百分位順位・標本分位点の計算
得点の厳密・包含・中点の経験パーセンタイル順位を比較し、2種類の規約で標本パーセンタイルを求めます。
計算結果
結果
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計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
厳密な観測を行い、ランクの変分を厳格に低く等しくカウントし、選択された規則に従って要求された分位点を計算します。
Midpoint rank=100×(below+equal/2)/n; linear quantile uses index p(n−1)
計算例
10 、 20 、 20 、 30 、 40 、スコア20 は、20% の厳格な下位ランク、60% の包括ランク、および40% の中位ランクです。線形の75 パーセンタイルは30です。
前提条件と入力上の注意
1 – 1000 の有限値。タイズは明示的にカウントされ、サンプル外の値は境界ランクを示す。最下位パーセンタイル0は最小値を返す。これらは経験的規則であり、分布確率、母集団の分位数保証、またはパフォーマンスの判断ではありません。異なるソフトウェアの手法は同意しない場合がある。
参考資料： NumPy:サンプルの分位数規則
このツールの使い方
自分の値を入力できますか？
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか？
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか？
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
数値のリストから平均、中央値、最頻値、四分位数、母標準偏差と標本標準偏差を求め、度数分布を表示します。
四分位数、Tukeyのひげ、外れ値を使って2組のデータを同じ軸で比較し、中央値と四分位範囲の差を確認できます。
指定した平均と標準偏差の正規分布について、下側・上側・中央確率から境界値を求めます。
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