Keskihajonta lasketaan käyttämällä jokaista tietojoukon havaintoa. Tästä syystä sitä kutsutaan herkäksi mittariksi, koska siihen vaikuttavat poikkeamat. … Tässä tapauksessa IQR on suosittu leviämisen mitta, koska otoksella on poikkeava arvo.
Mitä etua keskihajonnasta on IQR:ään verrattuna?
Keskihajonta kuvaa, kuinka kaukana kukin havainto keskimäärin on keskiarvosta. Ääriarvot vaikuttavat siihen, mutta sen etuna interkvartiilialueeseen nähden on että se käyttää kaikkia havaintoja laskennassaan.
Milloin haluaisit IQR:n keskihajonnan sijaan?
Sinun tulee käyttää kvartiiliväliä mittaamaan arvojen leviämistä tietojoukossa, kun esiintyy äärimmäisiä poikkeavuuksia. Päinvastoin, sinun tulee käyttää keskihajontaa mittaamaan arvojen leviämistä, kun ei ole olemassa äärimmäisiä poikkeavuuksia.
Miksi IQR on parempi kuin vääristyneiden tietojen standardipoikkeama?
Tämä on toinen syy, miksi on parempi käyttää IQR:ää, kun mitataan vinon tietojoukon leviämistä. … Väärässä jakaumassa tietojen ylemmällä ja alemmalla puoliskolla on erilainen hajonta, joten mikään yksittäinen luku, kuten keskihajonta, ei pysty kuvaile hajoamista kovin hyvin.
Onko IQR tai keskihajonta parempivaihtelu?
Keskihajonta ja varianssi ovat suositeltavia, koska ne ottavat huomioon koko tietojoukkosi, mutta tämä tarkoittaa myös sitä, että poikkeamat voivat helposti vaikuttaa niihin. Vääristyneille jakaumille tai tietojoukoille, joissa on poikkeavia arvoja, kvartiiliväli on paras mitta.
