სტანდარტული გადახრა გამოითვლება მონაცემთა ნაკრების ყველა დაკვირვების გამოყენებით. შესაბამისად, მას სენსიტიურ ზომას უწოდებენ, რადგან მასზე გავლენას მოახდენს უკიდეგანოები. … ამ შემთხვევაში, IQR არის გავრცელების სასურველი საზომი, რადგან ნიმუშს აქვს outlier.
რა უპირატესობა აქვს სტანდარტული გადახრის IQR-თან შედარებით?
სტანდარტული გადახრა აღწერს, თუ რამდენად შორს არის საშუალოდ თითოეული დაკვირვება საშუალოდან. მასზე გავლენას ახდენს ექსტრემალური მნიშვნელობები, მაგრამ უპირატესობა, რომელიც მას აქვს ინტერკვარტილულ დიაპაზონთან მიმართებაში არის, რომ იგი იყენებს ყველა დაკვირვებას თავის გამოთვლაში..
როდის ანიჭებთ უპირატესობას IQR სტანდარტულ გადახრას?
თქვენ უნდა გამოიყენოთ ინტერკვარტილური დიაპაზონი მონაცემთა ნაკრებში მნიშვნელობების გავრცელების გასაზომად, როდესაც არსებობს უკიდურესი განსხვავებები. პირიქით, თქვენ უნდა გამოიყენოთ სტანდარტული გადახრა მნიშვნელობების გავრცელების გასაზომად, როდესაც არ არსებობს უკიდურესი გამონაკლისი.
რატომ არის IQR უკეთესი ვიდრე სტანდარტული გადახრა დახრილი მონაცემებისთვის?
ეს არის კიდევ ერთი მიზეზი, რის გამოც უმჯობესია გამოიყენოთ IQR მონაცემთა დახრილი ნაკრების გავრცელების გაზომვისას. … დახრილი განაწილებისას, მონაცემების ზედა და ქვედა ნახევარს აქვს გავრცელების განსხვავებული რაოდენობა, ასე რომ, არცერთ რიცხვს, როგორიცაა სტანდარტული გადახრა, არ შეუძლია აღწეროს გავრცელებას ძალიან კარგად..
ჯობია თუ არა IQR ან სტანდარტული გადახრაცვალებადობა?
სტანდარტის გადახრა და დისპერსია სასურველია, რადგან ისინი ითვალისწინებენ თქვენს მთლიან მონაცემებს, მაგრამ ეს ასევე ნიშნავს, რომ მათზე ადვილად ექვემდებარება ზემოქმედება გარედან. დახრილი დისტრიბუციებისთვის ან მონაცემების კომპლექტებისთვის გარედან, ინტერკვარტილური დიაპაზონი საუკეთესო საზომია.
