Nicelikleri Anlamak: Tanımı, Türleri ve Uygulamaları
Nicelikler, verilerin dağılımına bağlı olarak bir veri kümesini eşit parçalara bölen değerlerdir. Örneğin 25. yüzdelik dilim, verinin %'inin altına düştüğü değer, 75. yüzdelik dilim ise verinin u'inin üstüne düştüğü değerdir. Nicelikler bir veri kümesinin dağılımını anlamak, aykırı değerleri belirlemek ve gelecekteki veriler hakkında tahminler yapmak için kullanılabilir.
2. Farklı yüzdelik dilimleri nelerdir?
Bir veri kümesini tanımlamak için kullanılabilecek çeşitli yüzdelik dilimleri vardır:
* Yüzdelik dilimler: Bunlar, veri kümesini yüzdelik değerin altında kalan yüzdelik dilimlere dayalı olarak eşit parçalara bölen değerlerdir. onların üstünde. Örneğin 25. yüzdelik dilim, verinin %'inin altına düştüğü değerdir.
* Çeyrekler: Verinin dağılımına göre bir veri kümesini dört eşit parçaya bölen değerlerdir. Birinci çeyrek (Q1) verinin %'inin altına düştüğü değer, ikinci çeyrek (Q2) verinin P'sinin altına düştüğü değer ve üçüncü çeyrek (Q3) verinin u'inin altına düştüğü değerdir.
* Ondalık Sayı: Verinin dağılımına göre bir veri kümesini on eşit parçaya bölen değerlerdir. Örneğin 10'uncu dilim, verinin 'unun altına düştüğü değerdir.
3. Yüzdelik dilimler nasıl hesaplanır?
Veri türüne ve istenilen hassasiyet düzeyine bağlı olarak yüzdelik dilimleri hesaplamanın birkaç yolu vardır. Yaygın yöntemlerden bazıları şunlardır:
* Verileri sıralamak ve veri dağılımına göre uygun yüzdeyi veya çeyreği seçmek.
* Yüzdelik dilimleri otomatik olarak hesaplamak için istatistiksel bir yazılım paketi veya kitaplık kullanmak.
* Matematiksel formüller kullanarak yüzdelik dilimleri hesaplamak, örneğin medyan formülü (verinin P'sinin altına düştüğü değer):
Ortanca = (n + 1)/2 * (veri[n/2] + veri[n/2 - 1]) / 2
Nerede n veri noktalarının sayısı ve veriler değerler dizisidir.
4. Kantillerin uygulamaları nelerdir?
Kantillerin istatistik, veri analizi ve makine öğreniminde aşağıdakiler dahil geniş bir uygulama yelpazesi vardır:
* Bir veri kümesinin dağılımını anlama: Kantiller verilerdeki aşağıdaki gibi kalıpları ve eğilimleri tanımlamak için kullanılabilir: dağılımın şekli ve aykırı değerler veya anormallikler.
* Aykırı değerlerin ve olağandışı değerlerin belirlenmesi: Nicelikler, verilerin geri kalanından önemli ölçüde farklı olan ve verilerdeki hataları veya anormallikleri gösterebilecek değerleri tanımlamak için kullanılabilir.
* gelecekteki verilere ilişkin tahminler: Nicelikler, mevcut verilerin dağılımına dayalı olarak gelecekteki veriler için olası değerlerin aralığını tahmin etmek için kullanılabilir.
* Bir modelin performansını değerlendirme: Nicelikler, bir modelin doğruluğunu karşılaştırma yoluyla değerlendirmek için kullanılabilir. tahmin edilen değerlerin gerçek değerlere oranı ve doğru tahminlerin yüzdesinin hesaplanması.
5. Yüzdelik dilimler nasıl yorumlanır?
Birlik dilimlerin yorumlanması, analizin bağlamı ve amacının yanı sıra kullanılan belirli yüzdelik dilim türünün anlaşılmasını gerektirir. Yüzdelik dilimleri yorumlarken göz önünde bulundurulması gereken bazı önemli noktalar şunlardır:
* Verilerin dağılımı: Nicelikler, dağılımın şekli ve herhangi bir aykırı değer veya anormallik gibi verilerdeki kalıpları ve eğilimleri tanımlamak için kullanılabilir.
* Kesinlik düzeyi : Farklı yüzdelik dilim türleri, farklı kesinlik düzeylerine sahiptir; bu nedenle, istenen kesinlik düzeyine göre uygun yüzdelik dilim türünün seçilmesi önemlidir.
* Analizin bağlamı: Nicelikler, aşağıdakiler gibi çeşitli bağlamlarda kullanılabilir: gelecekteki verileri tahmin etmek veya bir modelin performansını değerlendirmek. Kantilleri yorumlarken analizin spesifik bağlamını ve amacını dikkate almak önemlidir.
Bunu beğendim
Bunu beğenmedim
İçerik hatası bildir
Paylaş
