ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ হল আউটলাইয়ার সহ স্কুইড ডিস্ট্রিবিউশন বা ডেটা সেটের পরিবর্তনশীলতার সর্বোত্তম পরিমাপ। যেহেতু এটি ডিস্ট্রিবিউশনের মাঝামাঝি অর্ধেক থেকে আসা মানগুলির উপর ভিত্তি করে, এটি বহিরাগতদের দ্বারা প্রভাবিত হওয়ার সম্ভাবনা কম৷
আমার কি IQR বা স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি ব্যবহার করা উচিত?
প্রত্যেকটি কখন ব্যবহার করবেন
আপনাকে একটি ডেটাসেটে মানের বিস্তার পরিমাপ করতে ইন্টারকোয়ার্টাইল পরিসর ব্যবহার করা উচিত যখন সেখানে চরম বহিরাগত উপস্থিত থাকে। বিপরীতভাবে, কোনো চরম বহিরাগত উপস্থিত না থাকলে মানগুলির বিস্তার পরিমাপ করতে আপনার মান বিচ্যুতি ব্যবহার করা উচিত।
আইকিউআর কিসের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে?
ডেটা সেটের গড় থেকে একটি সেটের ডেটা পয়েন্টগুলি কীভাবে ছড়িয়ে পড়েছে তা পরিমাপ করতেIQR ব্যবহার করা হয়। IQR যত বেশি হবে, ডেটা পয়েন্ট তত বেশি ছড়িয়ে পড়বে; বিপরীতে, IQR যত ছোট হবে, তত বেশি ডেটা পয়েন্ট গড়ের কাছাকাছি হবে।
আমার কি IQR বা রেঞ্জ ব্যবহার করা উচিত?
রেঞ্জ এবং ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জ (IQR) উভয়ই একটি ডেটা সেটে "স্প্রেড" পরিমাপ করে। স্প্রেডের দিকে তাকানো আমাদের দেখতে দেয় কতটা ডেটা পরিবর্তিত হয়। রেঞ্জ হল স্প্রেড সম্পর্কে ধারণা পাওয়ার একটি দ্রুত উপায়। আইকিউআর খুঁজে পেতে বেশি সময় লাগে, তবে এটি মাঝে মাঝে আমাদের ছড়িয়ে দেওয়ার বিষয়ে আরও দরকারী তথ্য দেয়।
মিডিয়ান বা আইকিউআর কখন ব্যবহার করতে হবে তা আপনি কীভাবে জানেন?
যখন একটি নমুনায় কোন বহিঃপ্রকাশ না থাকে, তখন গড় এবং মানক বিচ্যুতি যথাক্রমে একটি সাধারণ মান এবং নমুনার পরিবর্তনশীলতা সংক্ষিপ্ত করতে ব্যবহৃত হয়। যখন আছেএকটি নমুনার বহিঃপ্রকাশ, মধ্যমা এবং আন্তঃবৃত্তীয় পরিসর যথাক্রমে একটি সাধারণ মান এবং নমুনার পরিবর্তনশীলতা সংক্ষিপ্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
