ডেটা সেটের প্রতিটি পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি গণনা করা হয়। ফলস্বরূপ, এটি একটি সংবেদনশীল পরিমাপ বলা হয় কারণ এটি বহিরাগতদের দ্বারা প্রভাবিত হবে। … এই উদাহরণে, IQR হল প্রসারণের পছন্দের পরিমাপ কারণ নমুনার একটি আউটলাইয়ার আছে।
IQR-এর উপর আদর্শ বিচ্যুতির সুবিধা কী?
প্রমিত বিচ্যুতি বর্ণনা করে গড়ে কত দূর, প্রতিটি পর্যবেক্ষণ গড় থেকে। এটি চরম মান দ্বারা প্রভাবিত হয়, কিন্তু ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জের উপর এটির সুবিধা হল যে এটি তার গণনার সমস্ত পর্যবেক্ষণ ব্যবহার করে।
আপনি কখন আদর্শ বিচ্যুতির চেয়ে IQR পছন্দ করবেন?
যখন চরম বহিরাগত উপস্থিত থাকে তখন একটি ডেটাসেটে মানের বিস্তার পরিমাপ করতে আপনার ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ ব্যবহার করা উচিত। বিপরীতভাবে, যখন কোন চরম বহির্মুখী উপস্থিত না থাকে তখন মানগুলির স্প্রেড পরিমাপ করতে আপনার মানক বিচ্যুতি ব্যবহার করা উচিত।
স্ক্যুড ডেটার জন্য আইকিউআর স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির চেয়ে কেন ভালো?
এটি আরেকটি কারণ যে কারণে একটি তির্যক ডেটা সেটের বিস্তার পরিমাপ করার সময় আইকিউআর ব্যবহার করা ভাল। … একটি তির্যক বিতরণে, ডেটার উপরের অর্ধেক এবং নীচের অর্ধেকের স্প্রেডের পরিমাণ আলাদা থাকে, তাই কোনও একক সংখ্যা যেমন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি স্প্রেডটিকে খুব ভালভাবে বর্ণনা করতে পারে না।
আইকিউআর বা স্ট্যান্ডার্ড ডেভিয়েশন এর জন্য ভালোপরিবর্তনশীলতা?
প্রমিত বিচ্যুতি এবং প্রকরণটিকে অগ্রাধিকার দেওয়া হয় কারণ তারা আপনার পুরো ডেটা সেটকে বিবেচনায় নেয়, কিন্তু এর মানে এই যে তারা সহজেই বহিরাগতদের দ্বারা প্রভাবিত হয়। তির্যক বন্টন বা আউটলায়ার্স সহ ডেটা সেটের জন্য, ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ হল সর্বোত্তম পরিমাপ।
