Περιγραφική Στατιστική. Π.Μ.Σ. "Μαθηματικά των Υπολογιστών και των Αποφάσεων"



Σχετικά έγγραφα
3 ο Φυλλάδιο Ασκήσεων. Εφαρμογές

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΑ ΜΕΤΡΑ ΑΝΑΛΥΣΗΣ ΔΕΔΟΜΕΝΩΝ

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

Αριθμητικά περιγραφικά μέτρα II. Μέτρα κεντρικής θέσης

Μοντέλα στην Επιστήμη Τροφίμων 532Ε

Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis

Μέρος V. Στατιστική. Εισαγωγή: Βασικές έννοιες και ορισμοί. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων Exploratory Data Analysis

Στατιστική Ι. Μέτρα Διασποράς (measures of dispersion) Δρ. Δημήτρης Σωτηρόπουλος

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΚΑ ΠΡΟΤΥΠΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ 1 ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟΥ ΒΑΣΙΚΕΣ ΕΝΝΟΙΕΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Έστω 3 πενταμελείς ομάδες φοιτητών με βαθμολογίες: Ομάδα 1: 6,7,5,8,4 Ομάδα 2: 7,5,6,5,7 Ομάδα 3: 8,6,2,4,10 Παρατηρούμε ότι και οι τρεις πενταμελείς

Statistics. hrs1 Number of hours worked last week. educ Highest year of school completed. sibs NUMBER OF BROTHERS AND SISTERS. N Valid

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Φυσικός, PH.D. Σχολής Επιστηµών Υγείας

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 2. Περιγραφική Στατιστική

ΔΗΜΟΠΑΘΟΛΟΓΙΑ ΤΗΣ ΔΙΑΤΡΟΦΗΣ

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 4

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ.Μ. 436

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Ελλιπή δεδομένα. Εδώ έχουμε Στον πίνακα που ακολουθεί δίνεται η κατά ηλικία κατανομή 1275 ατόμων

Παρατηρήσεις για τη χρήση ενός κυκλικού διαγράμματος

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η MBA I

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα

Εισαγωγή στη Στατιστική

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥ ΩΝ «ΦΡΟΝΤΙ Α ΣΤΟ ΣΑΚΧΑΡΩ Η ΙΑΒΗΤΗ» 2 ο Μάθηµα

ΑΣΥΜΜΕΤΡΙΑ Ας υποθέσουμε, ότι κατά την μελέτη της κατανομής δύο μεταβλητών, καταλήγουμε στα παρακάτω ιστογράμματα.

ΠΟΣΟΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ ΙI (ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ) (ΟΔΕ 2116) Υπολογισμοί Παραμέτρων Πληθυσμού και Στατιστικών Δείγματος

Περιγραφική Στατιστική

1) ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ - ΑΤΑΞΙΝΟΜΗΤΑ ΔΕΔΟΜΕΝΑ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι


Μαθηματικά Και Στατιστική Στη Βιολογία

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

6ο ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ «ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΤΩΝ ΩΚΕΑΝΩΝ» «Θαλάσσια Ιζήματα»

ΟΜΑΔΟΠΟΙΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΤΗΡΗΣΕΩΝ

Εξερευνώντας τα δεδομένα μας-περιγραφική Στατιστική

ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ - ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΚΟΙΝΩΝΙΟΒΙΟΛΟΓΙΑ, ΝΕΥΡΟΕΠΙΣΤΗΜΕΣ & ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Ι Κ. Μ. 436

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΣΥΝΟΠΤΙΚΕΣ ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ

Κεφάλαιο 4. Περιγραφική Στατιστική - Γραφήματα. Σύνοψη. Προαπαιτούμενη γνώση. 4.1 Βασικές Έννοιες και Ορισμοί

Εκπαιδευτική έρευνα Οργάνωση & Παρουσίαση Δεδομένων (Εργαστήριο SPSS) Άγγελος Μάρκος, Λέκτορας Δημοκρίτειο Πανεπιστήμιο Θράκης

