데이터에 얼마나 많은 스프레드가 있습니까?

큰 데이터 통계를 사용하여 여러 가지 요약 측정 값이있는 가운데에서 데이터 집합의 스프레드를 식별합니다: 분산, 표준 편차, 사 분위, 사 분위 간 범위 (IQR).

분산은 데이터 집합의 요소와 평균 사이의 평균 제곱 편차입니다. 데이터 샘플의 경우 분산은 다음과 같이 계산됩니다.

는 표본 평균입니다.

• n _{는 샘플 크기입니다.} 표준 편차는 분산의 제곱근입니다. 대부분의 응용 프로그램에서 표준 편차는 확산의 척도로서 분산보다 더 편리합니다. 분산은

  

• 제곱

• 단위로 측정되는 반면 표준 편차는 데이터와 동일한 단위로 측정되기 때문입니다. 예를 들어, 가격으로 구성된 데이터 집합의 분산은 달러 (999 제곱)로 측정되고 표준 편차는 달러로 측정됩니다. 표준 편차는 데이터 집합에서 확산의 가장 널리 사용되는 척도입니다.

Quartiles는 데이터 세트를 네 부분으로 나눕니다. 1 분위 (Q 999 1 999)는 관측치의 가장 낮은 25 %와 가장 높은 75 % (관측치의 25 %가 Q 999보다 작음 <, 및 75 %는 Q 999 999보다 크다). 2 분위 (Q 999 2 999)는 데이터를 관측치의 최저 50 %와 최고 50 %로 나눕니다. 3 분위 (Q 999 3 999)는 데이터를 관측치의 최저 75 %와 최고 25 %로 나눕니다. 사 분위 범위 (IQR)는 세 번째 사 분위와 첫 번째 사 분위 사이의 차이와 같습니다. IQR은 데이터의 중간 50 %를 나타냅니다.

데이터 집합의 사 분위수는

상자 플롯으로 가장 잘 설명됩니다. _{다음 그림은 2013 년 ExxonMobil에 대한 일일 수익률의 박스 플롯을 보여줍니다.} 2013 년 ExxonMobil 주식에 대한 일별 수익률의 박스 플롯. 상자 플롯은 ExxonMobil 수익률에 대한 몇 가지 주요 통계를 보여줍니다. > 최소 반환 값은 플롯의 하단에 단일 점으로 그래프로 표시됩니다 (상자 플롯은 개별 점으로 아웃 라이어 _{를 나타냄). Q 999는 상자의 바닥으로 도시되고, Q 999는 상자의 중간에 검은 실선이고, Q 999는 상자. 최대 반환 값은 플롯의 맨 위에 단일 점으로 표시됩니다.}