quantile

python实现统计-描述性统计与推断性统计

描述性统计数据的位置#求平均数df.mean()#求中位数df.median()#求众数df.mode()#求上下四分位数[df.quantile(i)foriin[0.25,0.75]]#求极差df.max

创帆云·2025-05-28 03:36

基于R语言地理探测器包（GD）空间异质性与驱动力分析

")testdata=testdata[3:9]输入可供选择的分类方法#3approachestocalculatedisgress.discmethod<-c("equal","natural","quantile

冬_冬_·2025-05-25 14:16

概率预测之NGBoost（Natural Gradient Boosting）回归和分位数（Quantile Regression）回归

概率预测之NGBoost（NaturalGradientBoosting）回归和线性分位数回归NGBoostNGBoost超参数解释NGBoost.fitscore(X,Y)staged_predict(X)feature_importances_pred_dist方法来获取概率分布对象分位数回归（QuantileRegression）smf.quantreg对多变量数据进行分位数回归分析概率预测

人工都不智能了·2025-05-01 20:19

R语言笔记④——数值摘要、缺失值、数据标准化、线性回归、多元线性回归和主成分分析

数据摘要反映集中程度的函数下面是R中反映中程度的函数mean()：均值median()：中位数quantile()：分位数>amean(a)[1]5.4>median(a)[1]6>quantile(a

ww0peo·2025-04-18 21:58

torch.quantile or np.quantile的计算

torch的文档详细说明了quantile的计算方法。主要是将q的范围[0,1]转成输入index的范围[0,n]。也就是说，将q乘n。然后插值计算。

gnudebian·2025-04-18 08:01

分位数回归+共形预测：Conformalized Quantile Regression实现更可靠的预测区间

预测不确定性量化在数据驱动决策过程中具有关键作用。无论是评估医疗干预的风险概率还是预测金融市场的价格波动范围，我们常需要构建预测区间——即以特定置信度包含目标真值的概率区间。分位数回归(QuantileRegression,QR)作为一种传统统计方法，长期以来被用于预测此类区间。与常规回归方法建模条件均值不同，QR直接对条件分位数进行建模，例如预测结果的第90百分位数。然而单纯依赖QR在实践应用中

·2025-03-25 18:03

pandas寻找四分位数及判断离群点

importpandasaspdtrain_df=pd.read_csv("train.csv")q1,q3=train_df['price'].quantile([0.25,0.75])iqr=q3-

SXxtyz·2025-03-16 18:57

【Pandas】pandas Series quantile

Pandas2.2SeriesComputationsdescriptivestats方法描述Series.abs()用于计算Series中每个元素的绝对值Series.all()用于检查Series中的所有元素是否都为True或非零值（对于数值型数据）Series.any()用于检查Series中是否至少有一个元素为True或非零值（对于数值型数据）Series.autocorr()用于计算Se

liuweidong0802·2025-02-06 10:33

机器学习实战1-基础运用（2022/10/11）

的简单运用生成矩阵和矩阵的简单操作用pandas库读取、保存csv数据文件read_csv()函数及读入的数据处理to_csv()保存数据matplotlib.pyplot库绘图的使用条形图的绘制箱型图的绘制分位数（Quantile

点灯的棉羊·2024-02-20 03:12

R语言实战第5章：高级数据管理

数值和字符处理函数数值函数（数学、统计、概率）字符处理函数5.2.1数学函数略5.2.2统计函数函数描述mean(x)平均数median(x)中位数sd(x)标准差var(x)方差mad(x)绝对中位差quantile

亚航·2024-02-19 19:47

处理一下异常值

%生成数据clearclccloseallA=rand(100,1);A(50,1)=20;%绘制箱线图figure;boxplot(A);%检测异常值Q1=quantile(A,0.25);Q3=quantile

红老鼠·2024-02-14 09:15

numpy学习总结二

单词发音：squeeze发音：死贵子concatenation[kɒnˌkætəˈneɪʃən]拼接;串联threshold['θreʃhəʊld]死re后的quantile拷n太哦分位数因果不能改智慧不能赐正法不可说无缘不能度天雨虽宽不润无根之草

