STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 4 VARIABILI QUANTITATIVE Trasformazioni lineari Indici di covarianza e correlazione



Documenti analoghi
Esercitazione 4 del corso di Statistica (parte 1)

Università di Cassino. Esercitazioni di Statistica 1 del 26 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Analisi dei Dati. La statistica è facile!!! Correlazione

pè via che, lì, la media è sempre eguale risurta che te tocca un pollo all'anno: Me spiego: da li conti che se fanno seconno le statistiche d'adesso

Lezione 4. La Variabilità. Lezione 4 1

MEDIA DI Y (ALTEZZA):

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 3 VARIABILI QUANTITATIVE Indici di centralità, dispersione e forma

Indici di asimmetria. Elementi di Statistica descrittiva Parte IV. Simmetria di una distribuzione di frequenze. Primo indice di asimmetria (1/3)

Facoltà di Economia - STATISTICA - Corso di Recupero a.a Prof.ssa G. Balsamo CONCETTI di BASE Carattere X [o A ] i = 1

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Gli indici sintetici Forma. Gli indici sintetici. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Università di Cassino Esercitazioni di Statistica 1 del 5 Febbraio Dott. Mirko Bevilacqua

Due distribuzioni, stessa media ma in quale delle due la media rappresenta, sintetizza meglio la situazione?

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Variabili casuali doppie

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi)

Gli indici sintetici Forma. Un caso studio. Gli indici sintetici. Qualche considerazione. Qualche considerazione. Tendenza centrale Forma

Contenuti. Facoltà di Economia. Scatterplot o diagramma a dispersione Analisi grafica della relazione tra due. francesco mola.

Le misure di variabilità

Variabilità = Informazione

INDICI DI VARIABILITA

Istogrammi e confronto con la distribuzione normale

dei quali si conoscono solo la media x e la deviazione standard σ e dato un valore reale positivo K, possiamo affermare che:

Corso di laurea in Scienze Motorie Corso di Statistica Docente: Dott.ssa Immacolata Scancarello Lezione 9: Covarianza e correlazione

ANALISI DELLA REGRESSIONE ANALISI BIVARIATA DELLA REGRESSIONE

Daniela Tondini

I percentili e i quartili

Sommario. Facoltà di Economia. Generalità sulla variabilità A B C. francesco mola. Lezione n 4. Variabilità e Dispersione. Concetto di variabilità

Caso studio 10. Dipendenza in media. Esempio

Classi di reddito % famiglie Fino a Oltre Totale 100

Voti Diploma Classico Scientifico Tecn. E Comm Altro

LEZIONI DI STATISTICA MEDICA

Elementi di Statistica descrittiva Parte II

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in due gruppi

Esercitazione 5 del corso di Statistica (parte 1)

CORSO DI STATISTICA I (Prof.ssa S. Terzi) 1 STUDIO DELLE DISTRIBUZIONI SEMPLICI. Esercitazione n 3

( ) ( ) ( ) ( ) Mutua variabilità. n n 1. n n 1. n n 1. n n 1

Esercitazione 6 del corso di Statistica (parte 1)

Unità 11. Studio di più variabili. Interpolazione. Regressione. Correlazione. Notazione matriciale

Statistica descrittiva per l Estimo

La media aritmetica. Le medie. Esempio. Esempio. Media aritmetica Mediana. Medie analitiche Medie di posizione. x 1

MISURE DI TENDENZA CENTRALE. Psicometria 1 - Lezione 2 Lucidi presentati a lezione AA 2000/2001 dott. Corrado Caudek

Caso studio 12. Regressione. Esempio

Esercitazione 3 del corso di Statistica (parte 1)

Caso studio 2. Le medie. Esercizio. La media aritmetica. Esempio

Università degli Studi di Napoli Parthenope. Facoltà di Scienze Motorie a.a. 2011/2012. Statistica. Lezione IV

