Oberes Quartil berechnen

Online Rechner zur Berechnung des oberen Quartil einer Datenreihe


Das obere Quartil eines Datensatzes ist ein Punkt, an dem etwa 75 % der Daten unter diesem Punkt, und 25 % der Daten über diesen Punkt liegen. Es ist der Mittelwert zwischen dem höchsten Datenpunkt und dem Median des Datensatzes.

Zur Berechnung geben Sie eine Reihe von Zahlen ein. Dann klicken Sie den 'Rechnen' Button.


Eingabeformat

Die Daten können als Zahlenreihe, durch Semikolon oder Leerzeichen getrennt, eingegeben werden. Die Eingabe als Liste (ein Wert pro Zeile) eignet sich besonders wenn Daten aus Dateien, z.B. Spalte einer Excel Datei, per Kopieren und Einfügen, eingegeben werden.


Oberes Quartil Rechner

Eingabe
Quantil Methode
Deximalstellen
 Resultat
Oberes Quartil

Quantil Methoden


Es gibt mehrere Methoden zur Berechnung des Quartils. Programmiersprachen Mathematica, Matlab, R und GNU Octave umfassen neun Stichproben-Quantil-Methoden.SAS umfasst fünf Stichproben-Quantil-Methoden, SciPy und Maple umfassen beide acht, EViews enthält die sechs stückweise linearen Funktionen, STATA enthält zwei und Microsoft Excel enthält zwei. Mathematica unterstützt einen beliebigen Parameter für Methoden, der andere, nicht standardmäßige Methoden zulässt.

Der Rechner oben unterstützt die neun folgenden Methoden:


Standard
Die Standardmethode ist identisch mit Typ 6

R
Die Standardmethode in R, identisch mit Typ 7

Maple
Die Standardmethode in Maple, identisch mit Typ 8

Typ 1
Umkehrung der empirischen Verteilungsfunktion.
Äquivalent mit R: 1, SAS: 3, Maple: 1.

Typ 2
Wie R-1, jedoch mit Mittelung an Diskontinuitäten.
Äquivalent mit R: 2, SAS: 5, Maple: 2.

Typ 3
Die Daten zählen am nächsten zu Np.
Äquivalent mit R: 3, SAS: 2.

Typ 4
Lineare Interpolation der empirischen Verteilungsfunktion.
Äquivalent zu R: 4, SAS: 1, SciPy: (0,1), Maple: 3.

Typ 5
Stückweise lineare Funktion, wobei die Knoten die Werte in der Mitte der Schritte der empirischen Verteilungsfunktion sind.
Äquivalent zu R-5, SciPy-(.5, .5), Maple-4.

Typ 6
Lineare Interpolation der Erwartungen für die Ordnungsstatistik für die Gleichverteilung auf [0,1]. Das heißt, es handelt sich um die lineare Interpolation zwischen Punkten (ph, xh), wobei ph = h / (N + 1) die Wahrscheinlichkeit ist, dass der letzte von (N+1) zufällig gezogenen Werten den h-ten kleinsten nicht überschreitet die ersten N zufällig gezogenen Werte.
Äquivalent zu R-6, Excel, SAS-4, SciPy-(0,0), Maple-5.

Typ 7
Lineare Interpolation der Moden für die Ordnungsstatistik für die Gleichverteilung auf [0,1].
Äquivalent zu R: 7, Excel, SciPy: (1,1), Maple: 6.

Typ 8
Lineare Interpolation der ungefähren Mediane für die Ordnungsstatistik.
Äquivalent zu R: 8, SciPy: (1/3,1/3), Maple: 7.

Typ 9
Die resultierenden Quantilschätzungen sind ungefähr unverzerrt für die Statistik der erwarteten Ordnung, wenn x normalverteilt ist.
Äquivalent mit R: 9, SciPy: (3/8,3/8), Maple: 8.

Wahrscheinlichkeiten

Geburtstagsparadoxon • Satz von Bayes • Zentraler Grenzwertsatz

Statistik Funktionen

Arithmetisches Mittel (Durchschnitt) • Empirische Inverse Verteilungsfunktion • Empirische Verteilungsfunktion • Five-Number Summary • Empirische inverse Verteilungsfunktion CDF • Geometrisches Mittel • Gepoolte Standardabweichung • Gepoolte Varianz • Harmonisches Mittel • Kontraharmonisches Mittel • Kovarianz • Kurtosis (Wölbung) • Log-Geometrisches Mittel • Median • Modus • Oberes Quartil • Skewness (Statistische Schiefe) • Standardabweichung • Unteres Quartil • Varianz

Statistik Distanz Funktionen

Dice Index • Hellingerabstand • Jaccard Index • Mittlerer Absoluter Fehler • Mittlerer Quadratischer Fehler • Summe der Absoluten Differenz • Summe der Abweichungsquadrate

Kombinatorik Funktionen

Kombinationen ohne Wiederholung • Kombinationen mit Wiederholung • Permutationen ohne Wiederholung • Produktregel • Variationen ohne Wiederholung • Variationen mit Wiederholung • Aktivitäten Auswahl Problem


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