n과 n−1을 함께 보여주는 이유
입력한 값 전체의 흩어짐을 기술할 때는 제곱합을 n으로 나눕니다. 모집단에서 뽑은 표본으로 모집단 분산을 추정하는 표본분산은 n−1로 나눕니다. 표준편차는 분산의 제곱근이므로 원래 값과 같은 단위로 읽습니다.
기본 예제 3, 4, 5, 8, 50의 평균은 14, 중앙값은 5입니다. 50 하나가 평균을 끌어올립니다. 평균만 보고 전형적인 값이 14라고 결론 내리기 전에 정렬한 값과 중앙값을 함께 확인하세요. 모든 값을 두 배로 바꾸면 평균과 표준편차는 두 배, 분산은 네 배가 됩니다.
사분위수를 계산하는 방식
이 도구는 R quantile의 기본 type=7 방식처럼 정렬된 값 사이를 선형 보간합니다. 0부터 세는 위치 h=(n−1)p를 구한 뒤, h가 정수가 아니면 양옆 값 사이에서 소수 부분만큼 이동합니다. p=0.25가 Q1, 0.75가 Q3입니다. 교재가 중앙값을 빼고 양쪽 절반의 중앙값을 쓰는 방식이라면 결과가 다를 수 있습니다.
IQR=Q3−Q1이며, Q1−1.5×IQR보다 작거나 Q3+1.5×IQR보다 큰 값만 이상치 후보로 표시합니다. 경계와 같은 값은 후보가 아닙니다. 입력 오류인지 실제 관측인지 확인하기 전에는 자동으로 지우지 않습니다.
표시 정밀도와 확인 자료
결과는 소수 넷째 자리까지 반올림합니다. 중간 계산에는 반올림 전 값을 사용하므로 화면에 보이는 값만 재계산하면 마지막 자리가 다를 수 있습니다. 수치 계산에는 브라우저의 부동소수점 한계가 있습니다.
R 사분위수 계산 방식 ↗, R 표준편차의 n−1 기준 ↗