在R中计算四分位数

在统计中，方差或标准差是最常使用的衡量数据离散程度的指标，但是方差或标准差有其固有缺陷，当数据中存在离群值（outlier）时，即使outlier数量极少，也会使方差或标准差极度偏移，因此，我们需要一种统计工具来反映大部分数据分布在哪里，最常用的方法是计算75%与25%之间的差别，这称为四分位间距（interquartile range）。在R中，可以使用IQR()计算四分位间距，使用quantile()来计算向量的所有分位数。

> x <- rnorm(100,mean=5,sd=1.2)
> x
  [1] 3.344860 4.314303 5.259742 6.642526 6.458214 5.030996 5.526538 3.866030 5.152883 5.135912 6.010579
 [12] 5.199178 4.673258 5.563149 5.663807 2.268774 3.974171 7.570706 5.354230 3.441178 5.336142 5.397549
 [23] 6.295206 5.978662 5.389794 5.133840 5.752089 4.971203 5.146819 4.765819 7.122367 5.416928 5.400580
 [34] 2.070468 4.243874 6.995033 5.854267 6.015518 5.375023 5.161929 2.867692 4.602293 4.931720 3.562440
 [45] 5.203235 5.592098 5.646586 7.694937 4.820110 6.684675 4.165650 5.176470 5.430320 5.406880 6.836335
 [56] 5.699121 6.424420 3.639120 6.670612 3.697681 2.813417 3.199165 4.858059 6.516864 4.165146 5.899056
 [67] 4.145372 5.538209 5.269511 6.678199 4.815026 4.617706 4.923228 4.281446 4.346960 6.630204 4.452420
 [78] 4.746863 4.586939 4.630323 4.922966 5.327350 3.658732 5.610512 3.980912 6.549318 7.398793 6.176837
 [89] 4.913479 4.437707 6.204448 4.120004 5.745570 4.143726 3.151242 4.422654 5.892240 5.678614 3.890303
[100] 5.226019

> IQR(x)
[1] 1.343469

> quantile(x)
      0%      25%      50%      75%     100% 
2.070468 4.403730 5.187824 5.747200 7.694937

> boxplot(x,horizontal = T)