分位数(quantile)

------------------------------------------------------------------------------------------------------ 四分位数(Quartile),即统计学中,把所有数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的得分就是四分位数. 第一四分位数 (Q1),又称“较小四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第二四分位数 (Q2),又称“中位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第5…

Python解释数学系列——分位数Quantile

跳转到我的博客 1. 分位数计算案例与Python代码案例1 Ex1: Given a data = [6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36],求Q1, Q2, Q3, IQR Solving: 步骤: 1. 排序,从小到大排列data,data = [6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49] 2. 计算分位数的位置 3. 给出分位数分位数计算法一 pos = (n+1)*p,n为数据的总个数,p为0-1之…

Alink漫谈(十九) ：源码解析之分位点离散化Quantile

Alink漫谈(十九) :源码解析之分位点离散化Quantile 目录 Alink漫谈(十九) :源码解析之分位点离散化Quantile 0x00 摘要 0x01 背景概念 1.1 离散化 1.2 分位数 1.3 四分位数 0x02 示例代码 0x03 总体逻辑 0x04 训练 4.1 quantile 4.2 countElementsPerPartition 4.3 MultiQuantile 4.4 QIndex 0x05 输出模型 0x06 预测 6.1 加载模型 6.2 预测…

《利用Python进行数据分析： Python for Data Analysis 》学习随笔

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐变量名变量方法路径解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本一般使用%cpaste因为可以改键盘快捷键魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用注册…

R--相关分布函数、统计函数的使用

分布函数家族: *func()r : 随机分布函数d : 概率密度函数p : 累积分布函数q : 分位数函数 func()表示具体的名称如下表: 例子 #r : 随机分布函数 #d : 概率密度函数 #p : 累积分布函数 #q : 分位数函数 #生成符合二项分布的数据 # 二项分布 # X~(N,P) str(rbinom) x<-rbinom(,,0.5) #做1次试验,假设正面概率为0.5,进行5次观察,每1次试验中正面出现的次数为别为 0 0 1 1 0 x<-rbinom(,,0.5…

Machine Learning for hackers读书笔记(二)数据分析

#均值:总和/长度 mean() #中位数:将数列排序,若个数为奇数,取排好序数列中间的值.若个数为偶数,取排好序数列中间两个数的平均值 median() #R语言中没有众数函数 #分位数 quantile(data):列出0%,25%,50%,75%,100%位置处的数据 #可自己设置百分比 quantile(data,probs=0.975) #方差:衡量数据集里面任意数值与均值的平均偏离程度 var() #标准差: sd() #直方图,binwidth表示区间宽度为1 ggplot(hei…

D3、EChart、HighChart绘图demol

1.echarts: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>ECharts</title>  <script src="http://echarts.baidu.com/dist/echarts.js"></scr…

统计编程的框架与R语言统计分析基础——摘(1)

清屏命令ctrl+L 一.基础 1.产生数据结构 a.直接输入 b.冒号,1:10 c.seq函数 d.rep函数 > 1:10 [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > 10:2 [1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 > seq(1,10) [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 > seq(1,10,2) [1] 1 3 5 7 9 > rep(2,4) [1] 2 2 2 2 > rep(1:3,times=3) [1] 1 2 3…

[译]用R语言做挖掘数据《二》

数据探索一.实验说明 1. 环境登录无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou,密码shiyanlou 2. 环境介绍本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到程序: 1. LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令2. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程[Vim编辑器](http://www.shiyanlou.com/courses/2)3. R:在命令行输入‘R’ 进入R语言…

软件项目技术点(1)——d3.interpolateZoom-在两个点之间平滑地缩放平移

AxeSlide软件项目梳理 canvas绘图系列知识点整理软件参考d3的知识点我们在软件中主要用到d3.js的核心函数d3.interpolateZoom - 在两个点之间平滑地缩放平移.请查看示例,效果如下平滑的缩放平移. 实现该效果使用d3的js代码 var width = 960, height = 500, radius = 10; var p0 = [250, 200, 60], p1 = [560, 300, 120]; var svg = d3.select("body&…

数组 array 矩阵 list 数据框 dataframe

转自 : http://blog.csdn.net/u011253874/article/details/43115447 <span style="font-size:14px;">#R语言备忘录三# #数组array和矩阵matrix.列表list.数据框dataframe #数组 #数组的重要属性就是dim,维数 #得到4*5的矩阵 z <- 1:12 dim(z) <- c(3,4) z #构建数组 x <- array(1:20, dim = …

