲を与える：

テンソルの四分位範囲は最初の添字に作用する：

大きい配列に使うことができる：

InterquartileRangeは，入力がAssociationのときはその値に作用する：

SparseArrayデータは密な配列と同じように使うことができる：

QuantityArrayの四分位範囲を求める：

画像データと音声データ  (2)

RGB画像のチャンネルごとの四分位範囲値：

グレースケール画像の四分位範囲強度：

すべてのチャンネルの四分位範囲振幅：

日付と時間  (4)

日付の四分位範囲を計算する：

日付の重み付き四分位範囲を計算する：

単純な四分位範囲を計算する：

異なる暦で与えられた日付の四分位範囲を計算する：

時間の四分位範囲を計算する：

異なる時刻帯指定の時刻のリスト：

分布と過程  (3)

パラメトリック分布の四分位範囲を求める：

派生分布についての四分位範囲：

データ分布について：

ランダム過程の時間スライスについての四分位範囲：

アプリケーション  (6)

InterquartileRangeは値の広がりを示す：

InterquartileRangeを使ってデータと分布の一致をチェックすることができる：

ランダムサンプルを生成する：

データの四分位範囲を求める：

分布の四分位範囲と比較する：

年間移動四分位範囲を使って，株式データでボラティリティが高かった期間を特定する：

切り倒された31本のアメリカ桜について，材木の胴回り，高さ，体積の四分位間の範囲を求める：

ランダム過程の経路集合のスライスについて，InterquartileRangeを計算する：

いくつかのスライス時間を選ぶ：

選択された時間についての四分位範囲をプロットする：

学級の生徒の身長の四分位範囲を求める：

中央値についての四分位範囲をプロットする：

特性と関係  (4)

InterquartileRangeは，線形に補間されたQuantileの値の差分である：

InterquartileRangeは，第1四分位数と第3四分位数の差である：

QuartileDeviationは四分位範囲の半分である：

BoxWhiskerChartは，データの四分位範囲を示す：

考えられる問題  (1)

InterquartileRangeは数値 data を必要とする：

記号による閉じた形が村z内する分布もある：

おもしろい例題  (1)

20個，100個，300個のサンプルについてのInterquartileRange推定値の分布：

Wolfram Research (2007), InterquartileRange, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/InterquartileRange.html （2024年に更新）.

テキスト

Wolfram Research (2007), InterquartileRange, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/InterquartileRange.html （2024年に更新）.

CMS

Wolfram Language. 2007. "InterquartileRange." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/InterquartileRange.html.

APA

Wolfram Language. (2007). InterquartileRange. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/InterquartileRange.html

BibTeX

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