敬德修业－自强不息·2024-02-12 19:58

Pandas.Series.quantile() 分位数详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

传送门：PandasAPI参考目录传送门：Pandas版本更新及新特性传送门：Pandas由浅入深系列教程本节目录Pandas.Series.quantile()语法：返回值：参数说明：q分位interpolation

数象限·2024-02-06 14:07

统计数据中位数四分位数/百分位数

分位数1、概念分位数(Quantile)，TP=TopPercentile，即对一批数值型数据进行排序之后，排在p%位置的数值大小，是数据分析中非常重要的统计指标之一。

涅槃快乐是金·2024-01-27 01:34

R 数据可视化 —— ggplot 箱线图和小提琴图

也可以用于比较不同变量的分布示例来个最简单的箱线图p%group_by(x)%>%summarise(y0=min(y),y25=quantile(y,0.25),y50=median(y),y75=quantile

名本无名·2024-01-11 02:53

【损失函数】Quantile Loss 分位数损失

1、介绍QuantileLoss（分位数损失）是用于回归问题的一种损失函数，它允许我们对不同分位数的预测误差赋予不同的权重。这对于处理不同置信水平的预测非常有用，例如在风险管理等领域。当我们需要对区间预测而不单是点预测时分位数损失函数可以发挥很大作用2、公式其中，是实际目标值，是模型的预测值，是分位数水平，通常取值在0和1之间。我们如何理解这个损失函数呢？这个损失函数是一个分段的函数，将（高估）和

daphne odera�·2024-01-04 04:42

R语言【CoordinateCleaner】——cc_outl(): 根据通过 method 参数定义的方法，删除或标记地理空间中异常值的记录。

PackageCoordinateCleanerversion2.0-20cc_outl(x,lon="decimallongitude",lat="decimallatitude",species="species",method="quantile

ALittleHigh·2024-01-01 19:13

Mann–Kendall test-Sen’s slope-Quantile regression (quantreg.m)

By“GeographicallyheterogeneoustemporaltrendsofextremeprecipitationinWisconsin,USAduring1950–2006”（1950-2006年美国威斯康辛州极端降水的时空变化趋势）论文中关于mk趋势检验等的代码：

一声沧海笑·2024-01-01 13:12

复合分位回归的求解

uv=np.sort(y-x.dot(beta),axis=0)#yesquantile1=(n-1)*tau-np.floor((n-1)*tau)#yesforiinrange(0,k):u[i]=quantile1

Infinity343·2023-12-23 08:31

Quantile Loss

文章目录QuantileLoss示例定量qₐ是一个值，它将一组给定的数字进行划分，其中α*100%的数字小于该值，(1-α)*100%的数字大于该值。统计中经常使用α=0.25、α=0.5和α=0.75的四分位数qₐ，称为四分位数。这些四分位数分别称为Q₁、Q₂和Q₃。三个四分位数将数据分成4个相等的部分。同样，还有百分位数p，它将一组给定的数字平均分成100份。百分位数用pₐ表示，其中α是小于相

summermoonlight·2023-12-18 07:32

不同分布的QQ图绘制

分位数-分位数图（Quantile-Quantileplot，简称QQ图）是一种不错的选择。研究动机在R语言中常用qqnorm()绘制QQ图的散点图，qqline()用于在图上添加一条参考直线。

庄闪闪·2023-12-17 16:08

Prometheus常用函数

在维度上求最小值avg在维度上求平均值stddev求标准差stdvar求方差count统计向量元素的个数count_values统计相同数据值的元素数量bottomk样本值第k个最小值topk样本值第k个最大值quantile

Web海风·2023-12-15 23:24

Python--分类问题标签化

"""根据user_value给用户打标签，若是二分类问题，直接用np.where(condition,a,b)多分类问题，利用quantile()函数对不同的范围给一个级别指数，定义类别然后label

数据科学知识库·2023-12-15 18:48

Topic 14. 临床预测模型之校准曲线 (Calibration curve)

