QuartileDeviation

QuartileDeviation[data]

求出 data 中元素的四分位数偏差或者半四分位距.

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

使用参数 a、b、c、d 指定的分位数定义.

QuartileDeviation[dist]

求出 dist 列表中四分位数偏差或者半内四分位范围的偏差.

更多信息

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

求一系列具体数的四分位数偏差：

日期列表的四分位数偏差：

参数分布的四分位数偏差：

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 的四分位数偏差：

求 EventData 的四分位数偏差：

求 TemporalData 的四分位数偏差：

求 TimeSeries 的四分位数偏差：

四分位数偏差只取决于值：

求含有量的数据的四分位数偏差：

数组数据  (5)

矩阵的 QuartileDeviation 给出列的四分位数偏差：

在第一个索引上计算张量的四分位数偏差：

适用于大型数组：

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

可以像使用密集数组一样使用 SparseArray 数据：

求 QuantityArray 的四分位数偏差：

图像和音频数据  (2)

按通道计算的 RGB 图像的四分位数偏差：

灰度图的强度值的四分位数偏差：

所有通道的幅值的四分位数偏差：

日期和时间  (5)

计算日期的四分位数偏差：

计算日期的加权四分位数偏差：

与未加权的四分位数偏差相比较：

计算以不同的日历给出的日期的四分位数偏差：

计算时间的四分位数偏差：

计算以不同的时区规范给出的时间的四分位数偏差：

分布和过程  (3)

求参数化分布的四分位数偏差：

导出分布的四分位数偏差：

数据分布：

随机过程的时间切片的四分位数偏差：

应用  (4)

给出极值时偏差的强估计值：

基于 Mean 的量受到极值的严重影响：

使用五年平移四分位数偏差，识别股票数据中高波动的周期：

计算随机过程路径集合切片的 QuartileDeviation：

选择一些切片时间：

绘制选定时间的四分位数偏差：

求一个班级孩子们身高的四分位数偏差：

绘制中位数的四分位数偏差：

属性和关系  (3)

QuartileDeviation 是线性插值 Quantile 函数值的一半：

InterquartileRange 求出的值是 QuartileDeviation 的两倍：

对于分布也同样成立：

QuartileDeviation 是第一和第三个四分位数的一半：

可能存在的问题  (2)

QuartileDeviation 要求 data 都是数字：

对于某些分布，可能存在符号解析式：

QuartileDeviation 不是中位数与第一或第三分位数之间的差：

InterquartileRange 给出第一与第三分位数之间的差：

巧妙范例  (1)

取 20、100 和 300 个样本时 QuartileDeviation 估计值的分布：

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

文本

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

CMS

Wolfram 语言. 2007. "QuartileDeviation." 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/QuartileDeviation.html.

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

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