Time series plot of median and interquartile range
Dataset for median, interquartile range of intraday merits
Code:
. list week median q1 q3 merit
+------------------------------------------+
| week median q1 q3 merit |
|------------------------------------------|
1. | 2018w26 733 609 991 4457 |
2. | 2018w27 715 598 979 4253 |
3. | 2018w28 707 592 963 4239 |
4. | 2018w29 693 589 922 4159 |
5. | 2018w30 684 577 902 3652 |
|------------------------------------------|
6. | 2018w31 682 575 891 3798 |
7. | 2018w32 675 567 880 3994 |
8. | 2018w33 667 559 867 3618 |
9. | 2018w34 652 555 848 3789 |
10. | 2018w35 642 537 844 3065 |
|------------------------------------------|
11. | 2018w36 639 528 838 3574 |
12. | 2018w37 634 528 829 5630 |
13. | 2018w38 641 530 846 7825 |
14. | 2018w39 640 531 839 4388 |
15. | 2018w40 639 528 829 4271 |
|------------------------------------------|
16. | 2018w41 637 528 808 3800 |
17. | 2018w42 639 530 807 4821 |
18. | 2018w43 639 528 801 3945 |
19. | 2018w44 628 521 796 3339 |
20. | 2018w45 630 522 789 4513 |
|------------------------------------------|
21. | 2018w46 626 521 786 3722 |
22. | 2018w47 626.5 521 782 4558 |
23. | 2018w48 626 521 774 3750 |
24. | 2018w49 621.5 517 773 3560 |
25. | 2018w50 619 517 768 3782 |
|------------------------------------------|
26. | 2018w51 618.5 515 766.5 3753 |
27. | 2018w52 616.5 509.5 762.5 3278 |
28. | 2019w1 616 510 766 4793 |
29. | 2019w2 618.5 513 773 6624 |
30. | 2019w3 620 514 774 5306 |
|------------------------------------------|
31. | 2019w4 621.5 516.5 770.5 4659 |
32. | 2019w5 620 516 773 4474 |
33. | 2019w6 619.5 517 768 4318 |
34. | 2019w7 618 519 767 4207 |
35. | 2019w8 618.5 518.5 766.5 4507 |
|------------------------------------------|
36. | 2019w9 619 518 766 4625 |
37. | 2019w10 623 521 764 4901 |
38. | 2019w11 623 521 761 4318 |
39. | 2019w12 625.5 521 759.5 4598 |
40. | 2019w13 626 522 764 6120 |
|------------------------------------------|
41. | 2019w14 626 523 760 4418 |
42. | 2019w15 628 526 761 5259 |
43. | 2019w16 630 528 762.5 4680 |
44. | 2019w17 628 528 761 4450 |
45. | 2019w18 628 528 761 4756 |
|------------------------------------------|
46. | 2019w19 632 530 761 5434 |
47. | 2019w20 636 531 765 5202 |
48. | 2019w21 636 531 764 4571 |
49. | 2019w22 637 531 760 4336 |
50. | 2019w23 636 531 760 4678 |
|------------------------------------------|
51. | 2019w24 638 532 763 5294 |
52. | 2019w25 638 532 761 4710 |
53. | 2019w26 638 531 761 4356 |
54. | 2019w27 637 531 760 4214 |
55. | 2019w28 637 530 760 4105 |
List of median, q1, q3 of intra-day merits over weeks, in descending orders of medians.
Code:
. list week median q1 q3 merit
+------------------------------------------+
| week median q1 q3 merit |
|------------------------------------------|
1. | 2019w1 616 510 766 4793 |
2. | 2018w52 616.5 509.5 762.5 3278 |
3. | 2019w7 618 519 767 4207 |
4. | 2018w51 618.5 515 766.5 3753 |
5. | 2019w8 618.5 518.5 766.5 4507 |
|------------------------------------------|
6. | 2019w2 618.5 513 773 6624 |
7. | 2018w50 619 517 768 3782 |
8. | 2019w9 619 518 766 4625 |
9. | 2019w6 619.5 517 768 4318 |
10. | 2019w3 620 514 774 5306 |
|------------------------------------------|
11. | 2019w5 620 516 773 4474 |
12. | 2019w4 621.5 516.5 770.5 4659 |
13. | 2018w49 621.5 517 773 3560 |
14. | 2019w11 623 521 761 4318 |
15. | 2019w10 623 521 764 4901 |
|------------------------------------------|
16. | 2019w12 625.5 521 759.5 4598 |
17. | 2019w13 626 522 764 6120 |
18. | 2018w48 626 521 774 3750 |
19. | 2019w14 626 523 760 4418 |
20. | 2018w46 626 521 786 3722 |
|------------------------------------------|
21. | 2018w47 626.5 521 782 4558 |
22. | 2019w17 628 528 761 4450 |
23. | 2019w18 628 528 761 4756 |
24. | 2018w44 628 521 796 3339 |
25. | 2019w15 628 526 761 5259 |
|------------------------------------------|
26. | 2018w45 630 522 789 4513 |
27. | 2019w16 630 528 762.5 4680 |
28. | 2019w19 632 530 761 5434 |
29. | 2018w37 634 528 829 5630 |
30. | 2019w23 636 531 760 4678 |
|------------------------------------------|
31. | 2019w20 636 531 765 5202 |
32. | 2019w21 636 531 764 4571 |
33. | 2019w22 637 531 760 4336 |
34. | 2019w28 637 530 760 4105 |
35. | 2019w27 637 531 760 4214 |
|------------------------------------------|
36. | 2018w41 637 528 808 3800 |
37. | 2019w25 638 532 761 4710 |
38. | 2019w26 638 531 761 4356 |
39. | 2019w24 638 532 763 5294 |
40. | 2018w42 639 530 807 4821 |
|------------------------------------------|
41. | 2018w40 639 528 829 4271 |
42. | 2018w43 639 528 801 3945 |
43. | 2018w36 639 528 838 3574 |
44. | 2018w39 640 531 839 4388 |
45. | 2018w38 641 530 846 7825 |
|------------------------------------------|
46. | 2018w35 642 537 844 3065 |
47. | 2018w34 652 555 848 3789 |
48. | 2018w33 667 559 867 3618 |
49. | 2018w32 675 567 880 3994 |
50. | 2018w31 682 575 891 3798 |
|------------------------------------------|
51. | 2018w30 684 577 902 3652 |
52. | 2018w29 693 589 922 4159 |
53. | 2018w28 707 592 963 4239 |
54. | 2018w27 715 598 979 4253 |
55. | 2018w26 733 609 991 4457 |
Data source:
- From LoyceV's weekly data dumps.
- From my converted datasets in the topic: Time Series Analysis on Distributed Merits in the forum (daily, weekly, monthly)