Capitolo 6 Gli indici di variabilità

Dott.ssa Marta Di Nicola

LE MEDIE. Le Medie. Medie razionali. Medie di posizione

frazione 1 n dell ammontare complessivo del carattere A x

CENNI DI STATISTICA DESCRITTIVA BIVARIATA DISTRIBUZIONI MARGINALI RETTA DI REGRESSIONE. Angela Donatiello 1

Esercizi su Rappresentazioni di Dati e Statistica

Analisi delle distribuzioni doppie: dipendenza

y = α + βx + ε Qui ci soffermeremo su un unica classe di modelli, detti modelli statistici lineari. Si veda la seguente figura:

LE MEDIE. Quadratica. Italo Nofroni. Statistica medica. Medie. Le medie vengono classificate in

LA FUNZIONE DI VEROSIMIGLIANZA

Associazione tra due variabili quantitative

SECONDA PROVA INTERMEDIA DI STATISTICA CLEA gennaio 2005 COMPITO C2

Ellissi di densità costante. Distribuzione normale multivariata. Ellissoidi di isodensità. Esempio isodensità: X~N 2 (μ,σ) Consideriamo

Esercizi 12/10/2007. oppure B 0. In modo del tutto analogo AB 0 se e solo se. oppure B 0 B 0. Studio del segno di una disequazione polinomiale.

x... Gli indici sintetici La media aritmetica Gli indici sintetici Indici assoluti Indici relativi Indici normalizzati Forma

Regressione e Correlazione

La classe che mostra la distribuzione più elevata è quella 60-90, che corrisponde a un uso elevato dell automobile. f i fr (= f i/n) fr% (=fr*100)

Elementi di Statistica descrittiva Parte III

Quale retta? La retta migliore è quella che più si avvicina all insieme dei 115

Costruzione di macchine. Modulo di: Progettazione probabilistica e affidabilità. Marco Beghini e Leonardo Bertini. Lezione 2:

Il termine regressione fu introdotto da Francis Galton ( ), antropologo (promotore dell eugenetica).

b) Relativamente alla variabile PREZZO, fornire una misura della variabilità della distribuzione attraverso

( ) 2 i 1 X. n(n + 1) a) si determini se sono corretti; b) per quelli non corretti, si calcoli la distorsione d;

3 Variabilità. variabilità. Senza deviazione dalla norma il progresso non è possibile. (Frank Zappa) Statistica - 9CFU

Statistica descrittiva Campioni vettoriali

valido se i dati E dato da max(x i )-min(x i )

La media aritmetica. La sua individuazione si basa sulla logica della trasferibilità di un carattere. Se la funzione f( ) corrisponde alla somma:

6. LA CONCENTRAZIONE

12/11/2015 STATISTICA 1. Esercitazione 4. Dott.ssa Vera Gurtovaya

III Esercitazione: Sintesi delle distribuzioni semplici secondo un carattere qualitativo ordinale.

Soluzione degli esercizi del capitolo 11

Numeri complessi Pag. 1 Adolfo Scimone 1998

6. LA CONCENTRAZIONE

Matematica elementare art.1 di Raimondo Valeri

12. STATISTICHE CAMPIONARIE

Indipendenza in distribuzione

Compito A1- Soluzioni

Statistica descrittiva

La distribuzione statistica doppia (o bivariata)

Facoltà di Farmacia Corso di Matematica con elementi di Statistica Docente: Riccardo Rosso

Università degli Studi di Napoli Parthenope. STATISTICA per il Turismo. IV Lezione

Sommario. Facoltà di Economia. Medie secondo Chisini. Indici statistici di posizione o locazione o di tendenza centrale Medie Moda Mediana Quantile

x... Gli indici sintetici La media aritmetica Gli indici sintetici Indici assoluti Indici relativi Indici normalizzati Forma

Funzioni di più variabili Massimi e Minimi una funzione definita in un insieme E. Un punto ( x0, y0)

Stima puntuale Quando un parametro della popolazione incognito è valutato (stimato) da una sola statistica (parametro) tratto da un campione

INTERVALLI DI CONFIDENZA. Facciamo finta di essere nell'ambito deterministico anziché probabilistico.

