Dans l'article d'aujourd'hui, nous allons nous pencher sur Écart interquartile, un sujet qui a retenu l'attention des experts et des passionnés. En nous concentrant sur Écart interquartile, nous explorerons ses origines, son impact sur la société actuelle et son potentiel pour le futur. Depuis ses premières apparitions jusqu'à sa pertinence aujourd'hui, Écart interquartile a fait l'objet de débats et d'analyses constants, et dans cet article nous chercherons à mettre en lumière ses nombreuses facettes. Au fil de ces pages, nous approfondirons ses significations, ses implications et ses éventuels défis, dans le but de proposer une vision complète et enrichissante de Écart interquartile. Alors si vous souhaitez en savoir plus sur ce sujet, rejoignez-nous dans ce voyage de découverte et de réflexion.
En statistiques, l’écart interquartile (aussi appelé étendue interquartile ou EI ; en anglais, interquartile range ou IQR) est une mesure de dispersion qui s'obtient en faisant la différence entre le troisième et le premier quartile :
L'EI est un estimateur statistique robuste.
Valeurs | % | Quartile |
---|---|---|
1 | 102 | |
2 | 104 | |
3 | 105 | Q1 |
4 | 107 | |
5 | 108 | |
6 | 109 | Q2 (médiane) |
7 | 110 | |
8 | 112 | |
9 | 115 | Q3 |
10 | 116 | |
11 | 118 |
L'écart interquartile de cette distribution de données (noté EI), est EI = Q3 - Q1 = 115 - 105 = 10.
Cette boîte à moustaches sommaire montre :