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Εξόρυξη Δεδομένων: Εξερευνώντας τα δεδομένα Data Mining: Exploring Data

ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΗΧΑΝΙΚΗ ΤΩΝ ΩΚΕΑΝΩΝ. Άσκηση 6: Θαλάσσια Ιζήματα Στατιστικές παράμετροι Τριγωνικά διαγράμματα

Χρήσεις του Η/Υ και Βάσεις Βιολογικών Δεδομένων

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Ασκήσεις Άλγεβρας. Κώστας Γλυκός ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΟΣ. B ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ Άλγεβρα 265 ασκήσεις και τεχνικές σε 24 σελίδες. εκδόσεις. Καλό πήξιμο

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

Τίτλος Μαθήματος: Στατιστική Ανάλυση Δεδομένων

Περιγραφική στατιστική μεθοδολογία.

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΟΙ ΠΙΝΑΚΕΣ. ΓΕΝΙΚΟΙ (περιέχουν όλες τις πληροφορίες που προκύπτουν από μια στατιστική έρευνα) ΕΙΔΙΚΟΙ ( είναι συνοπτικοί και σαφείς )

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΚΛΙΜΑΤΙΚΩΝ ΑΛΛΑΓΩΝ ΓΙΑ ΤΟ ΝΗΣΙ ΤΗΣ ΝΑΞΟΥ

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ

ΕΡΩΤΗΣΕΙΣ ΣΩΣΤΟΥ ΛΑΘΟΥΣ ΣΤΑ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΤΗΣ Γ ΓΕΝΙΚΗΣ ΙΑΦΟΡΙΚΟΣ ΛΟΓΙΣΜΟΣ

4 Περιγραφικη Στατιστικη

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

ΠΕΡΙΛΗΨΗ ΠΑΡΑΓΡΑΦΟΥ 2.6, Σελ , ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΕΣ ΜΕΘΟΔΟΙ, Δ. ΙΩΑΝΝΙΔΗ, Εκδόσεις Ζήτη (Μέτρα θέσης ή Κεντρικής τάσης)

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η Ε Π Ι Χ Ε Ι Ρ Η Σ Ε Ω Ν ΤΜΗΜΑ ΛΟΓΙΣΤΙΚΗΣ & ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ

Λογισμικά για Στατιστική Ανάλυση. Minitab, R (ελεύθερο λογισμικό), Sas, S-Plus, Stata, StatGraphics, Mathematica (εξειδικευμένο λογισμικό για

ΙΖΗΜΑΤΟΛΟΓΙΑ. Ενότητα 3: Κοκκομετρική ανάλυση. Δρ. Αβραμίδης Παύλος Σχολή Θετικών Επιστημών Τμήμα Γεωλογίας

Ενότητα 2 η : Περιγραφική Στατιστική Ι. Πίνακες και Γραφικές παραστάσεις. Δημήτριος Σταμοβλάσης Φιλοσοφίας Παιδαγωγικής

I2. Αριθμητικά περιγραφικά μέτρα

Στατιστική Επιχειρήσεων 1 Μάθημα του A Εξαμήνου

Βιοστατιστική ΒΙΟ-309

ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Μεθοδολογία των Επιστημών του Ανθρώπου: Στατιστική

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Στατιστική Ι. Ενότητα 1: Βασικές Έννοιες. Δρ. Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Γρεβενών

Ανάλυση Δεδομένων. Καθηγητής Ιωάννης Κ. Δημητρίου Εθνικό και Καποδιστριακό Πανεπιστήμιο Αθηνών

Περιγραφική Στατιστική

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ ΚΑΙ ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ Γ ΓΕΝΙΚΟΥ ΛΥΚΕΙΟΥ

3 ο Φυλλάδιο Ασκήσεων. Εφαρμογές Διερευνητική Ανάλυση Δεδομένων

Δείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή

ΗΥ-SPSS Statistical Package for Social Sciences 6 ο ΜΑΘΗΜΑ. ΧΑΡΑΛΑΜΠΟΣ ΑΘ. ΚΡΟΜΜΥΔΑΣ Διδάσκων Τ.Ε.Φ.Α.Α., Π.Θ.