PROVA SCRITTA DI STATISTICA (COD ) 4 Febbraio 2004 MODALITÀ A APPROSSIMARE TUTTI I CALCOLI ALLA QUARTA CIFRA DECIMALE

STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 4 VARIABILI QUANTITATIVE (Trasformazioni lineari Indici di covarianza e correlazione)

Approfondimenti sui diagrammi di Bode

Soluzione degli esercizi sulla statistica descrittiva e gli intervalli di confidenza

4 CAMPIONE DI n UNITA STATISTICHE (lettere latine)

Capitolo 17. Suggerimenti agli esercizi a cura di Elena Siletti. Esercizio 17.1: Suggerimento

SIMULAZIONE DI SISTEMI CASUALI 1 parte. Variabili casuali e Distribuzioni di variabili casuali. Calcolo delle probabilità

La regressione lineare. Rappresentazione analitica delle distribuzioni

Transcript:

Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.uge/pls_statstca Resposabl scetfc M.P. Rogat e E. Sasso (Dpartmeto d Matematca Uverstà d Geova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 4 VARIABILI QUANTITATIVE Trasformazo lear Idc d covaraza e correlazoe ) Trasformazo lear d varabl statstche I vare stuazo s operao trasformazo de dat. Alcu esemp c soo famlar: operamo ua trasformazoe d ua varable quado cambamo utà d msura, ad esempo passado da dat espress cetmetr a dat espress metr, oppure quado trasformamo le temperature espresse grad Celsus quelle grad Fahrehet. Se dchamo co msure espresse cetmetr e co le stesse espresse metr, avremo: = 0.0 Se dchamo co le temperature espresse grad Fahrehet e co quelle grad Celsus, avremo: = (-3) 00/80 Operamo ua trasformazoe d ua varable ache quado sottraamo a msure della massa d oggett la massa del cotetore utlzzato; avremo, ad esempo: = - I quest cas le trasformazo soo lear, coè del tpo: = a + b co a e b valor real. Cascu dato vee trasformato el seguete modo: y = ax + b Il coeffcete b opera ua traslazoe metre l coeffcete a è u fattore d scala che cde sulla varable medate ua dlatazoe o ua cotrazoe (dlatazoe se a > e cotrazoe se a < ). Se a è egatvo s ha u rbaltameto rspetto all asse delle ordate. Vedamo ora come s comportao meda e varaza della varable trasformata learmete rspetto agl stess dc della varable orgale. Idchamo co x e y le mede e co e le varaze delle due varabl. A) Traslazoe = + b La meda camba: vee traslata d b, così come sgol dat. y = ( x + b) = x +b La varaza resta uguale; fatt è basata sugl scart dalla meda, che restao ugual dopo la traslazoe: y y = x + b x + b = x x ( ) =-0 3 36 44 48 5 56 Nell esempo rportato a faco s ha = -0 e: x = 49. e = 9.0 y = 39. e = 9.0

B) Dlatazoe/cotrazoe = a La meda camba: vee dlatata o cotratta del fattore a, così come sgol dat. a y = ax = x = ax La varaza camba; gl scart dalla meda dvetao: y y = a x a x = a( x x ) e qud ( ) ( ) = y y = a x x = ( ) Il sego del coeffcete a o cde sulla varaza. = a x x a. A faco soo rappresetate, oltre alla varable dell esempo precedete, ua varable dlatata 3 volte e ua W cotratta 3 volte, coè: = 3 e W = /3 =3 S ha: x = 49. e = 9.0 e qud: y = 4.3 e = 8.63 w = 6.3 e W =.0 W=/3 5 5 00 5 5 Bsoga fare attezoe a pall: per problem d scala e tre grafc u pallo corrspode a u dverso umero d osservazo. Each symbol represets up to 3 observatos. I preseza sa d traslazoe che d dlatazoe/cotrazoe s ha: la meda s trasforma secodo la stessa trasformazoe della varable, ovvero y = ax + b. la varaza, vece, ha u comportameto dfferete = a. e la devazoe stadard s trasforma el seguete modo: = a fatt la devazoe stadard è u dce postvo. C) Cetratura e stadardzzazoe La trasformazoe = x è detta cetratura. La varable vee traformata ua varable co meda zero. x La trasformazoe Z = è detta stadardzzazoe. La varable vee traformata ua varable Z co meda zero e varaza uo. NB: Le formule precedet valgoo solo per trasformazo lear. Ad esempo se = / o è vero che y = / x

