इंटरक्वेर्टाइल रेंज विषम वितरण या आउटलेर्स के साथ डेटा सेट के लिए परिवर्तनशीलता का सर्वोत्तम माप है। चूंकि यह वितरण के मध्य भाग से आने वाले मूल्यों पर आधारित है, इसलिए इसके बाहरी लोगों से प्रभावित होने की संभावना नहीं है।
क्या मुझे IQR या मानक विचलन का उपयोग करना चाहिए?
प्रत्येक का उपयोग कब करें
जब अत्यधिक आउटलेयर मौजूद हों तो डेटासेट में मानों के प्रसार को मापने के लिए आपको इंटरक्वेर्टाइल रेंज का उपयोग करना चाहिए। इसके विपरीत, आपको मूल्यों के प्रसार को मापने के लिए मानक विचलन का उपयोग करना चाहिए जब कोई चरम बाहरी मौजूद न हो।
IQR का उपयोग किस लिए किया जा सकता है?
IQR का उपयोग यह मापने के लिए किया जाता है कि किसी सेट में डेटा बिंदु डेटा सेट के माध्य से कितने फैले हुए हैं। IQR जितना अधिक होगा, डेटा बिंदुओं को उतना ही अधिक फैलाया जाएगा; इसके विपरीत, IQR जितना छोटा होता है, डेटा बिंदु उतने ही अधिक समूहित होते हैं, माध्य के आसपास होते हैं।
क्या मुझे IQR या रेंज का उपयोग करना चाहिए?
रेंज और इंटरक्वेर्टाइल रेंज (IQR) दोनों एक डेटा सेट में "स्प्रेड" को मापते हैं। प्रसार को देखते हुए हम देखते हैं कि डेटा कितना भिन्न होता है। प्रसार का अंदाजा लगाने के लिए रेंज एक त्वरित तरीका है। IQR खोजने में अधिक समय लगता है, लेकिन कभी-कभी यह हमें प्रसार के बारे में अधिक उपयोगी जानकारी देता है।
आप कैसे जानते हैं कि माध्यिका या IQR का उपयोग कब करना है?
जब एक नमूने में कोई आउटलेयर नहीं होते हैं, तो माध्य और मानक विचलन का उपयोग क्रमशः एक विशिष्ट मूल्य और नमूने में परिवर्तनशीलता को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए किया जाता है। जब वहाँएक नमूने में आउटलेयर, माध्यिका और इंटरक्वेर्टाइल रेंज एक विशिष्ट मान को संक्षेप में प्रस्तुत करने के लिए उपयोग किया जाता है और नमूने में परिवर्तनशीलता, क्रमशः।