D3js-API介绍【中】

JavaScript可视化图表库D3.js API中文參考,d3.jsapi D3 库所提供的全部 API 都在 d3 命名空间下.d3 库使用语义版本号命名法(semantic versioning). 你能够用 d3.version 查看当前的版本号信息. d3 (核心部分) 选择集 d3.select - 从当前文档中选择一系列元素. d3.selectAll - 从当前文档中选择多项元素. selection.attr - 设置或获取指定属性. selection.classed - 加…

Prometheus监控(二)

Prometheus监控(二) 数据类型 Counter(计数器类型) Counter类型的指标的工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生了重置),Counter一般用于累计值. Gauges(仪表盘类型) Gauges是可增可减的指标类,可以用于反应当前应用的状态.比如在监控主机时,可用内存大小. Histograms(直方图类型) 主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小),并能够对其指定区间以及总数进行统计,代表的是⼀种近似的百分⽐估算数值.举例说明: 如…

R语言与概率统计(一) 描述性统计分析

#查看已安装的包,查看已载入的包,查看包的介绍 ########例题3.1 #向量的输入方法 w<-c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5, 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0) plot(w)#概况,数据的可视化可以让我们看的更轻松 summary(w) #求均值 w.mean<-mean(w); w.mean w[2]#选取特定位置的数字 #控制异常值,trim表示去掉异常值的比例…

【机器学习】QQ-plot深入理解与实现

QQ-plot深入理解与实现 26JUN June 26, 2013 最近在看关于CSI(Channel State Information)相关的论文,发现论文中用到了QQ-plot.Sigh!我承认我是第一次见到这个名词,异常陌生.维基百科给出了如下定义: "在统计学中,QQ-plot(Q代表分位数Quantile)是一种通过画出分位数来比较两个概率分布的图形方法.首先选定区间长度,点(x,y)对应于第一个分布(x轴)的分位数和第二个分布(y轴)相同的分位数.因此画出的是一条含参数的曲线,参…

simulate 中的一些操作

1. neutralize: position based 的alpha int neutralize(int di, int ti) { ; ; ; ; ii < nsyms; ++ii) { if (std::isfinite(pos(di, ii))) { sum += pos(di, ii); count++; } else if (std::isinf(pos(di, ii))) { pos(di, ii) = NaN; } } ) { double mean = sum / coun…

03 . Prometheus监控容器和HTTP探针应用

Eeporter是什么及来源? 是什么? 广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: 来源有哪些? 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列举一些社区中常用的Exporter: 范…

pandas之数值计算与统计

数值计算与统计对于DataFrame来说,求和.最大.最小.平均等统计方法,默认是按列进行统计,即axis = 0,如果添加参数axis = 1则会按照行进行统计. 如果存在空值,在统计时默认会忽略空值,如果添加参数skipna = False,统计时不会忽略空值. round(n) 保留n个小数 count() 非NaN的元素个数 sum() 和 mean() 平均值 median() 中位数 max() 最大值 min() 最小值 mode()众数 std() 标准差 var…

第3章探索性数据分析（单因子&对比）与可视化

1.理论铺垫 Dataframe和Series均适用 ~集中趋势:均值mean().中位数median().与分位数quantile(q=0.25).众数mode() ~离中趋势:标准差std().方差var() 数据分布:偏态skew()与峰态kurt().正态分布与三大分布正偏态(mean>median) import scipy.stats as ss 正态分布:ss.norm .卡方分布:ss.chi2 .t分布:ss.chi2.f分布:ss.chi2 偏态系数:数据平均值偏离状态…

R语言实战（第二版）-part 1笔记

说明: 1.本笔记对<R语言实战>一书有选择性的进行记录,仅用于个人的查漏补缺 2.将完全掌握的以及无实战需求的知识点略去 3.代码直接在Rsudio中运行学习 R语言实战(第二版) part 1 入门 ----------第1章 R语言介绍-------------------- help.start() #帮助文档首页 demo() #R语言demo演示 demo(package = .packages(all.available = TRUE)) demo(image) #演示图像 ex…

Exporter介绍

Exporter是什么广义上讲所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如下所示,Prometheus通过轮询的方式定期从这些target中获取样本数据: Exporter的来源从Exporter的来源上来讲,主要分为两类: 社区提供的 Prometheus社区提供了丰富的Exporter实现,涵盖了从基础设施,中间件以及网络等各个方面的监控功能.这些Exporter可以实现大部分通用的监控需求.下表列…