Τάση συγκέντρωσης. Μέτρα Κεντρικής Τάσης και Θέσης. Μέτρα Διασποράς. Τάση διασποράς. Σχήμα της κατανομής

28/11/2016. Στατιστική Ι. 9 η Διάλεξη (Περιγραφική Στατιστική)

Κεφάλαιο Τέσσερα Αριθμητικές Μέθοδοι Περιγραφικής Στατιστικής

Ενώ αυτό το ιστόγραμμα δίνει κάποια νέα πληροφόρηση, άλλα ενδιαφέροντα ερωτήματα (π.χ. ποιος είναι ο μέσος όρος της τάξης;) δεν απαντιέται.

Μέρος 1ο. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

1. Τα έσοδα σε εκατομμύρια 100 επιχειρήσεων ενός ομίλου για μια ορισμένη χρονική

Λογισμικά για Στατιστική Ανάλυση. Minitab, R (ελεύθερο λογισμικό), Sas, S-Plus, Stata, StatGraphics, Mathematica (εξειδικευμένο λογισμικό για

Κεφάλαιο 1 o Εξισώσεις - Ανισώσεις

Εισαγωγή στη Στατιστική

Περιεχόμενα. Πρόλογος 17 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 23

Λύσεις θεμάτων επαναληπτικών πανελληνίων εξετάσεων. Γ Λυκείου Γενικής Παιδείας. Δευτέρα, 10 Ιουνίου 2013 ΕΣΠΕΡΙΝΑ

Γνωριμία με τον προγραμματισμό μέσω της γλώσσας R Στοιχεία Περιγραφικής Στατιστικής

Ποιοτική & Ποσοτική Ανάλυση εδομένων Εβδομάδα 5 η 6 η

Εισαγωγή στη Στατιστική Μάθημα του Β Εξαμήνου

Στον πίνακα 2 εμφανίζονται οι αριθμοί των υποψηφίων που υπέβαλαν αίτηση συμμετοχής και των απόντων ανά επίπεδο και εξεταστικό κέντρο.

Πίνακας-1 Επίπεδο εκπαίδευσης πατέρα 2

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ. Ενότητα 2: ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΙΙ (2/4). Επίκ. Καθηγητής Κοντέος Γεώργιος Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων (Γρεβενά)

Πίνακας-1 Επίπεδο εκπαίδευσης πατέρα 2

Ιζήματα. Οι κόκκοι των ιζημάτων προέρχονται από

Transcript:

Περιγραφική Στατιστική

Παράδειγμα Γίνεται μια μελέτη για τους τραυματισμούς στο μάτι (σοβαροί ή όχι τόσο σοβαροί) κατά τη διάρκεια αγώνων τέννις, squash, badminton και ρακέτας. Σοβαρός Τραυματισμός Επιπόλαιος Τραυματισμός Ηλικία Άντρας Γυναίκα Άντρας Γυναίκα < 30 7 4 5 30-50 9 0 0 27 > 50 4 0 4 Σύνολο 20 8 33

Παράδειγμα 2 Πραγματοποιείται μια μελέτη για την επίδραση του αλκοόλ στα επίπεδα χοληστερόλης. Χ μετράει το ποσό του αλκοόλ το οποίο μετριέται ανά εβδομάδα και ανά άτομο. i Όρια f i F i F i /n 0-2.5 20 20 0.28 2 2.5-5.0 372 573 0.62 3 5.0-7.5 260 833 0.902 4 7.5-0 80 93 0.989 5 0 0 923.000

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ. Κυκλικά Διαγράμματα (Pies) 2. Ραβδογράμματα 3. Ιστογράμματα f i f i /n A 9 0.543 B 6 0.457 A B

