Quartilabweichung bei gegebenem Koeffizienten der Quartilabweichung Taschenrechner

✖Der Quartilabweichungskoeffizient ist das Verhältnis des Interquartilbereichs (Differenz zwischen dem ersten und dritten Quartil) zur Summe des ersten und dritten Quartils.ⓘ Koeffizient der Quartilabweichung [CQ]			+10% -10%
✖Das dritte Datenquartil ist der Wert, unter den 75 % der Daten fallen. In aufsteigender Reihenfolge stellt es das obere Quartil des Datensatzes dar.ⓘ Drittes Datenquartil [Q₃]			+10% -10%
✖Das erste Datenquartil ist der Wert, unter den 25 % der Daten fallen. In aufsteigender Reihenfolge stellt es das untere Quartil des Datensatzes dar.ⓘ Erstes Datenquartil [Q₁]			+10% -10%

✖Die Quartilabweichung der Daten ist die Hälfte des Interquartilbereichs und repräsentiert die Streuung der mittleren 50 % der Daten. Es ist die Differenz zwischen dem dritten und dem ersten Quartil.ⓘ Quartilabweichung bei gegebenem Koeffizienten der Quartilabweichung [QD]

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Formel

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Quartilabweichung bei gegebenem Koeffizienten der Quartilabweichung

Formel

`"QD" = "CQ"*(("Q"_{"3"}+"Q"_{"1"})/2)`

Beispiel

`"30"="0.6"*(("80"+"20")/2)`

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Quartilabweichung bei gegebenem Koeffizienten der Quartilabweichung Lösung

SCHRITT 0: Zusammenfassung vor der Berechnung

Gebrauchte Formel

Quartilabweichung der Daten = Koeffizient der Quartilabweichung*((Drittes Datenquartil+Erstes Datenquartil)/2)
QD = CQ*((Q₃+Q₁)/2)
Diese formel verwendet 4 Variablen

Verwendete Variablen

Quartilabweichung der Daten - Die Quartilabweichung der Daten ist die Hälfte des Interquartilbereichs und repräsentiert die Streuung der mittleren 50 % der Daten. Es ist die Differenz zwischen dem dritten und dem ersten Quartil.
Koeffizient der Quartilabweichung - Der Quartilabweichungskoeffizient ist das Verhältnis des Interquartilbereichs (Differenz zwischen dem ersten und dritten Quartil) zur Summe des ersten und dritten Quartils.
Drittes Datenquartil - Das dritte Datenquartil ist der Wert, unter den 75 % der Daten fallen. In aufsteigender Reihenfolge stellt es das obere Quartil des Datensatzes dar.
Erstes Datenquartil - Das erste Datenquartil ist der Wert, unter den 25 % der Daten fallen. In aufsteigender Reihenfolge stellt es das untere Quartil des Datensatzes dar.

SCHRITT 1: Konvertieren Sie die Eingänge in die Basiseinheit

Koeffizient der Quartilabweichung: 0.6 --> Keine Konvertierung erforderlich
Drittes Datenquartil: 80 --> Keine Konvertierung erforderlich
Erstes Datenquartil: 20 --> Keine Konvertierung erforderlich

SCHRITT 2: Formel auswerten

Eingabewerte in Formel ersetzen

QD = CQ*((Q₃+Q₁)/2) --> 0.6*((80+20)/2)

Auswerten ... ...

QD = 30

SCHRITT 3: Konvertieren Sie das Ergebnis in die Ausgabeeinheit

30 --> Keine Konvertierung erforderlich

ENDGÜLTIGE ANTWORT

30 <-- Quartilabweichung der Daten

(Berechnung in 00.004 sekunden abgeschlossen)

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Credits

Erstellt von Anirudh Singh

Nationales Institut für Technologie (NIT), Jamshedpur

Anirudh Singh hat diesen Rechner und 300+ weitere Rechner erstellt!

Geprüft von Urvi Rathod

Vishwakarma Government Engineering College (VGEC), Ahmedabad

Urvi Rathod hat diesen Rechner und 1900+ weitere Rechner verifiziert!

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Quartilabweichung bei gegebenem Koeffizienten der Quartilabweichung

Gehen Quartilabweichung der Daten = Koeffizient der Quartilabweichung*((Drittes Datenquartil+Erstes Datenquartil)/2)

Quartilabweichung

Gehen Quartilabweichung der Daten = (Drittes Datenquartil-Erstes Datenquartil)/2

Quartilabweichung bei gegebenem Koeffizienten der Quartilabweichung Formel

Quartilabweichung der Daten = Koeffizient der Quartilabweichung*((Drittes Datenquartil+Erstes Datenquartil)/2)
QD = CQ*((Q₃+Q₁)/2)

Was ist Quartilabweichung und ihre Anwendungen?

Die Quartilabweichung ist ein wichtiges Maß für die Streuung in der statistischen Datenanalyse. Er wird auch als Semi-Interquartilbereich bezeichnet. Die Quartilabweichung hilft, die Streuung einer Verteilung um ein Maß ihrer zentralen Tendenz zu untersuchen, normalerweise Mittelwert oder Median oder Modus und am häufigsten Mittelwert. Daher wird es verwendet, um uns eine Vorstellung davon zu geben, in welchem Bereich die mittleren 50 % unserer Stichprobendaten liegen. Quartile werden verwendet, um Berichte über eine Reihe von Daten zu erstellen und um Box- und Whisker-Plots zu erstellen. Quartile sind insbesondere dann von Nutzen, wenn die Daten keine symmetrische Verteilung aufweisen. Normalerweise verwenden die HR-Teams in einem Unternehmen es, um festzulegen, welche Gehaltsspanne einem Mitarbeiter oder neu hinzugekommenen Arbeitnehmern auf der Grundlage ihrer Erfahrung und Qualifikationen geboten werden soll.

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