DATALINK

[QA]

QA > 모델링 > 통계모델 

분위와 분위수 ?

ARTICLE CONTENTS

Play Video

Quartile table

Print

사분위표

사분위표는 데이터를 표현하는 한 방법입니다. 사분위표는 데이터를 순서대로 늘어놓고 같은 개수를 가지는 4개의 집단으로 나누어  놓은 표입니다. 사분위수는 이 4개의 집단의 최대값입니다.

유사하게 백분위표는 데이터를 순서대로 늘어놓고 같은 개수를 가지는 100개의 집단으로 나누어  놓은 표입니다. 이 때 100개의 집단의 최대값이 백분위수(percentile)입니다. 백분위수는%를 단위로 사용합니다. 예를 들어,  p%로 표현되는 백분위수(percentile)는 데이터를 작은 것부터 큰 것까지 순서대로 늘어놓고 같은 개수를 가지는 100개의 집단으로 구분하였을 때  p번째 집단의 최대값을 뜻합니다. 데이터개수가 100보다 적을 경우에는 한 데이터가 여러 개의 백분위 집단에 해당되도록 하여 백분위표를 만들 수도 있습니다. 

사분위수(quartile)는 백분위수로 표현할 수 있습니다.

1사분위수(Q1)는 데이터의 25%가 이 값보다 작거나 같습니다.

2사분위수(Q2)는 데이터의 50%가 이 값보다 작거나 같습니다.

3사분위수(Q3)는 데이터의 75%가 이 값보다 작거나 같습니다.

정리하면, 백분위수 중 25% 백분위수를 1사분위수(1st quartile, Q1), 50% 백분위수를 2사분위수(2nd quartile, Q2) 또는 중앙값(median), 75% 백분위수를 3사분위수(3rd quartile, Q3)라고 부릅니다.

4분위수범위(interquartile range)는 제3사분위수에서 제1사분위수를 뺀 값 입니다. 즉, 데이터의 중앙부 50%의 범위입니다. 4분위수범위는 IQR로 표현합니다.

$$IQR={Q_3} – {Q_1}$$

아주 크거나 작은 데이터(변수값)가 있는 경우, 범위(Range)는 왜곡이 발생합니다. 이 때는 범위(Range)대신에 4분위수범위(IQR)을 사용합니다.

Terminology

데이터

데이터는 질적 또는 양적 변수값의 집합입니다. 데이터와 정보 또는 지식은 종종 같은 의미로 사용하지만 데이터를 분석하면 정보가 된다고 볼 수 있습니다. 데이터는 일반적으로 연구의 결과물로 얻어집니다. 한편, 데이터는 경제(매출, 수익, 주가 등), 정부(예 : 범죄율, 실업률, 문맹율)와  비정부기구(예 : 노숙자 인구 조사)등 다양한 분야에서도 나타납니다. 그리고 데이터를 수집 및 분석하고 시각화할 수 있습니다.

 

일반적인 개념의 데이터는 응용이나 처리에 적합한 형태로 표현되거나 코딩됩니다. 원시 데이터 ( “정리되지 않은 데이터”)는  “정리”되기 전의 숫자 또는 문자의 모음입니다. 따라서 데이터의 오류를 제거하려면 원시 데이터에서 데이터를 수정해야 합니다. 데이터 정리는 일반적으로 단계별로 이루어지며 한 단계의 “정리 된 데이터”는 다음 단계의 “원시 데이터”가 됩니다. 현장 데이터는 자연적인  “현장”에서 수집되는 원시 데이터입니다. 실험 데이터는 관찰 및 기록을 통한 과학적 조사에서 생성되는 데이터입니다. 데이터는 디지털 경제의 새로운 자원입니다.

 

Reference

Data – Wikipedia


범위

데이터 범위는 가장 큰 값과 가장 작은 값의 차이입니다. 구체적으로 데이터세트의 범위는 가장 큰 값에서 가장 작은 값을 뺀 결과 값입니다. 그러나 설명통계(기술통계)에서 범위개념은 보다 복잡한 의미를 지닙니다. 범위는 모든 데이터를 포함하고 통계적 분산의 표시를 제공하는 최소 간격의 크기입니다. 그것은 데이터와 동일한 단위로 측정됩니다. 최대값, 최소값 두 값만으로 표현되기 때문에 표본크기가 작은 데이터세트의 분산을 표현하는 데 가장 유용합니다.

 

Reference

Range (statistics) – Wikipedia


사분위 범위

사분위 범위 (Interquartile Range, IQR)는 75 ~ 25 백분위 수 또는 상위 및 하위 사분위의 차이로 통계적 분산의 척도입니다.  사분위 범위(IQR)은 “IQR = Q3 – Q1” 식으로 구합니다. 즉, IQR은 3분위수에서 1분위수를 뺀 것입니다. 이 4분위수는 데이터의 상자그림에서 명확하게 볼 수 있습니다. 그것은 정리된 추정량이며 25 % 정리된 범위로 정의되고 일반적으로 사용되는 강력한 통계적 분산의 척도입니다.

IQR은 데이터세트를 사분위수로 나누는 것에 기반한 변화(분포, 가변성)의 척도입니다. 사분위수는 순위가 지정된(내림차순이나 오름차순으로 정리된) 데이터 세트를 네 부분으로 나눕니다. 파트를 분리하는 값을 1, 2, 3 분위수라고 부릅니다. 각각 Q1, Q2, Q3으로 표기합니다.

Reference

Interquartile range – Wikipedia


백분위 수

백분위 수는 통계에서  관측치의  백분율이 그 이하가 되는 값을 나타내는 값입니다. 예를 들어, 20번째 백분위 수는 관측치의 20%가 발견될 수 있는 값입니다. 백분위 수 순위는 평점에 자주 사용됩니다. 예를 들어, 점수가 86번째 백분위 수(백분위 수 순위 = 86인 경우)라는 것은 이 값 아래에 관측 값의 86%가 있다는 것입니다. 이는 86번째 백분위 수 “안” 에 있는 것과는 다릅니다. 즉, 점수가 관측치의 86%가 아래에 있는 값과 같거나 작다는 뜻입니다.

 

모든 점수는 100번째 백분위 수 안에 있습니다.). 여기서 25번째 백분위 수는 1분위(Q1), 50번째 백분위 수는 2분위(Q2), 75번째 백분위 수는 3분위(Q3)로 각각 부릅니다.

 

Reference

percentile – Wikipedia


[DATA SCIENCE]