中位数为5，Q25为2，Q75为7如何生成一组30例的偏态数据

可以生成以下30例偏态数据：1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7.

相关问题

mutate(OOB_IQR = 1 -(Observed < round(q25, 2) | Observed > round(q75, 2)), OOB_95 = 1 -(Observed < round(q5, 2) | Observed > round(q95, 2)),

这段代码使用了dplyr包中的mutate函数，计算了两个指示变量OOB_IQR和OOB_95。其中，OOB_IQR表示观测值是否在IQR（四分位距）范围内，如果是，则值为1，否则为0。而OOB_95则表示观测值是否在95%的置信区间内，同样是如果在则值为1，否则为0。这些指示变量可能是为了判断数据点是否为异常值，也可能是为了进行可视化或者进一步的分析而计算的。

Abs.Error = abs(Error), Error_50 = ifelse(Observed >= q25 & Observed <= q75, 0, ifelse(Observed < q25, q25 - Observed, q75 - Observed)), Error_95 = ifelse(Observed >= q5 & Observed <= q95, 0, ifelse(Observed < q5, q5 - Observed, q95 - Observed)), Main = Observed > .5, Main50 = q75 > .5, Main95 = q95 > .5,

这段代码看起来像是在进行数据处理或者统计分析，其中包括了一些变量的定义和计算。Abs.Error是绝对误差，Error_50和Error_95分别是50%分位数和95%分位数的误差，Main、Main50和Main95是一些指示变量，表示观测值是否大于0.5以及相应分位数是否大于0.5。这段代码可能是为了进行某种分析或者可视化而编写的。