p分位数的原理及计算

本文详细介绍了统计学中分位数的概念,包括中位数、四分位数和百分位数,并提供了分位数的计算方法,适用于不同数量的数据集。通过两个实例,展示了如何在基数和偶数情况下计算分位数,以及当计算出的位置不是整数时的处理方法。

p分位数的原理及计算

 
目录
 
1.统计上的分位数概念
 
2.分位数的计算方法及举例
2.1首先确定p分位数的位置(依据项数分为基数、偶数情况)
2.2 求上一步确定的p分位数位置处的具体值
 
3.python中的分位数计算
 
1.统计上的分位数概念
        统计上,分位数亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数、百分位数等。分位数指的就是连续分布函数中的一个点,这个点对应概率p。若概率0<p<1,随机变量X或它的概率分布的分位数Za,是指满足条件p(X≤Za)=α的实数。
 
四分位数(Quartile)是统计学中分位数的一种,即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数值就是四分位数。
 
1)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;
 
2)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50%的数字;
 
3)第三四分位数(Q3),又称“较大四分位数”,等于该样本中所有数值由小到大排列后第75%的数字。
 
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距。
 
2.分位数的计算方法及举例
为了更一般化,这里我们考虑四分位。当p=0.25 0.5 0.75 时,就是在计算四分位数。
 
2.1首先确定p分位数的位置(依据项数分为基数、偶数情况)
2.1.1 设n代表数据的长度,Q1、Q2、Q3代表所求的1分位数、2分位数、3分位数。
 
将n个数据从小到大排列。记排序前的数据为before_data;排序后的数据为after_data,简记为a1~an
 
2.2.2 求位置
 
position(Q1)= 
 
position(Q2)= 
 
position(Q3)=
 
2.2 求上一步确定的p分位数位置处的具体值
(1)当n是基数时,p分位数的值就是after_data中处于的第position(Qi)(i=1,2,3)位置的值。
 
figure(Q1)=after_data [position(Q1 ] = a[ (n+1)/4]
 
figure(Q2)=after_data[position(Q2)]= a[ 2(n+1)/4]
 
figure(Q3)=after_data[position(Q3)]= a[3 (n+1)/4]
 
即:当项数为基数项时,第i分位数的值就是排序后数据中的第(i分位数)数的值
 
实例1:
 
给出一组数据before_data:6, 47, 49, 15, 42, 41, 7, 39, 43, 40, 36,一共11项
 
从小到大排序后结果after_data:6, 7, 15, 36, 39, 40, 41, 42, 43, 47, 49
 
position(Q1)=(11+1)/4=3,
 
position(Q2)=2(11+1)/4=6,
 
position(Q3)=3(11+1)/4=9
 
 
 
figure(Q1)=after_data[3]=15,
 
figure(Q2)=after_data[6]=40,
 
figure(Q3)=after_data[9]=43
 
(2)当n是偶数时,p分位数的值的计算公式如下:
 
figure(Q1)=after_data[ |position(Q1)| ] +(after_data[ |position(Q1)|+1] -after_data[ |position(Q1)|])*(position(Q1)-|position(Q1)|)
 
                 = a[ | (n+1)/4| ] +( a[ | (n+1)/4|+1 ]-a[ | (n+1)/4| ])*((n+1)/4 - | (n+1)/4 |)
 
figure(Q2)=after_data[ |position(Q2)| ] +(after_data[ |position(Q2)|+1]-after_data [ |position(Q2)|])*(position(Q2)-|position(Q2)|)
 
                 = a[ |2 (n+1)/4| ] +( a[ | 2(n+1)/4|+1 ]-a[ | 2(n+1)/4| ])*(2(n+1)/4 - |2 (n+1)/4 |)
 
figure(Q3)=after_data[ |position(Q3)| ]+(after_data[ [|position(Q3)|+1]-after_data[ [|position(Q3)])*(position(Q3)-|position(Q3)|)
 
                 = a[ |3 (n+1)/4| ] +( a[ | 3(n+1)/4|+1 ]-a[ | 3(n+1)/4| ])*(3(n+1)/4 - |3 (n+1)/4 |)
 