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ. Κυκλικά Διαγράμματα (Pies) 2. Ραβδογράμματα 3. Ιστογράμματα f i f i /n A 9 0.543 B 6 0.457 0.560 0.540 0.520 0.500 0.480 0.460 0.440 0.420 0.400 A B

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ. Κυκλικά Διαγράμματα (Pies) 2. Ραβδογράμματα 3. Ιστογράμματα Τάξεις f i f i /n% 0-9 5 7.7% 0-9 6.9% 20-29 20 30.8% 30-39 9 3.8% 40-49 3 20.0% 50-59 7 0.8% 25 20 5 0 5 0 0 -- 9 0 -- 9 20 -- 29 30 -- 39 40 -- 49 50 -- 59

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ. Κυκλικά Διαγράμματα (Pies) 2. Ραβδογράμματα 3. Ιστογράμματα (Πολύγωνο Συχνοτήτων) Τάξεις f i f i /n% 0-9 5 7.7% 0-9 6.9% 20-29 20 30.8% 30-39 9 3.8% 40-49 3 20.0% 50-59 7 0.8% 25 20 5 0 5 0 0 -- 9 0 -- 9 20 -- 29 30 -- 39 40 -- 49 50 -- 59

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ. Κυκλικά Διαγράμματα (Pies) 2. Ραβδογράμματα 3. Ιστογράμματα (Κατανομή) Τάξεις f i f i /n% 0-9 5 7.7% 0-9 6.9% 20-29 20 30.8% 30-39 9 3.8% 40-49 3 20.0% 50-59 7 0.8% 25 20 5 0 5 0 0 -- 9 0 -- 9 20 -- 29 30 -- 39 40 -- 49 50 -- 59

Σχέση Μέσου - Διαμέσου - Κορυφής 0.4 0.3 0.2 0. Αν η κατανομή είναι συμμετρική τότε αυτά συμπίπτουν -2-2 0.2 0. 0.08 0.06 0.04 0.02 x Αν η κατανομή x είναι θετικά Ασύμμετρη (Μ <m < ) x 2 4 6 8 0 2 4 0.8 0.6 0.4 0.2 Αν η κατανομή είναι αρνητικά Ασύμμετρη (Μ > m > ) x 0.2 0.4 0.6 0.8.2

Ποσοστημόρια (Percentiles) Ορισμός Είναι εκείνη η τιμή των διατεταγμένων δεδομένων, όπου τουλάχιστον το 00 p% αυτών των δεδομένων είναι κάτω από αυτήν την τιμή και το 00 (-p)% είναι τουλάχιστον πάνω από αυτήν την τιμή.

Ποσοστημόρια (Percentiles) Ειδικές Περιπτώσεις. Πρώτο τεταρτημόριο (quartile) Q αφήνει δεξιά το 75% των παρατηρήσεων 2. Τρίτο τεταρτημόριο Q 3 αφήνει δεξιά το 25% των παρατηρήσεων 3. Διάμεσος (Q 2 ) 4. Δεκατημόρια (D k ) k(n + 0 ) n + 4 3( n + 4 ) 5. Εκατοστημόρια (P k ) k(n + 00 )

Ποσοστημόρια (Percentiles) Παράδειγμα 4, 6, 7, 5, 8, 20, 25 n= 7, 7 + = 2 Q = 6 4 3(7 + ) 4 = 6 Q 3 = 20

Ποσοστημόρια (Percentiles) Παράδειγμα 2 4, 6, 7, 5, 8, 20, 23, 25 n= 8, 8 + 4 = 2.25 Q = 6.25 (Πάω στη 2 η παρατήρηση και παίρνω το 25% της απόστασής της από την 3 η.) 3(8 + ) 4 = 6.75 Q 3 = 22.25 (Πάω στη 6 η παρατήρηση και παίρνω το 75% της απόστασής της από την 7 η.)

