xuanlieulytruc
New member
#Python #Statistic #Probability #DatAcience #Machinelearning ## Một lượng tử là gì?
Một lượng tử là một giá trị chia một bộ dữ liệu thành các phần bằng nhau.Ví dụ, trung bình là phần trăm thứ 50, có nghĩa là nó chia tập dữ liệu thành hai phần bằng nhau: một phần có giá trị dưới trung vị và một với các giá trị trên trung bình.
## Làm thế nào để tính toán một lượng tử trong Python?
Có một số cách để tính toán một lượng tử trong Python.Cách đơn giản nhất là sử dụng hàm `numpy.percentile ()`.Hàm này lấy một bộ dữ liệu và tỷ lệ phần trăm làm đầu vào và trả về giá trị ở phần trăm đó.Ví dụ: mã sau đây tính toán trung bình của bộ dữ liệu:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
Dữ liệu = [1, 2, 3, 4, 5]
Median = np.percentile (dữ liệu, 50)
in (trung bình)
# 3
`` `
Bạn cũng có thể sử dụng hàm `scipy.stats.percentileofscore ()` để tính toán một lượng tử.Hàm này lấy một bộ dữ liệu, một giá trị và phương thức nội suy làm đầu vào và trả về phần trăm của giá trị.Ví dụ: mã sau đây tính toán phần trăm thứ 95 của bộ dữ liệu:
`` `Python
nhập scipy.stats dưới dạng số liệu thống kê
Dữ liệu = [1, 2, 3, 4, 5]
phần trăm = stat.percentileofscore (dữ liệu, 95, nội suy = 'tuyến tính')))
In (phần trăm)
# 4.5
`` `
## Các loại lượng tử khác nhau là gì?
Có ba loại lượng tử chính:
*** Trung bình: ** Trung vị là phần trăm thứ 50, có nghĩa là nó chia bộ dữ liệu thành hai phần bằng nhau.
*** Các tứ phân: ** Các tứ phân vị là phần trăm thứ 25, 50 và 75.Họ chia tập dữ liệu thành bốn phần bằng nhau.
*** Các deciles: ** Các deciles là ngày 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 và 90.Họ chia tập dữ liệu thành mười phần bằng nhau.
## Tại sao lượng tử quan trọng?
Các lượng tử rất quan trọng vì chúng có thể được sử dụng để tóm tắt một bộ dữ liệu và để xác định các ngoại lệ.Ví dụ, trung bình có thể được sử dụng để xác định giá trị trung bình trong bộ dữ liệu.Các bộ tứ có thể được sử dụng để xác định các bộ tứ dưới và trên của bộ dữ liệu.Các deciles có thể được sử dụng để xác định phần trăm thứ 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 và 90 của bộ dữ liệu.
## Người giới thiệu
* [Quantile (Thống kê)] (https://en.wikipedia.org/wiki/quantile)
* [Cách tính một lượng tử trong Python] (https://www.w3schools.com/python/numpy_percentile.asp)
* [Các loại lượng tử] (https://www.statisticshowto.com/types-of-quantiles/)
=======================================
#Python #statistics #Probability #datascience #Machinelearning ## What is a quantile?
A quantile is a value that divides a dataset into equal parts. For example, the median is the 50th percentile, which means that it divides the dataset into two equal parts: one with values below the median and one with values above the median.
## How to calculate a quantile in Python?
There are several ways to calculate a quantile in Python. The simplest way is to use the `numpy.percentile()` function. This function takes a dataset and a percentile as input and returns the value at that percentile. For example, the following code calculates the median of a dataset:
```python
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5]
median = np.percentile(data, 50)
print(median)
# 3
```
You can also use the `scipy.stats.percentileofscore()` function to calculate a quantile. This function takes a dataset, a value, and a interpolation method as input and returns the percentile of the value. For example, the following code calculates the 95th percentile of a dataset:
```python
import scipy.stats as stats
data = [1, 2, 3, 4, 5]
percentile = stats.percentileofscore(data, 95, interpolation='linear')
print(percentile)
# 4.5
```
## What are the different types of quantiles?
There are three main types of quantiles:
* **The median:** The median is the 50th percentile, which means that it divides the dataset into two equal parts.
* **The quartiles:** The quartiles are the 25th, 50th, and 75th percentiles. They divide the dataset into four equal parts.
* **The deciles:** The deciles are the 10th, 20th, 30th, 40th, 50th, 60th, 70th, 80th, and 90th percentiles. They divide the dataset into ten equal parts.
## Why are quantiles important?
Quantiles are important because they can be used to summarize a dataset and to identify outliers. For example, the median can be used to identify the middle value in a dataset. The quartiles can be used to identify the lower and upper quartiles of a dataset. The deciles can be used to identify the 10th, 20th, 30th, 40th, 50th, 60th, 70th, 80th, and 90th percentiles of a dataset.
