코딩하는 수학과생

다음 데이터의 분포를 살펴보겠습니다~

이 자료의 범위(range)는 몇일까?

[범위 = 최댓값 - 최솟값] 이므로 범위 = 30 - 0 =  30 이 된다.

대부분의 데이터가  10 과  21 사이에 모여있는 것이 보인다.

이 자료를 가지고 통계적 분석을 할 경우에  0  과  30 의 자료 때문에 문제가 생길 수 있다.

사분범위는 이러한 특이값(이상값)이 발생한 문제를 해결해줄 수 있다.
사분범위(IQR, InterQuartile Range)는 제3사분위수와 제1사분위수 사이의 범위이다.

식으로 나타내면  IQR = Q3 - Q1이다.

IQR은 range와는 다르게 통계적으로 매우 유용하다.

쉽게 예를 들어 두 가지 자료가 있다고  하자

자료 1) (1, 2, 6, 10, 18, 30)    # range = 29    / IQR = 13

자료 2) (1, 2, 6, 10, 18, 3000) # range = 2900 / IQR = 13

자료 1,2의 range를 비교해보면  29 와  2900 로 엄청난 차이가 난다.

하지만 사분범위는 모두  13 으로 같다.

특이값들을 제외함으로써 자료의 중심의 성격을 더 잘 이해할 수 있게 되는 것입니다.

사분위수에 대해 제대로 이해하고 있지 않다면 이전 글에 설명해 놓은걸 보고 오시면 됩니다^.^

사분위수 : R / Rstudio 사분위수 / 분위수를 구해보자(사분위수 편)

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손 계산으로 사분범위를 구하는 방법을 보겠습니다.

step1) 사분범위를 구하기 위하여 Q1과 Q3값을 구한다.

#Q1 값은 데이터의 25%가 있는 지점이다.

#Q3 값은 Q1의 반대쪽 25%인 데이터의 75%가 있는 지점이다.

step 2) Q1과 Q3 사이의 범위를 구한다.

#사분범위는 Q1과 Q3 사이의 범위

손 계산을 한다면 이러한 과정을 거쳐 사분 범위를 구할 수 있습니다.

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이번에는 R을 이용하여 사분범위(IQR)을 구해보겠습니다.

R에는 사분범위를 구할 수 있는 IQR() 함수가 존재합니다.

IQR() 함수에 자료를 넣어주면 사분범위값이 나옵니다.

위에 들었던 예시로 구해봤습니다. 사분범위는 모두  13 으로 같은 값이 나옵니다.

자료를 보다 보면 항상 동떨어진 값들이 존재합니다. 이런 값들을 무시하게 되면 정말 이상한 결과가 나와버릴 수도 있어서 이 특이치라 불리는 값들을 찾아서 제거해주는 과정은 꼭 필요합니다.

사분범위를 손으로 구해서 상자 그림 그리면서 하다 보면 계산 실수도 엄청하게 되는데 코딩으로 하면 함수 하나만 쓰면 바로 구해지니 코딩을 하는 것에 대해 너무 어렵게 생각하지 않아도 될 것 같습니다. ^ㅇ^

저도 코딩하면 어려운 것 이라고만 생각하고 있었는데 너무 함수들이 잘 만들어져 있어서 부담 없이 공부할 것 같아요 ㅋ.ㅋ