Ομαδοποιημένα Δεδομένα Το q ποσοστημόριο εντοπίζεται στην κλάση που περιέχει την qn παρατήρηση, δηλαδή εάν, F i- < q n F i τότε το ποσοστημόριο βρίσκεται στην i-τάξη και δίνεται από τον τύπο: P h i = ai + i fi ( qn F )

Παράδειγμα Τάξεις f i f i /h i F i 0-5 3 0,6 3 5-0 7,4 0 0-20 6,6 26 20-35 8,2 44 35-60 2 0,8 56 60-00 4 0, 60 Να υπολογιστούν η διάμεσος, Q 3, d 7, P 5. 2 Q 2 = m, q =, q n = 60 = 30 2 5 8 Q 2 = 20 + (30-26) = 23.33 P h i = ai + i fi ( qn F )

Παράδειγμα Τάξεις f i f i /h i F i 0-5 3 0,6 3 5-0 7,4 0 0-20 6,6 26 20-35 8,2 44 35-60 2 0,8 56 60-00 4 0, 60 Να υπολογιστούν η διάμεσος, Q 3, d 7, P 5. 3 4 3 4 q =, q n = 60 = 45 25 2 Q 3 = 35 + (45-44) = 37.08 P h i = ai + i fi ( qn F )

Παράδειγμα Τάξεις f i f i /h i F i 0-5 3 0,6 3 5-0 7,4 0 0-20 6,6 26 20-35 8,2 44 35-60 2 0,8 56 60-00 4 0, 60 Να υπολογιστούν η διάμεσος, Q 3, d 7, P 5. 7 0 7 0 q =, q n = 60 = 42 5 8 d 7 = 20 + (42-26) = 33.3 P h i = ai + i fi ( qn F )

Παράδειγμα Τάξεις f i f i /h i F i 0-5 3 0,6 3 5-0 7,4 0 0-20 6,6 26 20-35 8,2 44 35-60 2 0,8 56 60-00 4 0, 60 Να υπολογιστούν η διάμεσος, Q 3, d 7, P 5. 5 00 5 00 q =, q n = 60 = 3 5 3 P 5 = 0 + (3-0) = 5 P h i = ai + i fi ( qn F )

0.2 Ασυμμετρία (skewness) Πολλές φορές μας ενδιαφέρει να ελέγξουμε την ασυμμετρία της κατανομής n 3 ' ( xi x) m3 n i= g = = 3 ' 2 2 ( ) 3 n m2 2 ( xi x) n i= 0. 0.08 0.06 0.04 Αν g > 0 θετικήασυμμετρία 0.02 2 4 6 8 0 2 4 0.8 0.6 0.4 0.2 x Αν g <0 αρνητική ασυμμετρία 0.2 0.4 0.6 0.8.2

Κύρτωση (Kurtosis) 0.4 g n = n n 4 ' ( xi x) m4 i= 2 = 3 ' 2 n 2 ( m2 ) 2 ( xi x) i= 3 0.3 0.2 0. -4-2 2 4 0.4 0.3 0.2 0. Αν g 2» οι ουρές της κατανομής είναι πλατιές. (outliers) Αν g 2 «οι ουρές της κατανομής είναι κοντές. -4-2 2 4

Box Plots -00 36 42-5 2 35 38 5 4 38 53-6 34-23 -3 8 29-33 -2 2 9-5 95 5 0-6 92 3 30-7 -60 25 27-9 33 23 00-4 -33 Statistics var Mean 2.08 Median 9.50 Variance,428.328 Skewness -0.080 Kurtosis.898 Minimum -00 Maximum 00 Percentiles 25-8.00 50 9.50 75 33.75

var Box Plots -00 36 42-5 2 35 38 5 4 38 53-6 34-23 -3 8 29-33 -2 2 9-5 95 5 0-6 92 3 30-7 -60 25 27-9 33 23 00-4 -33 00 50 0-50 A A -00 A