= 먼저 사분위수에 대해 =
[[사분위수,quartile]]
 제1사분위수, ..., 제4사분위수
 Q1, Q2, Q3, Q4
 누적 백분율: 25%, 50%, 75%, 100%
 즉, 1사분위수 = 25백분위수, 2사분위수 = 50백분위수 = 중앙값, 3사분위수 = 75백분위수
 제2 사분위수는 [[중앙값,median]]과 같다. { 자료를 크기 순서대로 배열했을 때, 중앙에 위치하게 되는 값 }

||25 백분위수 ||제1 사분위수 ||
||50 백분위수 ||제2 사분위수 ||
||75 백분위수 ||제3 사분위수 ||

Compare: [[백분위수,percentile]]

R의 함수:
 quantile(data)는 사분위수를 모두 보여줌
 quantile(data, 0.05)는 5백분위수를 돌려줌
NumPy:
 np.percentile(x, 25) # Q1을 돌려줌

Note:
 quantile과 quartile을 혼동하지 말라.
 Google:quantile+quartile

= 사분범위 =
'''[[사분범위,interquartile_range,IQR]]'''
 Q3 - Q1
 분포의 양끝 1/4을 제외한 범위
 제3사분위수(75% 백분점수)에서 제1사분위수(25% 백분점수)를 뺀 것
 장점: 극단적인 값들에 의한 영향을 덜 받음

[[상자그림,box_plot]]
----
Up:
 [[범위,range]]
 [[통계,statistics]], [[기술통계,descriptive_statistics]]
 대표값([[대표값,평균값,중앙값,최빈값]])