Ein Ausreißer ist definiert als jede Beobachtung in einem Datensatz, die 1,5 IQRs größer als das dritte Quartil oder 1,5 IQRs kleiner als das erste Quartil ist, wobei …

Die Standardabweichung ist eine gebräuchliche Methode, um zu messen, wie verteilt Datenwerte sind. In der Statistik wird die Standardabweichung häufig als Sigma bezeichnet , das als σ geschrieben wird.

Werte, die …

Eine Häufigkeitstabelle ist eine Tabelle, die zeigt, wie oft bestimmte Werte in einem Datensatz vorkommen.

Eine relative Häufigkeitstabelle ist eine Tabelle, die zeigt, wie oft bestimmte Werte relativ zu allen …

Der Semi-Interquartil-Bereich ist eine Möglichkeit, die Streuung von Beobachtungen in einem Datensatz zu messen. Es wird als die Hälfte des Abstands zwischen dem ersten Quartil (Q1) und dem dritten Quartil …

Chebyshevs-Theorem (auch Tschebyscheff): Für jede Zahl k größer als 1 liegen mindestens (1 - 1 / k ² ) der Datenwerte in jeder Formverteilung innerhalb von k Standardabweichungen des Mittelwerts.

Um den Prozentsatz …

Die empirische Regel, manchmal auch als 68-95-99.7-Regel bezeichnet, besagt, dass für einen bestimmten Datensatz mit einer Normalverteilung:

68% der Datenwerte liegen innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert.

95% der Datenwerte …

Die Fünf-Zahlen-Zusammenfassung eines Datensatzes enthält die folgenden Zahlen:

• Das Minimum
• Das erste Quartil
• Der Median
• Das dritte Quartil
• Das Maximum

Die Fünf-Zahlen-Zusammenfassung ist nützlich, da sie eine kurze Zusammenfassung der …

Der Interquartilsabstand, auch kurz Quartilsabstand genannt und mit IQA oder IQR (nach der englischen Bezeichnung interquartile range)[3] abgekürzt, ist ein Streuungsmaß in der deskriptiven Statistik. Sortiert man eine Stichprobe …

In einer Häufigkeitsverteilung bezieht sich die Klassenbreite auf den Unterschied zwischen der oberen und unteren Grenze einer Klasse oder Kategorie. Es wird berechnet als:

Klassenbreite = (max - min) / n

wo:

• max …

Die kumulierte Häufigkeit ist ein Maß für die Gesamtfrequenz bis zu einem bestimmten Punkt in einer Liste von Datenwerten.

Um die kumulierte Häufigkeit für eine Liste von Datenwerten zu berechnen …

Die mittlere absolute Abweichung, oft als MAD (engl. mean absolute deviation) abgekürzt, misst die Streuung von Beobachtungen in einem Datensatz. Es wird berechnet als:

MAD = Median (| x _i - x _{m …}

Wir können Werte in einem Datensatz normalisieren , indem wir den Mittelwert subtrahieren und dann durch die Standardabweichung dividieren. Dies wird auch als Konvertieren von Datenwerten in Z-Werten bezeichnet.

Um die …