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更新时间2025-08-13
在统计学中，百分位数用于提供一个数字，该数字描述了低于给定百分比的值。
如果我们看一下 mtcars 数据集中 wt（重量）变量的值：
| 1.513 | 1.615 | 1.835 | 1.935 | 2.140 | 2.200 | 2.320 | 2.465 |
| 2.620 | 2.770 | 2.780 | 2.875 | 3.150 | 3.170 | 3.190 | 3.215 |
| 3.435 | 3.440 | 3.440 | 3.440 | 3.460 | 3.520 | 3.570 | 3.570 |
| 3.730 | 3.780 | 3.840 | 3.845 | 4.070 | 5.250 | 5.345 | 5.424 |
汽车的重量的 75 百分位是多少？答案是 3.61 或 3610 磅，意味着 75% 的汽车重量是 3610 磅或更轻：
Data_Cars <- mtcars # c() 指定你想要的百分位 quantile(Data_Cars$wt, c(0.75))
结果：
75% 3.61
如果运行 quantile() 函数而不指定 c() 参数，您将获得 0、25、50、75 和 100 的百分位数：
Data_Cars <- mtcars quantile(Data_Cars$wt)
结果：
0% 25% 50% 75% 100%
1.51300 2.58125 3.32500 3.61000 5.42400
当数据以升序排序时，四分位数是将数据分为四部分的数据点：
提示：使用 quantile() 函数可以得到四分位数。
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