ทำความเข้าใจเกี่ยวกับปริมาณ: คำจำกัดความ ประเภท และการประยุกต์
Quantile คือค่าที่แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นส่วนเท่าๆ กัน โดยขึ้นอยู่กับการกระจายตัวของข้อมูล ตัวอย่างเช่น เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 คือค่าที่ต่ำกว่าซึ่งข้อมูลอยู่ 25% และเปอร์เซ็นไทล์ที่ 75 คือค่าที่สูงกว่าซึ่งข้อมูลอยู่ 75% Quantiles สามารถใช้เพื่อทำความเข้าใจการกระจายตัวของชุดข้อมูล ระบุค่าผิดปกติ และคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลในอนาคต
2 ควอนไทล์ประเภทต่างๆ มีอะไรบ้าง ?
มีควอนไทล์หลายประเภทที่สามารถใช้เพื่ออธิบายชุดข้อมูล รวมถึง:
* เปอร์เซ็นต์: ค่าเหล่านี้เป็นค่าที่แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นส่วนเท่าๆ กันตามเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลที่ต่ำกว่าหรือ เหนือพวกเขา. ตัวอย่างเช่น เปอร์เซ็นไทล์ที่ 25 คือค่าที่ต่ำกว่าซึ่ง 25% ของข้อมูลอยู่ตก
* ควอร์ไทล์: ค่าเหล่านี้คือค่าที่แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นสี่ส่วนเท่าๆ กันโดยขึ้นอยู่กับการกระจายตัวของข้อมูล ควอไทล์ที่หนึ่ง (Q1) คือค่าที่ต่ำกว่าซึ่งข้อมูลอยู่ 25% ควอไทล์ที่สอง (Q2) คือค่าที่ต่ำกว่าซึ่งข้อมูลอยู่ 50% และควอไทล์ที่สาม (Q3) คือค่าที่สูงกว่าซึ่ง 75% ของข้อมูลตก
* เดซิล: ค่าเหล่านี้คือค่าที่แบ่งชุดข้อมูลออกเป็นสิบส่วนเท่าๆ กันตามการกระจายตัวของข้อมูล ตัวอย่างเช่น เดซิลที่ 10 คือค่าที่ต่ำกว่าซึ่งข้อมูลตกไป 10%
3 วิธีการคำนวณควอนไทล์ ?
มีหลายวิธีในการคำนวณควอนไทล์ ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลและระดับความแม่นยำที่ต้องการ วิธีการทั่วไปบางวิธีได้แก่:
* การจัดเรียงข้อมูลและเลือกเปอร์เซ็นต์หรือควอไทล์ที่เหมาะสมตามการกระจายของข้อมูล
* การใช้ชุดซอฟต์แวร์หรือไลบรารีทางสถิติเพื่อคำนวณควอนไทล์โดยอัตโนมัติ
* การคำนวณควอนไทล์โดยใช้สูตรทางคณิตศาสตร์ เช่น สูตรสำหรับค่ามัธยฐาน (ค่าที่ต่ำกว่าซึ่ง 50% ของข้อมูลอยู่) ซึ่งก็คือ:
Median = (n + 1)/2 * (data[n/2] + data[n/2 - 1]) / 2
โดยที่ n คือ จำนวนจุดข้อมูลและข้อมูลคืออาร์เรย์ของค่า
4 การประยุกต์ของควอนไทล์คืออะไร ?
ควอนไทล์มีการใช้งานที่หลากหลายในด้านสถิติ การวิเคราะห์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง รวมถึง:
* การทำความเข้าใจการกระจายตัวของชุดข้อมูล: ควอนไทล์สามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มของข้อมูล เช่น รูปร่างของการแจกแจงและค่าผิดปกติหรือความผิดปกติใดๆ
* การระบุค่าผิดปกติและค่าที่ผิดปกติ: ควอนไทล์สามารถใช้เพื่อระบุค่าที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญจากส่วนที่เหลือของข้อมูล ซึ่งอาจบ่งบอกถึงข้อผิดพลาดหรือความผิดปกติในข้อมูล
* การทำ การคาดการณ์เกี่ยวกับข้อมูลในอนาคต: Quantiles สามารถใช้เพื่อทำนายช่วงของค่าที่เป็นไปได้สำหรับข้อมูลในอนาคตโดยอิงตามการกระจายของข้อมูลปัจจุบัน
* การประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง: Quantiles สามารถใช้เพื่อประเมินความแม่นยำของแบบจำลองโดยการเปรียบเทียบ ค่าที่ทำนายไว้กับค่าจริงและการคำนวณเปอร์เซ็นต์ของการทำนายที่ถูกต้อง
5 วิธีการตีความควอนไทล์ ?
การตีความควอนไทล์จำเป็นต้องมีความเข้าใจในบริบทและวัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ เช่นเดียวกับประเภทเฉพาะของควอนไทล์ที่ใช้อยู่ สิ่งสำคัญบางประการที่ต้องพิจารณาเมื่อตีความควอนไทล์ได้แก่:
* การกระจายของข้อมูล: Quantiles สามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบและแนวโน้มในข้อมูล เช่น รูปร่างของการกระจาย และค่าผิดปกติหรือความผิดปกติใดๆ
* ระดับความแม่นยำ : ควอนไทล์ประเภทต่างๆ มีระดับความแม่นยำที่แตกต่างกัน ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องเลือกประเภทควอนไทล์ที่เหมาะสมตามระดับความแม่นยำที่ต้องการ
* บริบทของการวิเคราะห์: ควอนไทล์สามารถใช้ได้ในบริบทที่หลากหลาย เช่น ทำนายข้อมูลในอนาคตหรือประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง สิ่งสำคัญคือต้องพิจารณาบริบทและวัตถุประสงค์เฉพาะของการวิเคราะห์เมื่อตีความควอนไทล์
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