## References
* [Quantile (statistics)](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)
* [How to Calculate a Quantile in Python](https://www.w3schools.com/python/numpy_percentile.asp)
* [Types of Quantiles](https://www.statisticshowto.com/types-of-quantiles/)
Một lượng tử là một giá trị chia một bộ dữ liệu thành các phần bằng nhau.Ví dụ, trung bình là phần trăm thứ 50, có nghĩa là nó chia tập dữ liệu thành hai phần bằng nhau: một phần có giá trị dưới trung vị và một với các giá trị trên trung bình.
## Làm thế nào để tính toán một lượng tử trong Python?
Có một số cách để tính toán một lượng tử trong Python.Cách đơn giản nhất là sử dụng hàm `numpy.percentile ()`.Hàm này lấy một bộ dữ liệu và tỷ lệ phần trăm làm đầu vào và trả về giá trị ở phần trăm đó.Ví dụ: mã sau đây tính toán trung bình của bộ dữ liệu:
`` `Python
nhập khẩu NUMPY dưới dạng NP
Dữ liệu = [1, 2, 3, 4, 5]
Median = np.percentile (dữ liệu, 50)
in (trung bình)
# 3
`` `
Bạn cũng có thể sử dụng hàm `scipy.stats.percentileofscore ()` để tính toán một lượng tử.Hàm này lấy một bộ dữ liệu, một giá trị và phương thức nội suy làm đầu vào và trả về phần trăm của giá trị.Ví dụ: mã sau đây tính toán phần trăm thứ 95 của bộ dữ liệu:
`` `Python
nhập scipy.stats dưới dạng số liệu thống kê
Dữ liệu = [1, 2, 3, 4, 5]
phần trăm = stat.percentileofscore (dữ liệu, 95, nội suy = 'tuyến tính')))
In (phần trăm)
# 4.5
`` `
## Các loại lượng tử khác nhau là gì?
Có ba loại lượng tử chính:
*** Trung bình: ** Trung vị là phần trăm thứ 50, có nghĩa là nó chia bộ dữ liệu thành hai phần bằng nhau.
*** Các tứ phân: ** Các tứ phân vị là phần trăm thứ 25, 50 và 75.Họ chia tập dữ liệu thành bốn phần bằng nhau.
*** Các deciles: ** Các deciles là ngày 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 và 90.Họ chia tập dữ liệu thành mười phần bằng nhau.
## Tại sao lượng tử quan trọng?
Các lượng tử rất quan trọng vì chúng có thể được sử dụng để tóm tắt một bộ dữ liệu và để xác định các ngoại lệ.Ví dụ, trung bình có thể được sử dụng để xác định giá trị trung bình trong bộ dữ liệu.Các bộ tứ có thể được sử dụng để xác định các bộ tứ dưới và trên của bộ dữ liệu.Các deciles có thể được sử dụng để xác định phần trăm thứ 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80 và 90 của bộ dữ liệu.
## Người giới thiệu
* [Quantile (Thống kê)] (https://en.wikipedia.org/wiki/quantile)
* [Cách tính một lượng tử trong Python] (https://www.w3schools.com/python/numpy_percentile.asp)
* [Các loại lượng tử] (https://www.statisticshowto.com/types-of-quantiles/)
=======================================
#Python #statistics #Probability #datascience #Machinelearning ## What is a quantile?
A quantile is a value that divides a dataset into equal parts. For example, the median is the 50th percentile, which means that it divides the dataset into two equal parts: one with values below the median and one with values above the median.
## How to calculate a quantile in Python?
There are several ways to calculate a quantile in Python. The simplest way is to use the `numpy.percentile()` function. This function takes a dataset and a percentile as input and returns the value at that percentile. For example, the following code calculates the median of a dataset:
```python
import numpy as np
data = [1, 2, 3, 4, 5]
median = np.percentile(data, 50)
print(median)
# 3
```
You can also use the `scipy.stats.percentileofscore()` function to calculate a quantile. This function takes a dataset, a value, and a interpolation method as input and returns the percentile of the value. For example, the following code calculates the 95th percentile of a dataset:
```python
import scipy.stats as stats
data = [1, 2, 3, 4, 5]
percentile = stats.percentileofscore(data, 95, interpolation='linear')
print(percentile)
# 4.5
```
## What are the different types of quantiles?
There are three main types of quantiles:
* **The median:** The median is the 50th percentile, which means that it divides the dataset into two equal parts.
* **The quartiles:** The quartiles are the 25th, 50th, and 75th percentiles. They divide the dataset into four equal parts.
* **The deciles:** The deciles are the 10th, 20th, 30th, 40th, 50th, 60th, 70th, 80th, and 90th percentiles. They divide the dataset into ten equal parts.
## Why are quantiles important?
Quantiles are important because they can be used to summarize a dataset and to identify outliers. For example, the median can be used to identify the middle value in a dataset. The quartiles can be used to identify the lower and upper quartiles of a dataset. The deciles can be used to identify the 10th, 20th, 30th, 40th, 50th, 60th, 70th, 80th, and 90th percentiles of a dataset.
## References
* [Quantile (statistics)](https://en.wikipedia.org/wiki/Quantile)
* [How to Calculate a Quantile in Python](https://www.w3schools.com/python/numpy_percentile.asp)
* [Types of Quantiles](https://www.statisticshowto.com/types-of-quantiles/)
