Combien de propagation est là dans les données?
Lorsque vous travaillez avec des statistiques de données volumineux, vous identifiez la propagation d'un ensemble de données du centre avec plusieurs mesures sommaires: la variance, écart-type, quartiles, interquartile (IQR).
L'écart est l'écart quadratique moyen entre les éléments de l'ensemble de données et de la moyenne. Pour un échantillon de données, la variance est calculée comme ceci:
où
Xje est la valeur d'un seul élément dans l'échantillon.
est la moyenne de l'échantillon.
n est la taille de l'échantillon.
L'écart-type est la racine carrée de la variance. Pour la plupart des applications, l'écart type est plus commode à utiliser que la variance comme une mesure de la propagation. En effet, la variance est mesurée en quadrillé unités, alors que l'écart-type est mesurée dans les mêmes unités que les données. Par exemple, la variance de l'ensemble de données de prix se composant serait mesuré en dollars carré, et l'écart-type serait mesurée en dollars. L'écart type est la mesure la plus largement utilisée de la propagation dans un ensemble de données.
Quartiles divisent un ensemble de données en quatre parties égales. Le premier quartile (Q1) Divise les données dans la tranche inférieure de 25 pour cent des observations et le plus élevé de 75 pour cent (25 pour cent des observations sont moins de Q1, et 75 pour cent sont plus grand que Q1). Le deuxième quartile (Q2) Divise les données dans le meilleur 50 pour cent des observations et le plus haut 50 pour cent. Le troisième quartile (Q3) Divise les données dans le meilleur 75 pour cent des observations et le plus haut 25 pour cent. L'intervalle interquartile (IQR) est égale à la différence entre les troisième et premier quartiles:
L'IQR représente le milieu 50 pour cent des données.
Les quartiles de un ensemble de données sont les mieux illustrés avec un boîte à moustaches. La figure suivante montre un graphique des rendements quotidiens à ExxonMobil en 2013 de la boîte.
La boîte à moustaches montre plusieurs statistiques clés pour les retours ExxonMobil:
Le rendement minimum est représenté sur un graphique comme un seul point au bas de la parcelle (tracé en rectangle spectacles aberrantes en tant que points particuliers). Q1 comme le montre le bas de la boîte, Q2 est la ligne noire au milieu de la boîte, et Q3 est le haut de la boîte. Le rendement maximal est représenté comme un point unique au sommet de la parcelle.
-
Les éléments de l'ensemble de données ne sont pas corrélés? -
Box parcelles: technique graphique pour les données statistiques -
Ne le centre ou la propagation d'un changement de jeu de données au fil du temps? -
Eda techniques pour tester des hypothèses -
Analyse exploratoire des données graphiques (eda) techniques -
Les tests graphiques de données aberrantes
Quantile-quantile (QQ) parcelles: technique graphique pour les données statistiques UN parcelle quantile-quantile (également connu en tant que QQ-plot) Est une autre façon, vous pouvez déterminer si un ensemble de données correspond à une distribution de probabilité spécifié. QQ-parcelles sont souvent utilisées pour…
Comment décrire la variation des données dans r Un seul numéro ne vous dit pas grand-chose sur vos données. Souvent, il est aussi important de savoir la propagation de vos données. Vous pouvez utiliser R pour regarder cette diffusion en utilisant un certain nombre d'approches…
3 façons de décrire les populations et les échantillons dans les statistiques des entreprises Lorsque vous travaillez avec des populations et des échantillons (un sous-ensemble d'une population) dans les statistiques commerciales, vous pouvez utiliser trois types de mesures pour décrire l'ensemble de données: la tendance centrale,…
Des ensembles de données et de statistiques descriptives problèmes Soyez conscient des parts de toute statistique descriptive vous calculez (par exemple, des dollars, des pieds ou miles par gallon). Quelques statistiques descriptives sont dans les mêmes unités que les données, et certains ne sont pas. Résoudre…
Comment calculer l'écart type dans un ensemble de données statistiques De loin la mesure la plus courante de variation pour les données numériques dans les statistiques est l'écart type. La écart-type comment les mesures sont concentrés les données autour de la signification la plus concentrée, plus l'écart…
Comment calculer la valeur attendue, la variance et l'écart type pour une distribution de t Les distributions de probabilité, y compris la distribution t, ont plusieurs moments, y compris la valeur attendue, la variance et l'écart-type (un moment est une mesure sommaire d'une distribution de probabilité):Le premier moment d'une…
Comment trouver la gamme interquartile pour un échantillon statistique Pour obtenir une mesure de la variation sur la base du résumé de cinq nombre d'un échantillon statistique, vous pouvez trouver ce qu'on appelle la gamme interquartile, ou IQR.Le but du résumé de cinq nombre est de donner des statistiques…
Comment trouver les moments de la distribution binomiale Moments sont des mesures sommaires d'une distribution de probabilité, et comprennent la valeur attendue, la variance et l'écart type. La valeur attendue représente la valeur moyenne ou moyenne d'une distribution. La valeur attendue est parfois…
Comment localiser une valeur dans un ensemble de données en utilisant quartiles Quartiles diviser un ensemble de données en quatre parties égales, chacun composé de 25 pour cent des valeurs triées dans l'ensemble de données. Quartiles sont liés à percentiles comme ceci:Premier quartile (Q1) = 25e centileDeuxième…
Mesures de dispersion centrale Mesures de dispersion centrale montrent comment "étalées" les éléments d'un ensemble de données sont de la moyenne. Trois des mesures les plus courantes de la dispersion centrale sont les suivantes:GammeVarianceL'écart-typeGammeLa gamme d'un…
Et déviation standard variance Les problèmes ici se concentrent sur le calcul, l'interprétation, et en comparant l'écart-type et la variance dans les statistiques de base. Résoudre les problèmes suivants au sujet de l'écart-type et la variance.Exemples de questionsQue…
Statistiques de gros volumes de données pour les nuls Mesures de tendance centrale montrent le centre d'un ensemble de données. Trois des mesures les plus courantes de la tendance centrale sont la moyenne, la médiane et le mode.SignifierSignifier est un autre mot pour la moyenne. Voici la formule de…
Choisir la bonne mesure de la dispersion dans les statistiques de la psychologie Les mesures de dispersion que vous utilisez dans les statistiques de la psychologie vous montrent la propagation ou de la variabilité de la variable que vous mesurez. Les trois principales sont la gamme, l'écart interquartile et l'écart…
L'écart type, la variance et coefficient de variation des données de biostatistique La écart-type (généralement abrégé SD, sd, ou juste s) D'un tas de chiffres vous indique combien les numéros individuels ont tendance à différer (dans les deux sens) de la moyenne. Il est calculé comme suit:Cette formule est dit que vous…