분위수 이해: 정의, 유형 및 응용 프로그램
분위수는 데이터 분포를 기준으로 데이터 세트를 동일한 부분으로 나누는 값입니다. 예를 들어, 25번째 백분위수는 데이터의 25%가 그 아래에 속하는 값이고, 75번째 백분위수는 데이터의 75%가 그보다 큰 값입니다. 분위수는 데이터 세트의 분포를 이해하고, 이상값을 식별하고, 미래 데이터에 대해 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
2. 다양한 유형의 분위수는 무엇입니까?
데이터세트를 설명하는 데 사용할 수 있는 여러 유형의 분위수는 다음과 같습니다.
* 백분위수: 이는 아래에 해당하는 데이터의 백분율을 기준으로 데이터세트를 동일한 부분으로 나누는 값입니다. 그들 위에. 예를 들어, 25번째 백분위수는 데이터의 25%가 그 아래에 속하는 값입니다.
* 사분위수: 데이터 분포를 기준으로 데이터 세트를 4개의 동일한 부분으로 나누는 값입니다. 첫 번째 사분위수(Q1)는 데이터의 25%가 해당 미만인 값이고, 두 번째 사분위수(Q2)는 데이터의 50%가 해당 미만인 값이며, 세 번째 사분위수(Q3)는 데이터의 75%가 해당 미만인 값입니다.
* 십분위수: 데이터 분포를 기준으로 데이터 집합을 10개의 동일한 부분으로 나누는 값입니다. 예를 들어, 10번째 십분위수는 데이터의 10%가 그 이하로 떨어지는 값입니다.
3. 분위수를 계산하는 방법 ?
데이터 유형과 원하는 정밀도 수준에 따라 분위수를 계산하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 몇 가지 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
* 데이터를 정렬하고 데이터 분포에 따라 적절한 백분율 또는 사분위수를 선택합니다.
* 통계 소프트웨어 패키지 또는 라이브러리를 사용하여 분위수를 자동으로 계산합니다.
* 다음과 같은 수학 공식을 사용하여 분위수 계산 중앙값(데이터의 50%가 아래에 해당하는 값)에 대한 공식은 다음과 같습니다.
Median = (n + 1)/2 * (data[n/2] + data[n/2 - 1]) / 2
여기서 n은 데이터 포인트와 데이터의 수는 값의 배열입니다.
4. Quantiles의 응용 프로그램은 무엇입니까? 분포 모양 및 이상치 또는 이상치.
* 이상치 및 비정상적인 값 식별: 분위수는 데이터의 오류 또는 이상치를 나타낼 수 있는 나머지 데이터와 크게 다른 값을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.
* 만들기 미래 데이터에 대한 예측: 분위수는 현재 데이터의 분포를 기반으로 미래 데이터의 가능한 값 범위를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
* 모델 성능 평가: 분위수는 비교를 통해 모델의 정확도를 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 예측된 값을 실제 값으로 계산하고 올바른 예측의 백분율을 계산합니다.
5. 분위수를 해석하는 방법 ?
분위수를 해석하려면 분석의 맥락과 목적은 물론 사용되는 특정 유형의 분위수에 대한 이해가 필요합니다. 분위수를 해석할 때 고려해야 할 몇 가지 주요 사항은 다음과 같습니다. : 분위수 유형에 따라 정밀도 수준이 다르므로 원하는 정밀도 수준에 따라 적절한 분위수 유형을 선택하는 것이 중요합니다.
* 분석 컨텍스트: 분위수는 다음과 같은 다양한 컨텍스트에서 사용될 수 있습니다. 미래 데이터를 예측하거나 모델 성능을 평가합니다. 분위수를 해석할 때 분석의 구체적인 맥락과 목적을 고려하는 것이 중요합니다.
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