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基本統計
記述統計
離散分布
連続分布
チュートリアル »
|
Median
Quartiles
Ordering
Variance
MedianDeviation
InterquartileRange
Sort
ListInterpolation
Nearest
InverseCDF
InverseSurvivalFunction
OrderDistribution
関連項目 »
|
探索的データ解析
記述統計学
数値データ
確率・統計
統計分布関数
統計的データ解析
バージョン6.0の新機能:統計
その他 »
Quantile
Quantile
の
分位数を与える.
Quantile
分位数
,
, ...のリストを与える.
Quantile
パラメータ
a
,
b
,
c
,
d
で指定された分位数の定義を使う.
Quantile
記号分布
dist
の分位数を与える.
詳細
Quantile
は
Sort
[
list
,
Less
][[
Ceiling
[
q
Length
[
list
]]]]
を返す.
Quantile
は
を返す.
長さ
のリストの場合,
Quantile
は
に依存する.
が整数のとき,結果は
となる.この場合,
s
=
Sort
[
list
,
Less
]
である.それ以外では結果は
s
[[
Floor
[
x
]]]+(
s
[[
Ceiling
[
x
]]]-
s
[[
Floor
[
x
]]]) (
c
+
d
FractionalPart
[
x
])
となる.指標は範囲外の場合は1あるいは
n
とみなされる.
パラメータのデフォルトによる選択値は
である.
一般的に選ばれるパラメータには次のようなものがある.
{{0, 0}, {1, 0}}
経験的CDFの逆(デフォルト)
{{0, 0}, {0, 1}}
線形補間(カリフォルニア法)
{{1/2, 0}, {0, 0}}
に最も近い番号が付いた要素
{{1/2, 0}, {0, 1}}
線形補間(水文学者法)
{{0, 1}, {0, 1}}
平均ベースの推定(ワイブル法)
{{1, -1}, {0, 1}}
モードベースの推定
{{1/3, 1/3}, {0, 1}}
中央値ベースの推定
{{3/8, 1/4}, {0, 1}}
正規分布の推定
Quantile
は結果として常に
のいずれかの要素に等しい値を返す.
が
のときは常に同様の結果になる.
が
のとき,
Quantile
は
の関数として区分的に線形である.
Median
[
list
]
は
Quantile
と等価である.
統計的な分野では約10の異なったパラメータが使われている.
Quantile
は
SparseArray
オブジェクトとともに使うことができる.
Quantile
は
InverseCDF
に等しい.
例題
すべて閉じる
例
(6)
リストの中間の値(メジアン)を求める:
リストの4分の1の値(下位四分位点)を求める:
下位四分位点および上位四分位点:
正規分布の
q
分位数:
一変量連続分布の分位関数:
一変量離散分布の分位関数:
リストの中間の値(メジアン)を求める:
In[1]:=
Out[1]=
リストの4分の1の値(下位四分位点)を求める:
In[1]:=
Out[1]=
下位四分位点および上位四分位点:
In[1]:=
Out[1]=
正規分布の
q
分位数:
In[1]:=
Out[1]=
一変量連続分布の分位関数:
In[1]:=
Out[1]=
一変量離散分布の分位関数:
In[1]:=
In[2]:=
Out[2]=
スコープ
(15)
Quantile
は任意の実数量に使うことができる:
各列の要素の分位を求める:
各列の要素の複数の分位を求める:
任意精度で結果を求める:
大規模ベクトルまたは行列の結果を計算する:
別のパラメータ化を使って結果を計算する:
厳密な数値結果を得る:
機械精度の結果を得る:
連続分布について任意精度の結果を得る:
分位数について記号式を得る:
ノンパラメトリック分布の
Quantile
:
もとになっているパラメトリック分布の値と比較する:
ヒストグラム分布の分位数をプロットする:
切断分布の
Quantile
:
指数分布の二次変換:
打切り分布:
一般化と拡張
(1)
SparseArray
についての結果を計算する:
アプリケーション
(3)
リストの第
q
四分位をプロットする:
線形に補間された分位数をプロットする:
分布から擬似乱数を生成する:
特性と関係
(6)
デフォルトのパラメータでは,
Quantile
は常にリストの要素を返す:
Quartiles
は,リストについての線形に補間された
Quantile
の値を返す:
InterquartileRange
は,リストについて線形に補間された
Quantile
の値の差分である:
QuartileDeviation
は,リストについて線形に補間された
Quantile
の値の差分の半分である:
QuartileSkewness
は,歪度の測定値として線形に補間された
Quantile
の値を使う:
Quantile
は分布についての
InverseCDF
に等しい:
考えられる問題
(2)
記号閉形式が存在しない分布もある:
数値評価はできる:
記号出力に無効な値を代入すると意味のない結果になる:
これを引数として渡すと評価されないままになる:
おもしろい例題
(1)
次は変化する2つのパラメータを持つ1/2分位である:
関連項目
Median
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Variance
MedianDeviation
InterquartileRange
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