机器学习入门-数值特征-数据四分位特征 1.quantile(用于求给定分数位的数值) 2.plt.axvline(用于画出竖线) 3.pd.pcut(对特征进行分位数切分，生成新的特征)

函数说明: 1. .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2. plt.axvline() # 用于画出图形中的竖线 3. pd.qcut(feature, cut_list, labels) 用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位比…

用R语言的quantreg包进行分位数回归

什么是分位数回归分位数回归(Quantile Regression)是计量经济学的研究前沿方向之一,它利用解释变量的多个分位数(例如四分位.十分位.百分位等)来得到被解释变量的条件分布的相应的分位数方程. 与传统的OLS只得到均值方程相比,分位数回归可以更详细地描述变量的统计分布.它是给定回归变量X,估计响应变量Y条件分位数的一个基本方法:它不仅可以度量回归变量在分布中心的影响,而且还可以度量在分布上尾和下尾的影响,因此较之经典的最小二乘回归具有独特的优势.众所周知,经典的最小二乘回归是针对因…

pandas应用之分组因子暴露和分位数分析

pandas应用之分组因子暴露和分位数分析首先感谢原书作者Mes McKinney和batteryhp网友的博文, 俺在此基础上继续探索python的神奇功能. 用A股的实际数据, 以书里的代码为蓝本, 做一些实证探索. 发现不少问题 pandas版本升级之后, 函数调用的方式必须相应地改变. 比如 pd.rolling_mean 升级为Series.rolling().mean()等等 tushare的数据与yahoo财经的数据格式上的差异, 需要规整化, 等等至少会有两篇后续的博文详细记…

分位函数（四分位数）概念与pandas中的quantile函数

p分位函数(四分位数)概念与pandas中的quantile函数函数原型 DataFrame.quantile(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation=’linear’) 参数 - q : float or array-like, default 0.5 (50% quantile 即中位数-第2四分位数) 0 <= q <= 1, the quantile(s) to compute - axis : {0, 1, ‘index’,…

R语言学习笔记（九）：fivenum（）与quantile（）

fivenum() fivenum(x, na.rm = TRUE) x 为数值型向量,可以包含NA以及Inf,-Inf na.rm = TRUE 默认将NA和NaN去除,但是Inf还保留. fivenum()函数返回5个值:最大值最小值中位数以及 lower-hinge, upper-hinge.要注意这里的两个hinge与分位数不同. 比如1:10 > fivenum(1:10) [1] 1.0 3.0 5.5 8.0 10.0 fivenum取中间两个数5,6取平均值得到中位数5.5,然后…

分位数和分位线（Quantiles and Percentiles）

分位数有种积分(累积)的含义在. 分位数(即将数据由低至高排列,小于该数的数据占总体的比例达到时最终落到的数): 10%:3000元 20%:5200元 50%:20000元 80%:41500元 90%:50000元 1. 分位数定义分位数还是序列中的数,只不过序列要首先进行排序: quantile initially assigns the sorted values in X to the (0.5/n), (1.5/n), -, ([n – 0.5]/n) quantiles. For…

回归损失函数2 ： HUber loss,Log Cosh Loss,以及 Quantile Loss

均方误差(Mean Square Error,MSE)和平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE) 是回归中最常用的两个损失函数,但是其各有优缺点.为了避免MAE和MSE各自的优缺点,在Faster R-CNN和SSD中使用\(\text{Smooth} L_1\)损失函数,当误差在\([-1,1]\) 之间时,\(\text{Smooth} L_1\)损失函数近似于MSE,能够快速的收敛:在其他的区间则近似于MAE,其导数为\(\pm1\),不会对离群值敏感. 本文再介绍几…

回归损失函数：L1，L2，Huber，Log-Cosh，Quantile Loss

回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss 2019-06-04 20:09:34 clover_my 阅读数 430更多分类专栏: 阅读笔记版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/clover_my/article/details/90777964 回归损失函数:L1,L2,Huber,Log-Cosh,Quantile Loss…

分位数回归及其Python源码

分位数回归及其Python源码天朗气清,惠风和畅.赋闲在家,正宜读书.前人文章,不得其解.代码开源,无人注释.你们不来,我行我上.废话少说,直入主题.o(￣︶￣)o 我们要探测自变量与因变量的关系,最简单的方法是线性回归,即假设: 我们通过最小二乘方法 (OLS: ordinary least squares), 的可靠性问题,我们同时对残差做了假设,即:为均值为0,方差恒定的独立随机变量. 即为给定自变量下,因变量的条件均值. 假如残差不满足我们的假设,或者更重要地,我们不仅仅想…

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