) Dstrbuzoe coguta d due varabl quattatve e loro rappresetazoe grafca I rsultat d due varabl quattatve e rlevate sulla stessa popolazoe possoo essere rappresetat attraverso put d u pao: a cascua osservazoe è assocato u puto le cu coordate soo valor d e per quella osservazoe, dcat co (x,y ). Il grafco s chama dagramma d dspersoe bdmesoale o scatterplot. L seme delle K dfferet coppe d valor (x k,y k ) e delle corrspodet frequeze relatve è detta dstrbuzoe coguta d e. ESEMPIO. Cosderamo l grafco della dstrbuzoe coguta de pes e delle altezze de soggett dell espermeto sulle pulsazo (gà vsto elle schede. e 3). 00 90 Scatterplot of Peso vs Altezza Notamo che el ttolo de dagramm relatv a due varabl software statstc scrvoo: varable rappresetata sulle ordate rspetto (versus glese) varable rappresetata sulle ascsse Peso 80 0 0 Altezza 80 90 La rappresetazoe grafca a faco evdeza, oltre alla dstrbuzoe coguta delle due varabl, ache le due dstrbuzo margal d e. La stuazoe è del tutto aaloga a quato abbamo vsto el caso d varabl qualtatve. Margal Plot of Peso vs Altezza Il barcetro de dat relatv a due varabl è l puto (x, y ) coè l puto che ha coordate due barcetr della varable e della varable. Ache questo caso l barcetro è l puto d equlbro della dstrbuzoe. Peso 00 80 0 80 Altezza 90 Nel grafco della dstrbuzoe coguta s può ache evdezare l apparteeza de soggett a lvell d ua varable qualtatva, così come è fatto a faco per l geere: masch () e femme (). 00 90 80 Scatterplot of Peso vs Altezza Sex Peso 0 0 Altezza 80 90 3

3) Idc per due varabl quattatve: la covaraza e la correlazoe. Quado s hao due varabl quattatve e, defte sulla stessa popolazoe d utà, c possamo chedere se esste u legame leare tra le due varabl e, caso affermatvo, d che tpo sa. Esameremo come s costruscoo e che propretà hao due uov dc: la covaraza e la correlazoe. A) Gl dc d covaraza e correlazoe hao la propretà d essere: postv per dat che hao u comportameto come quello a faco vc a zero per dat che hao u comportameto come quello a faco egatv per dat che hao u comportameto come quello a faco B) Gl dc d covaraza e correlazoe soo costrut azttutto cetrado dat el barcetro. Idchamo co e co le varabl cetrate. Osservamo che, ua volta cetrat dat el barcetro, prodott x y soo postv per dat che soo rappresetat el prmo e el terzo quadrate e egatv per dat che soo rappresetat el secodo e el quarto quadrate de uov ass. Nell esempo rportato a faco la maggor parte de prodott è postva e oltre prodott egatv soo pccol. La covaraza fra e è data da m Cov(,)= x y = ( x x)( y y ) oppure fk( xk x)( yk y ) k = avedo dcato co (x k,y k ) gl m dfferet valor assut dalle varabl e co f k le corrspodet frequeze relatve. Talvolta come el caso della varaza, l dce d covaraza può avere (-) al deomatore. Come la varaza, la covaraza può essere scrtta modo pù semplce per calcol m Cov(,)= x y x y oppure k k k = f x y x y k = ovvero come la dffereza fra la meda del prodotto de dat e l prodotto delle mede. Ua covaraza postva dca che per la maggor parte de dat: - a valor alt della varable corrspodoo valor alt della varable - a valor bass della varable corrspodoo valor bass della varable Ua covaraza egatva dca che per la maggor parte de dat: 4

