¿Cómo calcular Terciles? - trenmadridalicante.es

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Interpretación del cuartil
Estadísticas q1 q2 q3
Calcular la varianza
Rango intercuartil
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Interpretación del cuartil

Devuelve el cuartil de un conjunto de datos. Los cuartiles se utilizan a menudo en datos de ventas y encuestas para dividir las poblaciones en grupos. Por ejemplo, puede utilizar CUARTILOS para encontrar el 25 por ciento superior de los ingresos de una población.

Importante: Esta función ha sido sustituida por una o más funciones nuevas que pueden proporcionar una mayor precisión y cuyos nombres reflejan mejor su uso. Aunque esta función sigue estando disponible por compatibilidad con versiones anteriores, deberías considerar el uso de las nuevas funciones a partir de ahora, ya que esta función podría no estar disponible en futuras versiones de Excel.

Copie los datos de ejemplo de la siguiente tabla y péguelos en la celda A1 de una nueva hoja de cálculo de Excel. Para que las fórmulas muestren los resultados, selecciónalas, pulsa F2 y luego pulsa Intro. Si lo necesitas, puedes ajustar el ancho de las columnas para ver todos los datos.

Estadísticas q1 q2 q3

Ejemploscolapsar todoCuantiles para probabilidades dadas Abrir el script en vivoCalcular los cuantiles de un conjunto de datos para probabilidades especificadas. Generar un conjunto de datos de tamaño 10. rng(‘default’); % para la reproducibilidad

Quantiles for N Evenly Spaced Cumulative Probabilities Open Live ScriptCalcula los cuantiles de un conjunto de datos para un número determinado de cuantiles. Generar un conjunto de datos de tamaño 10. rng(‘default’); % para reproducibilidad

Usar y = cuantil(x,[0.2,0.4,0.6,0.8]) es otra forma de devolver los cuatro cuantiles uniformes. Cuantiles de una Matriz para Probabilidades Dadas Abrir Script en VivoCalcular los cuantiles a lo largo de las columnas y filas de una matriz de datos para probabilidades especificadas. Genera una matriz de datos de 4 por 6. rng por defecto % Para la reproducibilidad

quantile devuelve un vector de filas y al calcular un cuantil por cada columna de una matriz. Por ejemplo, -0.3013 es el cuantil 0.3 de la primera columna de X con elementos (0.5377, 1.8339, -2.2588, 0.8622). Dado que el valor por defecto de dim es 1, puede devolver el mismo resultado con y = cuantil(X,0.3). Calcule el cuantil 0.3 para cada fila de X (dim = 2). y = cuantil(X,0.3,2)y = 4×1

Calcular la varianza

En estadística, un cuartil es un tipo de cuantil que divide el número de puntos de datos en cuatro partes, o cuartos, de tamaño más o menos igual. Los datos deben ordenarse de menor a mayor para calcular los cuartiles; como tales, los cuartiles son una forma de estadística de orden. Los tres cuartiles principales son los siguientes:

Junto con el mínimo y el máximo de los datos (que también son cuartiles), los tres cuartiles descritos anteriormente proporcionan un resumen de cinco números de los datos. Este resumen es importante en estadística porque proporciona información sobre el centro y la dispersión de los datos. Conocer el cuartil inferior y superior proporciona información sobre la magnitud de la dispersión y si el conjunto de datos está sesgado hacia un lado. Dado que los cuartiles dividen el número de puntos de datos de manera uniforme, el rango no es el mismo entre los cuartiles (es decir, Q3-Q2 ≠ Q2-Q1) y en su lugar se conoce como rango intercuartil (IQR). Mientras que el máximo y el mínimo también muestran la dispersión de los datos, los cuartiles superior e inferior pueden proporcionar información más detallada sobre la ubicación de puntos de datos específicos, la presencia de valores atípicos en los datos y la diferencia de dispersión entre el 50% central de los datos y los puntos de datos exteriores[2].

Rango intercuartil

Para entender el cuartil, es importante comprender la mediana como medida de tendencia central. La mediana en estadística es el valor medio de un conjunto de números. Es el punto en el que exactamente la mitad de los datos se encuentra por debajo y por encima del valor central.

Así, dado un conjunto de 13 números ordenados (de forma ascendente o descendente), la mediana sería el séptimo número. Los seis números que preceden a este valor son los números más bajos de los datos, y los seis números que siguen a la mediana son los números más altos del conjunto de datos dado. Como la mediana no se ve afectada por los valores extremos o los valores atípicos de la distribución, a veces se prefiere a la media.

La mediana es un estimador robusto de la ubicación, pero no dice nada sobre cómo se extienden o dispersan los datos a ambos lados de su valor. Ahí es donde interviene el cuartil. El cuartil mide la dispersión de los valores por encima y por debajo de la media dividiendo la distribución en cuatro grupos.

Al igual que la mediana divide los datos por la mitad, de modo que el 50% de las mediciones están por debajo de la mediana y el 50% por encima, el cuartil divide los datos en cuartos, de modo que el 25% de las mediciones son inferiores al cuartil inferior, el 50% son inferiores a la mediana y el 75% son inferiores al cuartil superior.