即:当项数为偶数项时,第i分位数的值由排序后数据的第(i分位数)数-1和第(i分位数)数决定。
 
 
实例2:当计算出的位置不是整数时
 
给出一组数据before_data:7, 15, 36, 39, 40, 41,20,18,一共8项
 
从小到大排序后结果after_data:7,15,18,20,36,39,40,41
 
position(Q1)=(8+1)/4=2.25,position(Q2)=2(8+1)/4=4.5,position(Q3)=3(8+1)/4=6.75
 
 
 
figure(Q1)=after_data[2] + (after_data[3] - after_data[2])*(position(Q1)-|position(Q1)|)
 
                 = a[ | (n+1)/4| ] +( a[ | (n+1)/4|+1 ]-a[ | (n+1)/4| ])*((n+1)/4 - | (n+1)/4 |)
 
                 = 15 + (18-15)*(2.25-2) = 15.75;
 
figure(Q2)=after_data[4] + (after_data[5] - after_data[4])*(position(Q2)-|position(Q2)|)
 
                 = a[ |2 (n+1)/4| ] +( a[ | 2(n+1)/4|+1 ]-a[ | 2(n+1)/4| ])*(2(n+1)/4 - |2 (n+1)/4 |)
 
                 = 20 + (36-20)*(4.5-4) = 28;
 
figure(Q3)=after_data[6] + (after_data[7] - after_data[6])*(position(Q3)-|position(Q3)|)
 
                 = a[ |3 (n+1)/4| ] +( a[ | 3(n+1)/4|+1 ]-a[ | 3(n+1)/4| ])*(3(n+1)/4 - |3 (n+1)/4 |)
 
                 = 39 + (40-39)*(6.75-6) = 39.75.
 
3.python中的分位数计算
 
 
 
 
参考链接:
 
https://www.cnblogs.com/gispathfinder/p/5770091.html
 
https://blog.youkuaiyun.com/u011327333/article/details/71263081?locationNum=14&fps=1
--------------------- 
作者:onejuliar 
来源:优快云 
原文:https://blog.youkuaiyun.com/juliarjuliar/article/details/81082934 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/zwt20120701/p/10837928.html

### Python 中分位数映射法的原理 #### 定义与背景 分位数映射法(Quantile Mapping, QM)是一种用于校正模型输出数据偏差的方法。该方法通过调整模拟数据的概率分布来匹配观测数据的概率分布,从而减少由于模型误差带来的影响[^4]。 #### 实现过程 具体来说,在Python中实现分位数映射主要包括以下几个方面: - **获取累积分布函数**:分别计算目标变量的历史观测值以及对应时间段内的模式预测值各自的累计频率曲线(CDF),即F_obs(x) 和 F_mod(y)。 - **建立映射关系**:对于每一个给定的时间步t及其对应的模式预报量y_t,找到满足条件F_mod(z)=F_obs(y_t) 的z值作为经过QM矫正后的最终结果z'_t;如果直接求解较为困难,则可以通过插值得到近似解。 - **应用变换规则**:当遇到极端事件或者超出已有样本范围的情况时,通常采用外推的方式继续沿用最接近边界的两个点之间的线性趋势来进行估计。 ```python import numpy as np from scipy.stats import norm def quantile_mapping(observed_data, modelled_data, new_modelled_data): """ Apply Quantile Mapping to correct bias in modeled data. Parameters: observed_data (array-like): Historical observations. modelled_data (array-like): Model outputs corresponding to the observation period. new_modelled_data (array-like): Future or other scenario's model output that needs correction. Returns: array: Corrected future/other scenarios' predictions based on historical biases. """ # Sort both datasets and compute their empirical CDFs sorted_obs = np.sort(observed_data) p_obs = 1. * np.arange(len(sorted_obs)) / float(len(sorted_obs)-1) sorted_mod = np.sort(modelled_data) p_mod = 1. * np.arange(len(sorted_mod)) / float(len(sorted_mod)-1) # Interpolate the original modelled values onto the observational grid using linear interpolation corrected_values = np.interp(new_modelled_data, sorted_mod, sorted_obs) return corrected_values ``` 此代码片段展示了如何使用`numpy`库中的排序功能和SciPy库里的线性插值工具完成基本形式上的量化映射操作。需要注意的是这只是一个简化版本的实际应用场景可能会更加复杂涉及到更多细节处理比如边界情况特殊对待等。
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