Écart quartile étant donné le coefficient d’écart quartile Calculatrice

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Écart quartile Écart-type Variance

✖Le coefficient d'écart quartile est le rapport entre l'écart interquartile (différence entre le premier et le troisième quartile) et la somme des premier et troisième quartiles.ⓘ Coefficient d'écart quartile [CQ]			+10% -10%
✖Le troisième quartile des données est la valeur en dessous de laquelle se situent 75 % des données. Il représente le quartile supérieur de l’ensemble de données lorsqu’il est classé par ordre croissant.ⓘ Troisième quartile de données [Q₃]			+10% -10%
✖Le premier quartile des données est la valeur en dessous de laquelle se situent 25 % des données. Il représente le quartile inférieur de l'ensemble de données lorsqu'il est classé par ordre croissant.ⓘ Premier quartile de données [Q₁]			+10% -10%

✖L'écart quartile des données correspond à la moitié de l'intervalle interquartile, représentant la répartition des 50 % moyens des données. C'est la différence entre le troisième et le premier quartile.ⓘ Écart quartile étant donné le coefficient d’écart quartile [QD]

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Écart quartile étant donné le coefficient d’écart quartile Solution

ÉTAPE 0: Résumé du pré-calcul

Formule utilisée

Écart quartile des données = Coefficient d'écart quartile*((Troisième quartile de données+Premier quartile de données)/2)
QD = CQ*((Q₃+Q₁)/2)
Cette formule utilise 4 Variables

Variables utilisées

Écart quartile des données - L'écart quartile des données correspond à la moitié de l'intervalle interquartile, représentant la répartition des 50 % moyens des données. C'est la différence entre le troisième et le premier quartile.
Coefficient d'écart quartile - Le coefficient d'écart quartile est le rapport entre l'écart interquartile (différence entre le premier et le troisième quartile) et la somme des premier et troisième quartiles.
Troisième quartile de données - Le troisième quartile des données est la valeur en dessous de laquelle se situent 75 % des données. Il représente le quartile supérieur de l’ensemble de données lorsqu’il est classé par ordre croissant.
Premier quartile de données - Le premier quartile des données est la valeur en dessous de laquelle se situent 25 % des données. Il représente le quartile inférieur de l'ensemble de données lorsqu'il est classé par ordre croissant.

ÉTAPE 1: Convertir les entrées en unité de base

Coefficient d'écart quartile: 0.6 --> Aucune conversion requise
Troisième quartile de données: 80 --> Aucune conversion requise
Premier quartile de données: 20 --> Aucune conversion requise

ÉTAPE 2: Évaluer la formule

Remplacement des valeurs d'entrée dans la formule

QD = CQ*((Q₃+Q₁)/2) --> 0.6*((80+20)/2)

Évaluer ... ...

QD = 30

ÉTAPE 3: Convertir le résultat en unité de sortie

30 --> Aucune conversion requise

RÉPONSE FINALE

30 <-- Écart quartile des données

(Calcul effectué en 00.020 secondes)

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Crédits

Créé par Anirudh Singh

Institut national de technologie (LENTE), Jamshedpur

Anirudh Singh a créé cette calculatrice et 300+ autres calculatrices!

Vérifié par Urvi Rathod

Collège d'ingénierie du gouvernement de Vishwakarma (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod a validé cette calculatrice et 1900+ autres calculatrices!

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Écart quartile étant donné le coefficient d’écart quartile

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Écart quartile

LaTeX Aller Écart quartile des données = (Troisième quartile de données-Premier quartile de données)/2

Écart quartile étant donné le coefficient d’écart quartile Formule

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Écart quartile des données = Coefficient d'écart quartile*((Troisième quartile de données+Premier quartile de données)/2)
QD = CQ*((Q₃+Q₁)/2)

Qu'est-ce que l'écart quartile et ses applications ?

L'écart quartile est une mesure importante de la dispersion dans l'analyse des données statistiques. Il est également connu sous le nom de gamme semi-inter quartile. L'écart quartile permet d'examiner la propagation d'une distribution autour d'une mesure de sa tendance centrale généralement moyenne ou médiane ou mode et le plus souvent moyenne. Par conséquent, il est utilisé pour nous donner une idée de la fourchette dans laquelle se situent les 50 % centraux de nos données d'échantillon. Les quartiles sont utilisés pour rendre compte d'un ensemble de données et pour créer des diagrammes en boîte et moustaches. Les quartiles sont particulièrement utiles lorsque les données n'ont pas une distribution symétrique. Habituellement, dans une entreprise, les équipes RH l'utilisent pour déterminer quelle fourchette de salaire offrir à un employé ou aux nouveaux employés en fonction de leur expérience et de leurs qualifications.

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