- a valor alt della varable corrspodoo valor bass della varable - a valor bass della varable corrspodoo valor alt della varable Ua covaraza crca ulla dca che o esste essu legame d questo geere. ESEMPIO: Per le varabl Altezza e Peso la covaraza vale 8,55. Covaraza e trasformazo lear. Abbamo vsto che la covaraza è otteuta cetrado le varabl e qud o rsete d evetual traslazo delle varabl. Qud: Cov( + b, + d) = Cov(,). Ivece rsete, come la varaza, delle dlatazo/cotrazo. Ifatt Cov( a, c) = ax cy ax cy ac x y xy accov(, ) = = I geerale: Cov( a + b, c + d) = accov(, ) L utà d msura della covaraza fra e (ad esempo espresse ua cm e l altra kg) è data dal prodotto delle utà d msura d e d (qud, cm x kg): qud rsete della scelta dell utà d msura. Come s potrebbe defre u dce, che da le formazo della covaraza ma o dpeda dalla scelta delle utà d msura d e? Bsoga trasformare le varabl e operado, oltre che ua cetratura, ache ua stadardzzazoe, cosderado qud varabl co varaza. Idchamo ora co e co x le varabl stadardzzate: y = e =. Il coeffcete d correlazoe ρ(,) è defto come Cov(, ) : Qud ρ(,) = ρ(,) = x y x y Cov (, ) = ( x)( y) = Il sego della correlazoe cocde co quello della covaraza. L dce d correlazoe è u umero compreso fra e. Se è vco a valor estrem le due varabl hao u forte legame leare. Se è vco a 0 o esstoo legam lear apprezzabl fra le due varabl. ATTENZIONE: la covaraza e la correlazoe msurao solo l legame leare fra le varabl; altr tp d legam o soo dvduat. Ua covaraza o correlazoe crca ulla o sgfca che o essta essua relazoe fra le varabl stesse. Il grafco a faco mostra u caso d correlazoe pressoché ulla, pur preseza d ua relazoe quas quadratca fra le varabl. 5

Osservamo fe come el caso delle varabl qualtatve che aver dvduato u legame leare o vuol dre aver dvduato ua relazoe d causa/effetto. Ad esempo se da u dage statstca s trova che l umero d fgl per famgla e l cosumo d alcool pro capte per famgla hao ua correlazoe postva abbastaza alta, questo o vuol dre che l avere ua famgla umerosa duce ecessaramete u maggor cosumo d alcolc, oppure che u alto cosumo d alcolc abba come cosegueza dretta ua famgla umerosa. I questo caso s può potzzare che le cause dell alto cosumo d alcolc e della umerostà de fgl sao le codzo cultural e ecoomche delle famgle, ovvero che esstoo altre varabl, magar o rlevate dall dage, che fluscoo sulle varabl studate. Correlazoe e trasformazo lear. Abbamo vsto che la correlazoe è otteuta stadardzzado le varabl e qud o rsete d evetual traslazo e dlatazo/cotrazo delle varabl, a parte l sego. Cov ( a + b, c + d ) a c Cov(, ) ρ (a + b, c + d) = = = sego( ac) ρ(, ) a c a + b c + d Alcue osservazo:. S ha: Cov(,) =, Cov(,) = Cov(,) e ρ(,) =, ρ(,-) = -.. Date due (o pù) varabl quattatve e la matrce d varaza-covaraza è quella matrce smmetrca coteete sulla dagoale prcpale Var( )e el posto (,j) Cov(, j ). Nel caso delle varabl Altezza e Peso s ha altezza peso altezza 86,3896 8,558 peso 8,558 5,9 Aalogamete la matrce d correlazoe è quella matrce smmetrca coteete sulla dagoale prcpale e el posto (,j) ρ (, j ). Nel caso delle varabl Altezza e Peso s ha altezza peso altezza 0.85 peso 0.85 UN ESEMPIO REALE. Cosderamo alcu dat relatv a tre varetà d Irs; soo msurate la lughezza e la larghezza de petal e lughezza e la larghezza de sepal. 0 vareta 3 Nella rappresetazoe grafca a faco soo rportate le dstrbuzo cogute della lughezza e della larghezza de petal d tre varetà d Irs. S vede che la correlazoe complessva fra la lughezza e la larghezza è postva e questo dovuto a u fattore d scala : le tre spece soo d dmeso dverse: la è pccola, la è meda e la 3 è grade. Le correlazo fra la lughezza e la larghezza de petal per cascua varetà soo molto pù basse. Qu d seguto vedamo altre due aomale. lughezza petal 30 0 0 0 5 0 5 0 larghezza petal ρ tot =0.964 ρ =0.36 ρ =0.8 ρ 3=0.3 5 6