校准曲线的算法步骤1对预测概率进行分桶(分桶的策略分为'uniform','quantile')步骤2求出每个桶里面所有样本预测

90066456ace6·2023-12-05 06:22

两组间差异的非参数检验

检测一组数据是否为正态分布（1）QQ图Quantile-Quantileplot可以检视数据是否符合某种类型的分布（如正态分布），或两组分布进行比较。

果蝇饲养员的生信笔记·2023-12-02 06:08

pandas使用分位数+控制变量法进行多条件数据筛选

blog.csdn.net/weixin_43469047/article/details/124783768作者：小白tree分位数计算原理参见《python–pandas分位数》下面直接使用pandas的quantile

赵孝正·2023-11-18 23:58

np.quantile()详解

numpy.quantilenumpy.quantile(a,q,axis=None,out=None,overwrite_input=False,interpolation=‘linear’,keepdims

一条大蟒蛇6666·2023-09-30 05:30

2020-05-30R语言特殊函数

1、统计函数函数描述mean()平均数median()中位数sd()标准差var()方差mad()绝对中位差，即原数据减去中位数后得到的新数据的绝对值的中位数quantile(x,probs)求分位数，

Seurat_·2023-09-29 02:59

R语言分析：如何轻松地把数据分为三、四、五等份？

用两个函数，一个是quantile函数，另外一个是cut函数1.quantile()函数的应用该函数目的是获得分组界值比如说，求某个百分位比data<-c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,5,6,7,43,9,4,12,46,22,0,14,15,3,5,7,9,4,22

weixin_44693403·2023-09-28 03:02

WebRTC Audio NetEQ学习笔记

doublequantile=0.97;doubleforget_factor=0.9993;intHistogram::Quantile(intprobability)中，统计buckets_[index

ashleycoder·2023-09-25 21:58

R语言入门section3

百分位数quantile()quantile()和fivenum()的本质差别在于,quantile()函数的算法是采用加权平均，fivenum()是算术平均。

JeffreyPaul·2023-09-14 08:21

python数据处理常用操作

参考链接Pandas中的条件替换值（where,mask）数据描述data.info()describe=data["power"].describe()data["power"].quantile(0.1

阿松丶·2023-09-12 01:11

【python】数据预处理：分位数归一化 Quantile Normalization + INSCODE AI创作助手测试

文章目录写在前面标准化/归一化z-score标准化示例python模块qnorm实现分位数归一化R代码实现分位数归一化分位数归一化-NSCODEAI创作助手的回答*Q1：QuantileNormalization是什么？**Q2-1:什么时候用Quantilenormalization？**Q2-2:什么时候做Quantilenormalization？**Q3：为什么要做QuantileNorm

青灯照颦微·2023-08-24 08:17

32统计基础- 分位数和百分位数

中位数(median)是分位数(quantile)，因为它将数据分成包含相同数量数据的组。

不到7不改名·2023-08-20 16:34

怎么对数据框中的列划分区间

(200))dens<-density(dt$y)df<-data.frame(x=dens$x,y=dens$y)probs<-c(0.1,0.25,0.5,0.75,0.9)quantiles<-quantile

多克托刘·2023-08-19 09:35

prometheus Histogram 统计原理

大家好，我是蓝胖子，书接上文，我在prometheus描点原理那一篇文章里，留了一个思考题:我们通常会用到histogram_quantile去计算服务接口时间的耗时情况。

蓝胖子的编程梦·2023-08-09 22:50

TCGA数据批量运行Coxph函数

df数据框形如：djs.coxph=median(df[,x]),"high","low")#KMplotfit=mean(df[,x]),"high","low")#KMplotfit=quantile

