Quartile | EPFL Graph Search

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vignette|Histogramme avec représentation visuelle des quartiles. En statistique descriptive, un quartile est chacune des trois valeurs qui divisent les données triées en quatre parts égales, de sorte que chaque partie représente 1/4 de l'échantillon de population. Le quartile fait partie des quantiles. Le quartile est calculé en tant que 4-quartiles : le est la donnée de la série qui sépare les 25 % inférieurs des données (notation Q1) ; le est la donnée de la série qui sépare les 50 % inférieurs des données (notation Q2) ; le est la donnée de la série qui sépare les 75 % inférieurs des données (notation Q3) ; par extension : le 0e quartile est la donnée de la série qui sépare les 0 % inférieurs des données (notation Q0, c'est le minimum) et le 4e quartile est la donnée de la série qui sépare les 0 % supérieurs des inférieurs des données (notation Q4, c'est le maximum). La différence entre le troisième quartile et le premier quartile s'appelle écart interquartile ; c'est un critère de dispersion de la série. Pour le détail des différentes méthodes de calcul, voir l'article quantile. Dans le cas discret, on range les données par ordre croissant. S'il y a N valeurs : le quartile zéro (minimum) est celui qui a le rang 1 ; le premier quartile est celui qui a le rang ; le deuxième quartile (médiane) est celui qui a le rang donc ; le troisième quartile est celui qui a le rang ; le quatrième quartile est celui qui a le rang N. Exemple : Les valeurs dans l'ordre croissant 1, 11, 15, 19, 20, 24, 28, 34, 37, 47, 50, 61, 68. Le nombre de valeurs est N = 13. Calcul de Q1 : on divise (l'effectif total plus 3) par 4 (quartile) Le est la 4e valeur, c'est-à-dire 19. Calcul de Q3 : Pour Q3 on procède de la même façon mais on multiplie le rang obtenu par 3 : La 10e valeur est 47 donc Q3 = 47. Calcul de la médiane : on divise (l'effectif total plus 1) par 2 (quartile) La médiane est la 7e valeur soit 28 (c'est la valeur du milieu). Les cinq quartiles : finalement, les cinq quartiles de la série sont 1, 19, 28, 47 et 68.

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In descriptive statistics, summary statistics are used to summarize a set of observations, in order to communicate the largest amount of information as simply as possible. Statisticians commonly try to describe the observations in a measure of location, or central tendency, such as the arithmetic mean a measure of statistical dispersion like the standard mean absolute deviation a measure of the shape of the distribution like skewness or kurtosis if more than one variable is measured, a measure of statistical dependence such as a correlation coefficient A common collection of order statistics used as summary statistics are the five-number summary, sometimes extended to a seven-number summary, and the associated box plot.

Dans les représentations graphiques de données statistiques, la boîte à moustaches, aussi appelée diagramme en boîte, boîtes à pattes, boîte de Tukey (en anglais, box-and-whisker plot, plus simplement box plot) est un moyen rapide de figurer le profil essentiel d'une série statistique quantitative. Elle a été inventée en 1977 par John Tukey, mais peut faire l'objet de certains aménagements selon les utilisateurs. La boîte à moustaches résume seulement quelques indicateurs de position du caractère étudié (médiane, quartiles, minimum, maximum ou déciles).

S'insère dans la dualité entre les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses, soulignant l'importance de la précision et de l'exactitude dans l'estimation.

Couvre la moyenne, la médiane, le mode, les graphiques en boîte et les histogrammes dans les ensembles de données.

Explorer la sélection des modèles dans les statistiques, discuter des principes, des modèles probabilistes, de l'évaluation des caractéristiques et des méthodes de visualisation des données.