用法:
quantile!([q::AbstractArray, ] v::AbstractVector, p; sorted=false, alpha::Real=1.0, beta::Real=alpha)
在区间 [0,1] 上以指定的概率或概率的向量或元组 p
计算向量 v
的分位数。如果p
是向量,则还可以指定可选的输出数组q
。 (如果未提供,则创建一个新的输出数组。)关键字参数sorted
指示是否可以假定v
已排序;如果false
(默认),那么v
的元素将部分就地排序。
默认情况下(alpha = beta = 1
),分位数通过点之间的线性插值计算 ((k-1)/(n-1), v[k])
,对于 k = 1:n
其中 n = length(v)
。这对应于 Hyndman 和 Fan (1996) 的定义 7,并且与 R 和 NumPy 默认值相同。
关键字参数 alpha
和 beta
对应于 Hyndman 和 Fan 中的相同参数,将它们设置为不同的值允许使用本文定义的任何方法 4-9 计算分位数:
- 定义。 4:
alpha=0
,beta=1
- 定义。 5:
alpha=0.5
,beta=0.5
- 定义。 6:
alpha=0
,beta=0
(ExcelPERCENTILE.EXC
,Python 默认,Stataaltdef
) - 定义。 7:
alpha=1
、beta=1
(Julia、R 和 NumPy 默认,ExcelPERCENTILE
和PERCENTILE.INC
,Python'inclusive'
) - 定义。 8:
alpha=1/3
,beta=1/3
- 定义。 9:
alpha=3/8
,beta=3/8
注意
如果 v
包含 NaN
或
值,则会引发 missing
ArgumentError
。
参考
-
Hyndman, R.J 和 Fan, Y. (1996)“统计包中的样本分位数”,
The American Statistician
,卷。 50,第 4 期,第 361-365 页 -
Quantile on Wikipedia详细说明了不同的分位数定义
例子
julia> using Statistics
julia> x = [3, 2, 1];
julia> quantile!(x, 0.5)
2.0
julia> x
3-element Vector{Int64}:
1
2
3
julia> y = zeros(3);
julia> quantile!(y, x, [0.1, 0.5, 0.9]) === y
true
julia> y
3-element Vector{Float64}:
1.2000000000000002
2.0
2.8000000000000003
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注:本文由纯净天空筛选整理自julialang.org 大神的英文原创作品 Statistics.quantile! — Function。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。