All_Will_Be_Fine噻·2023-08-01 18:47

梯度提升树的参数

多分类情况1.3GBDT的8种损失函数①分类器中的lossa.二分类交叉熵损失b.多分类交叉熵损失c.二分类指数损失d.多分类指数损失②回归树中的lossa.平方误差b.绝对误差c.Huber损失d.quantile

talle2021·2023-07-28 16:40

chatgpt赋能python：Python中Quantile函数介绍

Python中Quantile函数介绍Quantile函数是Python中一个重要的函数，它可以用来计算某一数据集中所有数据在某一分位数下的值。

laingziwei·2023-07-18 14:44

python使用箱型图剔除异常值的实现方法

目录箱型图pandas.DataFrame.quantile参数：返回：（SeriesorDataFrame）示例：代码实现参考总结箱型图将一组数据从大到小排列，分别计算出，上四分位数3：75%分位点所对应的值中位数

·2023-07-14 10:15

天池性能挑战赛-高性能分析型查询引擎复赛12名赛后方案分享

大体就是在PMEM这个介质上面实现load和quantile函数，load函数是让参

彭笳鑫·2023-06-09 08:44

1127 chapter 19

mutate()创建列表列嵌套tidyr::nest()向量化函数stringr::str_split()mutate()tidyr::separate_rows()多值摘要summarize(q=list(quantile

森尼啊·2023-06-07 08:04

分位数回归-Quantile regression

[toc]一、分位数回归概念分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。而人们也关心解释变量与被解释变量分布的中位数，分位数呈何种关系。它最早由Koenker和Bassett(1978)提出。OLS回归估计量的计算是基于最小化残差平方。分位数回归估计量的计算也是基于一种非对称形式的绝对值残差最小化。其中，中位数回归运用

longgb246·2023-04-07 01:39

数据分析—RFM分析

RFM是指根据客户活跃程度和交易金额贡献，进行客户价值细分的一种方法；RFM模型RFM模型分析过程分析前提思路将数值型转换为时间格式（计算出最近交易时间间隔）分组分析出R、F、M的值按权重计算得分利用quantile

d1b0f55d8efb·2023-03-09 09:22

Numpy数字统计函数

np.sum所有元素的和np.prod所有元素的乘积np.cumsum元素的累积加和np.cumprod元素的累积乘积np.min最小值np.max最大值np.percentile0-100百分位np.quantile0

Tan_jianchi·2023-02-06 07:51

quantile函数_Prometheus 常用函数 histogram_quantile 的若干“反直觉”问题

作者：disksinghistogram_quantile是Prometheus特别常用的一个函数，比如经常把某个服务的P99响应时间来衡量服务质量。

weixin_39963341·2023-02-02 16:11

PromQL 直方图跟踪请求的延迟或响应大小 99%的请求是在多少延迟下完成的？

It’sagoodideatousepercentilestounderstandthelatencyspread:histogram_quantile(0.99,sum(rate(ap

富士康质检员张全蛋·2023-02-02 16:38

Keras自定义损失函数-quantile_loss

那么在实践中可以继承loss类然后写自己的损失类，比如mse，mae这些loss，当然为了方便，也可以自己实现函数，给大家个quantileloss的例子defquantile_loss(y_true,y_pred,quantile

ninetyfour·2023-01-18 07:50

分位数回归（Quantile Regression）

在介绍分位数回归之前，先重新说一下回归分析，我们之前介绍了线性回归、多项式回归等等，基本上，都是假定一个函数，然后让函数尽可能拟合训练数据，确定函数的未知参数。尽可能拟合训练数据，一般是通过最小化MSE来进行：所以得到的y本质上就是一个期望。根据上面的分析，我们可以得到一个结论，我们前面所有回归分析得到的函数，本质上就是一个条件期望函数，在x等于某个值的条件下，根据数据，求y的期望。分位数回归提出

sdf57·2023-01-08 13:58

Quantile g-computation的介绍及R实现

目录介绍模型qgcomp包的使用例1，线性模型例2：条件OR，logistic模型中的边际OR例3：调整协变量，绘制估计值例4：非线性（和非同质性）例5：比较模型拟合和进一步探索非线性的问题例6：允许非线性的其他杂项方式例7：时间-事件分析和并行处理例8：聚类例9：部分效果缺失数据、LOD和多重填补LOD多重填补FAQ为什么没有从boot方程中得到权重我是否需要对暴露的非线性和非加性进行建模？必须

一个人旅行*-*·2023-01-08 13:27

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