사분위수,quartile - VeryGoodWiki

각각

제1사분위수, ..., 제4사분위수 =
Q1, Q2, Q3, Q4
누적 백분율: 25%, 50%, 75%, 100%

즉,

1사분위수 = 25백분위수,
2사분위수 = 50백분위수 = 중앙값,
3사분위수 = 75백분위수

표로 다시 쓰면,

	제1사분위수	제2사분위수	제3사분위수	제4사분위수
	Q1	Q2	Q3	Q4
누적 백분율:	25%	50%	75%	100%
	25백분위수	50백분위수	75백분위수

제2 사분위수는 중앙값,median과 같다.

25 백분위수	제1 사분위수	Q1	first quartile
50 백분위수	제2 사분위수	Q2	second quartile
75 백분위수	제3 사분위수	Q3	third quartile

데이터 개수가 짝수인 경우,

제1사분위수: 아래쪽 절반의 중앙값
제2사분위수: 전체의 중앙값
제3사분위수: 위쪽 절반의 중앙값

데이터 개수가 홀수인 경우,

제1사분위수: 중앙값을 제외한 아래쪽 절반의 중앙값
제2사분위수: 전체의 중앙값
제3사분위수: 중앙값을 제외한 위쪽 절반의 중앙값

위 아래(Q0, Q4)까지 포함해 5줄로 적으면, (저건 quartile에 포함시키지 않는 것 같은데 아무튼...) → (2024-04) 이걸

5가지_요약_수치

Five-number_summary이라 한다.

Q0	0th quartile	minimum? lower extreme? CHK → sample minimum (smallest observation)
Q1	1st quartile	= lower quartile
Q2	2nd quartile	= median
Q3	3rd quartile	= upper quartile
Q4	4th quartile	maximum? upper extreme? CHK → sample maximum (largest observation)

(MKL 표본최대,sample_maximum 표본최소,sample_minimum) ('표본최대값' via sample maximum) (See Sample_maximum_and_minimum)

IQR = (upper quartile) − (lower quartile) = Q3 − Q1

R의 함수:

quantile(data)는 사분위수를 모두 보여줌
quantile(data, 0.05)는 5백분위수를 돌려줌

NumPy:

np.percentile(x, 25) # Q1을 돌려줌

CHK:
최소값 - 제1사분위수 - 제2사분위수 - 제3사분위수 - 최대값
이 사이 각 구획에는 데이터의 약 25%씩이 포함
다섯 개 가운데 3개만 분위수, 양옆 최소값,minimum_value 최대값,maximum_value (최대최소,maximum_and_minimum?)는 분위수에 포함하지 않음

0사분위수, 4사분위수 같은 표현도 가능할텐데 ...

여기 이건 4분위수이므로 3개의 값이 있음,
k분위수이면 k-1개의 값이 있음

MKL
midhinge =,midhinge .