iqr

Межквартильный размах

Описание

пример

r = iqr(x) возвращает межквартильный размах значений в x.

  • Если x вектор, затем r различие между 75-м и 25-ми процентилями данных, содержавшихся в x.

  • Если x матрица, затем r вектор-строка, содержащий различие между 75-м и 25-ми процентилями выборочных данных в каждом столбце x.

  • Если x многомерный массив, затем iqr действует по первому неодноэлементному измерению x. Размер этой размерности становится 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

пример

r = iqr(x,'all') возвращает межквартильный размах всех значений в x.

пример

r = iqr(x,dim) возвращает межквартильный размах по измерению x заданный dim.

пример

r = iqr(x,vecdim) возвращает межквартильный размах по размерностям, заданным vecdim. Например, если x матрица, затем iqr(x,[1 2]) межквартильный размах всех элементов x потому что каждый элемент матрицы содержится в срезе массивов, заданном размерностями 1 и 2.

пример

r = iqr(pd) возвращает межквартильный размах вероятностного распределения pd.

Примеры

свернуть все

Сгенерируйте матрицу 4 на 4 случайных данных из нормального распределения со значениями параметров μ равняйтесь 10 и σ равняйтесь 1.

rng default  % For reproducibility
x = normrnd(10,1,4)
x = 4×4

   10.5377   10.3188   13.5784   10.7254
   11.8339    8.6923   12.7694    9.9369
    7.7412    9.5664    8.6501   10.7147
   10.8622   10.3426   13.0349    9.7950

Вычислите межквартильный размах для каждого столбца данных.

r = iqr(x)
r = 1×4

    2.2086    1.2013    2.5969    0.8541

Вычислите межквартильный размах для каждой строки данных.

r2 = iqr(x,2)
r2 = 4×1

    1.7237
    2.9870
    1.9449
    1.8797

Вычислите межквартильный размах многомерного массива по нескольким размерностям путем определения 'all' и vecdim входные параметры.

Создайте 3 4 2 массивами X.

X = reshape(1:24,[3 4 2])
X = 
X(:,:,1) =

     1     4     7    10
     2     5     8    11
     3     6     9    12


X(:,:,2) =

    13    16    19    22
    14    17    20    23
    15    18    21    24

Вычислите межквартильный размах всех значений в X.

rall = iqr(X,'all')
rall = 12

Вычислите межквартильный размах каждой страницы X. Задайте первые и вторые измерения как операционные размерности, по которым вычисляется межквартильный размах.

rpage = iqr(X,[1 2])
rpage = 
rpage(:,:,1) =

     6


rpage(:,:,2) =

     6

Например, rpage(1,1,1) межквартильный размах всех элементов в X(:,:,1).

Вычислите межквартильный размах элементов в каждом X(i,:,:) срез путем определения вторых и третьих размерностей как операционных размерностей.

rrow = iqr(X,[2 3])
rrow = 3×1

    12
    12
    12

Например, rrow(3) межквартильный размах всех элементов в X(3,:,:).

Создайте стандартный объект нормального распределения со средним значением, μ, равняйтесь 0 и стандартное отклонение, σ, равняйтесь 1.

pd = makedist('Normal','mu',0,'sigma',1);

Вычислите межквартильный размах стандартного нормального распределения.

r = iqr(pd)
r = 1.3490

Возвращенное значение является различием между 75-м и 25-ми значениями процентили для распределения. Это эквивалентно вычислению различия между обратной кумулятивной функцией распределения (icdf) значения в вероятностях y равный 0,75 и 0.25.

r2 = icdf(pd,0.75) - icdf(pd,0.25)
r2 = 1.3490

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классе экзамена студентов.

load examgrades;
x = grades(:,1);

Создайте объект нормального распределения путем подбора кривой ему к данным.

pd = fitdist(x,'Normal')
pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 75.0083   [73.4321, 76.5846]
    sigma =  8.7202   [7.7391, 9.98843]

Вычислите межквартильный размах подходящего распределения.

r = iqr(pd)
r = 11.7634

Возвращенный результат показывает, что различие между 75-й и 25-й процентилью классов студентов 11.7634.

Используйте icdf определить 75-е и 25-е процентили классов студентов.

y = icdf(pd,[0.25,0.75])
y = 1×2

   69.1266   80.8900

Вычислите различие между 75-ми и 25-ми процентилями. Это приводит к тому же результату как iqr.

y(2)-y(1)
ans = 11.7634

Используйте boxplot визуализировать межквартильный размах.

boxplot(x)

Верхняя строка поля показывает 75-ю процентиль, и нижняя строка показывает 25-ю процентиль. Центральная линия показывает медиану, которая является 50-й процентилью.

Входные параметры

свернуть все

Входной массив, заданный как векторный, матричный или многомерный массив.

Типы данных: single | double

Размерность, по которой межквартильный размах вычисляется в виде положительного целого числа. Например, для матричного x, когда dim равно 1, iqr возвращает межквартильный размах для столбцов x. Когда dim равно 2, iqr возвращает межквартильный размах для строк x. Для n - размерные массивы, iqr действует по первому неодноэлементному измерению x.

Типы данных: single | double

Вектор размерностей в виде положительного целочисленного вектора. Каждый элемент vecdim представляет размерность входного массива x. Выход r имеет длину 1 в заданных операционных размерностях. Другие длины размерности являются тем же самым для x и r.

Например, если x 2 3х3 массивом, затем iqr(x,[1 2]) возвращает 1 1 3 массивами. Каждым элементом выходного массива является межквартильный размах элементов на соответствующей странице x.

Типы данных: single | double

Вероятностное распределение в виде объекта вероятностного распределения, созданного с помощью одного из следующих.

Функция или приложениеОписание
makedistСоздайте объект вероятностного распределения использование заданных значений параметров.
fitdistСоответствуйте объекту вероятностного распределения к выборочным данным.
Distribution FitterСтройте распределение вероятности к выборочным данным с помощью интерактивного приложения Distribution Fitter и экспортируйте подходящий объект в рабочую область.

Выходные аргументы

свернуть все

Значения межквартильного размаха, возвращенные как скаляр, вектор, матрица или многомерный массив.

  • Если вы вводите массив x, затем размерности r зависьте от ли 'all'dim , или vecdim входные параметры заданы. Каждое значение межквартильного размаха в r различие между 75-м и 25-ми процентилями заданных данных, содержавшихся в x.

  • Если вы вводите вероятностное распределение pd, затем скалярное значение r различие между значениями 75-х и 25-х процентилей вероятностного распределения.

Расширенные возможности

Представлено до R2006a

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте