累积概率密度对应分位点（quantiles） ：

1、定义：在连续分布且分布中不存在概率为零的情况下，当a在区间0-1之间，给出小于x点的累积概率密度(q)，可以求出相应的分位点值(a)。（a－quantile for x is the number q）

2、Quantile function的定义：即quantile function是累积概率密度函数（CDF)的反函数。Q（a）＝F^－1(x)。从图形上看，累积密度函数与Quantile function 互相对称。

3、优势（advantage):适用于几乎任何随机变量（在均值、方差等参数可能无法刻画所有变量，尤其是尾部事件的时候），在刻画随机变量的离散程度方面非常有用。常用的两个参数是中位数（media：即50%的quantile）和interquantile（75%与25%之间的差额的quantile）

4、联想复习：当分布不对称（asymmetrical）时，median不等于mean，左偏与右偏有不同的大小关系。

5、interquartile range 的作用是集中于中心部分值（depend on relatively central)，减少极端事件（outliers）的影响.