Lughezza e larghezza sepal: ρ totale egatvo quas ullo; ρ elle sottopopolazo postvo e u caso puttosto alto Lughezza petal e larghezza sepal: ρ totale egatvo basso; ρ elle sottopopolazo postvo 45 vareta 3 0 vareta 3 larghezza sepal 35 30 lughezza petal 30 5 0 0 0 0 lughezza sepal ρ tot = -0.8 ρ =0.48 ρ =0.56 ρ 3 =0.45 80 0 5 30 35 larghezza sepal ρ tot = -0.44 ρ =0.86 ρ =0.56 ρ 3=0. 45 UN ALTRO ESEMPIO REALE (tratto dalla rvsta Nature del ottobre 005). Ne tre grafc soo rportate le dstrbuzoe cogute del peso () e delle ore d soo goralere () d alcu amal; soo dcat: - carvor co romb - gl erbvor co tragol - gl ovor co quadrat Nelle tre sottopopolazo s ottee: - carvor: ρ c (, ) = - 0.3 - erbvor: ρ ( e, ) = - 0.8 - ovor: ρ ( o, ) = - 0.3

Qud tutte le sottopopolazo la correlazoe è egatva, ma per gl erbvor tale correlazoe è puttosto alta, metre per gl altr due grupp la correlazoe è o sgfcatva. Il grafco a faco rguarda l tera popolazoe degl amal. Nella popolazoe complessva s ottee: ρ (, ) = - 0.5 Come abbamo gà detto ua correlazoe alta o forsce formazo su evetual cause/effetto fra le varabl. Talvolta però queste formazo soo ote a ch sta studado ua stuazoe reale: c è ua varable (che dcheremo co ) che produce degl effett su u altra varable (che dcheremo co ). 8

ESERCIZI ) A faco soo rportat rsultat d due caratterstche quattatve effettuate sulla stessa popolazoe. a. Costrure u dagramma d dspersoe che vsualzz la dstrbuzoe della varable b. Calcolare la meda d. c. Calcolare la varaza d. d. Costrure u grafco della fuzoe d dstrbuzoe cumulata della varable. e. Costrure u box-plot per la varable. 5.6 3.6.6-0.3.4.8 4. 3. 6.9 6.4 3. 3...0 6.4.4.5-0. 6.9 6.0.5.4-0.3-0.6 f. Sapedo che per la varable s ottee: y = 35.9 e y = 85.55, calcolare meda e varaza d. g. Costrure u dagramma d dspersoe bdmesoale che vsualzz la dstrbuzoe coguta delle varabl e h. Calcolare l coeffcete d correlazoe delle varabl e ) I dat rportat ella tabella seguete soo msure d u partcolare parametro d fuzoaltà epatca (SGOT) co l lvello d colesterolo HDL el sague. SGOT [x] 9.5 3.5 5.5.5 9.5 0.5 HDL (mg/dl) [y] 4. 4.3 4.8 43.8 43.6 46.5 x = 0 x =.5 y = 300. y = 900. x y = 463.6 a) Calcolare meda e varaza delle varabl SGOT e HDL. b) Costrure u dagramma d dspersoe bdmesoale che vsualzz la dstrbuzoe coguta delle varabl e c) Calcolare la covaraza fra le varabl SGOT e HDL. d) Calcolare la correlazoe fra le varabl SGOT e HDL. 3) A faco soo rportat 3 rsultat d ua rlevazoe quattatva,.53.86.9.083 dcata co. Calcolare la meda e la varaza d..53.86.9.080.53.86.9.08.53.86.9.08.53.86.9.08.53.86.9.5.53.86.9.4.53.86.9.08.53.86.9.090.53.86.9.090.53.86.9.08.53.86.9.080.53.86.9.090 4) Per alcu, l zo d questo mlleo è l geao 000, per altr è l geao 00. S effettuao msure d tempo rferte all'zo del terzo mlleo. Dre quale de seguet dc statstc rfert alle sue msure è varate rspetto alle due scelte per l orge: meda varaza medaa IQR 9