為什麼用五分位法整理數據

㈠ 什麼是五數概括法

五數概括法即用下面的五個數來概括數據：最小值；
第1 四分位數(Q1)；
中位數(Q2)；
第3 四分位數(Q3)；最大值.
運用五數概括法的最簡單的方式是首先將數據按遞增順序排列,然後很容易就能確定最小值、
3 個四分位數和最大值了.
五數概括法使用舉例
對12 個月薪數據的樣本,按照遞增順序排列如下：
2210 2255 2350 | 2380 2380 2390 | 2420 2440 2450 | 2550 2630 2825
Q1＝2365 Q2＝2405 Q3＝2500(中位數)
中位數2405 以及四分位數Q1＝2365 和Q3＝2500 前面已經計算出來了.對上述數據的觀察可
以知道最小值為2210,最大值為2825.因此,上述月薪數據以五數概括為：2210,2365,2405,
2500,2825.在上述五數中相鄰的每兩個數之間,大約有1／4 或25％的數據項.

㈡ 五數概括法怎麼分析數據

通過中位數和分位數來對數據進行分析的一種方法。好好看看有關統計的書，這種方法很簡單的。

㈢ 在同業對標中,正態分布和五分位法是什麼意思

正態分布又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。其主要特徵為：
1、集中性：正態曲線的高峰位於正中央，即均數所在的位置。
2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。
3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。
4、正態分布有兩個參數，即均數μ和標准差σ，可記作N（μ，σ）：均數μ決定正態曲線的中心位置；標准差σ決定正態曲線的陡峭或扁平程度。σ越小，曲線越陡峭；σ越大，曲線越扁平。
5、u變換：為了便於描述和應用，常將正態變數作數據轉換。

五（四）分位法則按照等分或非等分方式進行分段統計與分析。

㈣ 現有樣本數據值為:27，50，20，15，30，34，28 和 25。 用五數概括法來匯總數據

一、用五數概括法來匯總數據
1、首先將上述數據按照從小到大排列依次為：15 20 25 27 28 30 34 50
2、中位數位於第4個數和第5個數之間，27和28的中間，即27.5
Q1部分：15，20，25，27， Q1=22.5
Q3部分：28，30，34，50，Q3 =32
IQR= Q3-Q1 = 32 - 22.5 = 9.5
二、用四分位法檢測該樣本是否存在異常數據。
異常值（Outliers）又稱離群值，小於Q1-1.5*IQR，或者大於Q3+1.5IQR的值，稱之為異常值。
所以Q1-1.5*IQR=22.5-1.5*9.5=8.25，Q3+1.5*9.5=46.25，上述8個數據中有大於46.25的為50，故異常值為50

㈤ 在同業對標中,正態分布和五分位法是什麼意思

正態分布又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個在數學、物理及工程等領域都非常重要的概率分布，在統計學的許多方面有著重大的影響力。其主要特徵為：

1、集中性：正態曲線的高峰位於正中央，即均數所在的位置。

2、對稱性：正態曲線以均數為中心，左右對稱，曲線兩端永遠不與橫軸相交。

3、均勻變動性：正態曲線由均數所在處開始，分別向左右兩側逐漸均勻下降。

(5)為什麼用五分位法整理數據擴展閱讀：

正態分布具有兩個參數μ和σ^2的連續型隨機變數的分布，第一參數μ是服從正態分布的隨機變數的均值，第二個參數σ^2是此隨機變數的方差，所以正態分布記作N（μ,σ2）。

μ是正態分布的位置參數，描述正態分布的集中趨勢位置。概率規律為取與μ鄰近的值的概率大，而取離μ越遠的值的概率越小。正態分布以X=μ為對稱軸，左右完全對稱。正態分布的期望、均數、中位數、眾數相同，均等於μ。

σ描述正態分布資料數據分布的離散程度，σ越大，數據分布越分散，σ越小，數據分布越集中。也稱為是正態分布的形狀參數，σ越大，曲線越扁平，反之，σ越小，曲線越瘦高。

㈥ 五分位數是什麼意思

P(X>A)=α，則數A稱為X所服從的概率分布的上α分位點。例如t～t(n-1)，使P(t>T)=α的數T稱為t(n-1)分布的上α分位點。

第三四分位數與第一四分位數的差距又稱四分位距。百分位數，統計學術語，如果將一組數據從小到大排序，並計算相應的累計百分位，則某一百分位所對應數據的值就稱為這一百分位的百分位數。運用在教育統計學中，例如表現測驗成績時，稱PR值。

四分位數（Quartile）是統計學中分位數的一種，即把所有數值由小到大排列並分成四等份，處於三個分割點位置的數值就是四分位數。

1）第一四分位數(Q1)，又稱「較小四分位數」，等於該樣本中所有數值由小到大排列後第25%的數字；

2）第二四分位數(Q2)，又稱「中位數」，等於該樣本中所有數值由小到大排列後第50%的數字；

3）第三四分位數(Q3)，又稱「較大四分位數」，等於該樣本中所有數值由小到大排列後第75%的數字。

㈦ 數據三分度法和五分度法的區別

1、數據三分度法和五分度法是同一類型不同級別。
2、三分法為高、中、低，分為三類的稱為三分法。
3、五分法為優、良、中、低、差，分為五類的稱為五分法。

㈧ 如何利用分位值進行數據排序

假如：有10個數：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10 按由大到小將其排列。

求它的第90%百分位，也就是第9個數剛好是9，那麼他的90%Line就是9。

另一組數：2、2.1、2.5、3、3.4、3.4、4、4、4、4、5、5、5、5.9、5.91、6.8、8、12、24、24.1按由大到小將其排列。求它的第90%百分位，第18個數是12么，它的90%Line就是12。

(8)為什麼用五分位法整理數據擴展閱讀

用99個數值或99個點，將按大小順序排列的觀測值劃分為100個等分，則這99個數值或99個點就稱為百分位數，分別以Pl，P2，…，P99代表第1個，第2個，…，第99個百分位數。

第j個百分位數j=1,2…100。式中Lj，fj和CFj分別是第j個百分位數所在組的下限值、頻數和該組以前的累積頻數，Σf是觀測值的數目。

百分位通常用第幾百分位來表示，如第五百分位，它表示在所有測量數據中，測量值的累計頻次達5%。以身高為例，身高分布的第五百分位表示有5%的人的身高小於此測量值，95%的身高大於此測量值。百分位數則是對應於百分位的實際數值。

㈨ 使用五分位數表達法人類正常視力是多少

視力表就是根據視角的原理設計，但在不同的國家，所採用的記錄方式不同。歐美國家視力的記錄方式採用分數記錄方式，而我們在國內以前採用的是小數法來記錄視力水平，後來我們的視力記錄標准換成五分法。5分法目前為主要的記錄方式。先確定視標在標准測試距離對於被測眼所張視角MAR，計算該視角的常用對數值logMAR，然後用5減去視標的logMAR計算值。例如0.5視標的倒數為2，lg2=0.3，5-0.3=4.7。正常成年人的視力至少為5.0。