切换科目
重点科目
主要科目
次要科目
科数网
首页
刷题
学习
VIP会员
赞助
组卷
集合
教材
VIP
写作
游客,
登录
注册
在线学习
高中数学
第十二章:概率与统计(高中)
百分位数与四分位数★★★★★
最后
更新:
2026-01-09 11:00
查看:
118
次
反馈
能力测评
会员8.2元/月
赞助
百分位数与四分位数★★★★★
四分位数
## 百分位数 > 百分位数和四分位数不难,主要是考概念,基本上是必考题,通常是5分。你在其他题目里,想得到5分非常的难,但是在百分位里,想得到这5分非常容易,因此这是一个知道概念就能拿到的分数,不能丢了。 先看日常生活中的一句话: > **全班有 $25 \%$ 的人数学成绩低于83分 ,这句话的意思是全班小于或等于 83 分的人数占全班总人数的 $25 \%$ ,换句话说,大于或等于 83 分的人数有 $1-25 \%=75 \%$ 。这时,我们称 83 为所有成绩的第 25 百分位** **百分位数**(Percentile)是统计学中用于描述一组数据分布位置的指标,它表示在一组数据中,有百分之多少的数据点小于或等于该值。简单来说,第 $p$ 百分位数(记为 $P_p$)意味着数据中至少有 $p\%$ 的观测值小于或等于它,同时至少有 $(100-p)\%$ 的观测值大于或等于它。 ### **定义** **定义**一般地,一组数据的第 $p$ 百分位数是这样一个值,它使得这组数据中至少有 $p \%$ 的数据小于或等于这个值,且至少有 $(100-p) \%$ 的数据大于或等于这个值. 可以通过下面的步骤计算一组 $n$ 个数据的第 $p$ 百分位数: 第1步,按从小到大排列原始数据. 第2步,计算 $i=n \times p \%$ 。 第3步,若 $i$ 不是整数,而大于 $i$ 的比邻整数为 $j$ ,则第 $p$ 百分位数为第 $j$ 项数据;若 $i$ 是整数,则第 $p$ 百分位数为第 $i$ 项与第 $(i+1)$ 项数据的平均数. 我们在初中学过的中位数,相当于是第 50 百分位数. 在实际应用中,除了中位数外,常用的分位数还有第 25 百分位数,第 75 百分位数.这三个分位数把一组由小到大排列后的数据分成四等份,因此称为**四分位数**。其中第 25 百分位数也称为第一四分位数或下四分位数等,第 75 百分位数也称为第三四分位数或上四分位数等。另外,像第1百分位数,第5百分位数,第95百分位数和第 99 百分位数在统计中也经常被使用. > 在统计学中,$P_{25}$ 又称为第一四分位数,$P_{50}$ 又称为第二四分位数,$P_{75}$ 又称为第三四分位数. `例`求数据 $1, 3, 5, 7, 9, 11, 13$(共 $n=7$ 个数据)的第 40 百分位数($P_{40}$)和第 50 百分位数($P_{50}$)。 解:**步骤1**:数据已经从小到大排序:$x_1=1, x_2=3, x_3=5, x_4=7, x_5=9, x_6=11, x_7=13$。 **步骤2**:计算位置索引 - 对于 $P_{40}$:$i = \frac{40}{100} \times 7 = 2.8$,是小数,向上取整得 $k=3$,因此 $P_{40}=x_3=5$; - 对于 $P_{50}$:$i = \frac{50}{100} \times 7 = 3.5$,是小数,向上取整得 $k=4$,因此 $P_{50}=x_4=7$(也符合中位数的计算结果)。 `例` 计算下列数据 $$ 1,5
其他版本
【概率论与数理统计】抽样分布五大估计量
免费注册看余下 70%
非VIP会员每天5篇文章,开通VIP 无限制查看
《高等数学》难点解析
高数教程
泰勒公式
切线与法线
切平面与法平面
驻点·拐点·极值点·零点
间断点
渐进线
瑕积分
欧拉方程
伯努利方程
Abel 收敛定理
偏导数的几何意义
偏导数的几何意义
梯度
数量场与向量场
多元函数极值
拉格朗日算子
通量与散度
环流量与旋度
格林公式
高斯公式
斯托克斯公式
三大公式比较
傅里叶级数
极坐标微元
点法式方程
变上限定积分
X型计算面积
Y型计算面积
微分的意义
渐近线
间断点
y''+py'+qy=f(x)方程
高斯
黎曼
傅里叶变换(复数)
拉普拉斯变换(复数)
高等数学测评
函数与极限
一元函数微分学
一元函数积分学
微分方程
空间向量与代数
多元微分学
多元积分学
无穷级数
《线性代数》难点解析
线代教程
近世代数对数学的整体思考
线性的意义
矩阵乘法(列视角)
矩阵乘法(行视角)
矩阵左乘
矩阵右乘
逆矩阵求解方程组
阶梯形矩阵的求法
方程组解的判定
四阶行列式的计算
线性变换的意义
线性空间
向量组的等价
线性空间的几何意义
基础解系的求法
施密特正交化
特征值与特征向量的意义
矩阵相似的几何意义
矩阵可对角化的理解
秩的意义(向量版)
秩的意义(方程版)
二次型的意义
线性代数测评
行列式
矩阵
向量空间
《概率论与数理统计》难点解析
概率教程
置信区间与上a分位数
概率中的“取”与“放”
贝叶斯公式
全概率公式
泊松分布
指数分布
伽玛分布
二维密度图的意义
卷积的意义
相关系数的意义
k阶矩是与矩母函数
卡方分布的作用
单正态区间估计理解
假设检验理解
切比雪夫不等式
中心极限定理
概率统计测评
事件与概率
一维随机变量与事件
多维随机变量与事件
随机变量的数字特征
大数定律与中心极限定理
统计量与抽样分布
参数估计
假设检验
上一篇:
极差、方差与标准差
下一篇:
统计图表
本文对您是否有用?
有用
(
0
)
无用
(
0
)
更多
学习首页
数学试卷
同步训练
投稿
会议预约系统
数学公式
关于
Mathhub
赞助我们
科数网是专业专业的数学网站 版权所有
本站部分教程采用AI制作,请读者自行判别内容是否一定准确
如果页面无法显示请联系 18155261033 或 983506039@qq.com