Quantile'un tanımı

N örneklenmiş değerler göz önüne alındığında, "örneklenen değerlerin p-inci kantilesi" ne anlama gelir?

sampling

— Bit-soru
kaynak

Teorik olarak (ile ) demek noktası fraksiyon kümülatif dağılım kadar. Uygulamada, özellikle istatistiksel hesaplamada kullanılan çeşitli tanımlar vardır. Örneğin R'de dokuz farklı tanım vardır , ilk üçü ayrık bir yorumlama için, geri kalanı ise çeşitli sürekli enterpolasyonlar için. $0 \lt p \lt 1$ $p$

İşte bir örnek: eğer numuneniz {400, 1, 1000, 40} ise ve 0.6 kantil (60. centilil) arıyorsanız, farklı hesaplama yöntemleri

> for (t in 1:9) { x[t] <- quantile(c(400, 1, 1000, 40), probs=0.6, type = t ) }
> x
60%                                 
400 400  40 184 364 400 328 376 373

Benim kişisel görüşüm doğru rakamın 400'ün doğru , çünkü Bu, numunenin popülasyon olarak işlenmesinden gelir ve ampirik CDF çizilirse, bir dizi adım olacaktır. İnterpolasyon için karşıt argümanlar vardır, bu nedenle ampirik CDF, popülasyona daha iyi veya daha yararlı bir yaklaşım olması muhtemeldir ve enterpolasyon yöntemi sonucu etkileyecektir.

P r (X < 400) = 0.5 < 0.6 ve P r (X > 400) = 0.25 < 1 - 0.6.

$Pr(X<400) = 0.5 < 0.6 \text{ and } Pr(X>400) = 0.25 < 1-0.6.$

— Henry
kaynak

En.wikipedia.org/wiki/… adresindeki Wikipedia sayfası , çeşitli tanımların hoş bir tablosunu sunar.

— Rob Hyndman