QuartileSkewness

QuartileSkewness[data]

给出列表 list 中元素的四分位偏度系数.

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

使用参数 a、b、c、d 指定的分位数定义.

QuartileSkewness[dist]

给出分布 dist 的四分位偏度系数.

更多信息

  • QuartileSkewness[data] 由 给出，其中 由 Quartiles[data] 给出.
  • 正的四分位偏度表明中位数 更接近于下四分位数 ，而不是上四分位数 .
  • 负的四分位偏度表明中位数 更接近于上四分位数 .
  • QuartileSkewness[data,{{a,b},{c,d}}] 使用通过 Quartiles[data, {{a,b},{c,d}}] 计算所得的 . »
  • 参数 {{a,b},{c,d}} 的常见选择包括：
  • {{0,0},{1,0}}逆经验 CDF
    {{0,0},{0,1}}线性插值（California 法）
    {{1/2,0},{0,0}}编号最接近 p n 的元素
    {{1/2,0},{0,1}}线性插值（水文学法；默认）
    {{0,1},{0,1}}基于均值的估计（Weibull 法）
    {{1,-1},{0,1}}基于众数的估计
    {{1/3,1/3},{0,1}}基于中位数的估计
    {{3/8,1/4},{0,1}}正态分布估计
  • 参数的默认选择是 {{1/2,0},{0,1}}. »
  • data 可以有以下其他形式和解释：
  • Association数值（键被忽略） »
    SparseArray数组，相当于 Normal[data] »
    QuantityArray量组成的数组 »
    WeightedData基于 EmpiricalDistribution »
    EventData基于 SurvivalDistribution »
    TimeSeries, TemporalData, …向量或数值组成的数组（忽略时间戳） »
    Image,Image3DRGB 通道的值或灰度的强度值 »
    Audio所有通道的幅值 »
    DateObject, TimeObject日期列表或时间列表 »

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

一组确切数值的四分位偏移系数：

日期列表的四分位偏度系数：

参数分布的四分位偏度：

范围  (23)

基本用法  (8)

精确的输入给出精确的输出：

近似输入给出近似输出：

用其他参数化计算结果：

求 WeightedData 的四分位偏度：

求 EventData 的四分位偏度：

求 TemporalData 的四分位偏度：

求 TimeSeries 的四分位偏度：

四分位偏度只取决于值：

求含有量的数据的四分位数偏度：

数组数据  (5)

矩阵的 QuartileSkewness 给出列的四分位数偏度：

张量的 QuartileSkewness 给出在第一级上按列计算的四分位偏度：

适用于大型数组：

当输入为 Association 时，QuartileSkewness 只作用于值：

可以像使用密集数组一样使用 SparseArray 数据：

求 QuantityArray 的四分位偏度：

图像和音频数据  (2)

按通道计算的 RGB 图像的四分位偏度：

灰度图的强度值的四分位偏度：

所有通道的幅值的四分位偏度：

日期和时间  (5)

计算日期的四分位偏度系数：

计算日期的加权四分位偏度系数：

与未加权的四分位偏度系数相比较：

计算以不同的日历给出的日期的四分位偏度系数：

计算时间的四分位偏度系数：

计算以不同的时区规范给出的时间的四分位偏度系数：

分布和过程  (3)

求参数式分布的四分位偏度：

导出分布的四分位偏度：

数据分布：

随机过程的时间切片的四分位偏度：

应用  (6)

零 QuartileSkewness 表明中位数与剩下的四分位数一样远：

正 QuartileSkewness 表明中位数与下四分位数更接近：

负 QuartileSkewness 表明中位数与上四分位数更接近：

在给出一些极值的条件下能够对不对称进行强估计：

基于 Mean 的估计方法受到极值的较大影响：

该时间序列包含一个人在五个月时间内每天采用的步骤数目：

步骤数目的中位数：

分析步骤分布是否更偏向上分位数或者下分位数：

每天频率数目的直方图显示中位数更接近上分位数：

求一个班级孩子们身高的分位数偏度：

负数分位数偏度表明中位数更接近下分位数：

属性和关系  (3)

QuartileSkewness 是线性插值 Quantile 的函数：

QuartileSkewness 是一个四分位函数：

QuartileSkewness 是中间值，第一四分位数和偏移量的函数 ：

可能存在的问题  (1)

QuartileSkewness 要求是数值：

巧妙范例  (1)

对于20、100和300个样本， QuartileSkewness 估计值的分布：

Wolfram Research (2007)，QuartileSkewness，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/QuartileSkewness.html （更新于 2024 年）.

文本

Wolfram Research (2007)，QuartileSkewness，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/QuartileSkewness.html （更新于 2024 年）.

CMS

Wolfram 语言. 2007. "QuartileSkewness." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. 最新版本 2024. https://reference.wolfram.com/language/ref/QuartileSkewness.html.

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Wolfram 语言. (2007). QuartileSkewness. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/QuartileSkewness.html 年

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