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  • 百分位数

    2020-03-28 16:57:39
    百分位数 百分位数度量的是占总数特定百分比的观察点的值。从本质上讲,它们会展示数据集的分布。例如,我们在上面看到的中间数是50百分位数(或p50)。对于中间数(已排好序的数据)来说,50%的值低于它,50%高于...

    百分位数
    百分位数度量的是占总数特定百分比的观察点的值。从本质上讲,它们会展示数据集的分布。例如,我们在上面看到的中间数是50百分位数(或p50)。对于中间数(已排好序的数据)来说,50%的值低于它,50%高于它。对于指标而言,百分位数很有意义,因为它们可以清晰地展现数值的分布。例如,一个事务的99百分位数为10毫秒,这很容易理解:99%的事务在10毫秒或更短时间内完成,1%的事务处理时间超过10毫秒。
    百分位数是分位数的一种。
    百分位数是识别异常值的理想选择。如果响应时间小于10毫秒表示你网站上的一个良好体验,那么99%的用户都是这样的—但其中1%的用户没有。一旦意识到这一点,你就可以专注于解决造成那1%的性能问题。
    让我们将其应用到之前的请求和响应时间图表,看看会发生什么。将75和99百分位数应用于第一个示例数据集,如图1-14所示。
    image.png

    图1-14 响应时间的平均值、中间数和百分位数示例1

    我们看到p75是5.5秒,这表明75%的请求在5.5秒内完成,25%比这个要慢,这与之前的分析基本相符。另一方面,p99为10.74秒,意味着99%的用户的请求响应时间少于10.74秒,剩余1%则超过10.74秒。百分位数展现了应用程序运行的真实情况。此外,我们还可以分析p75和p99的分布。如果我们很满意99%的用户获得10.74秒或更快的响应时间,而1%的用户比这更慢,那么我们就不需要考虑任何进一步的调整。而如果我们想要一致的响应时间,或者想要所有数据都低于10.74秒,那么现在便已经明确了可以跟踪、分析和改进的事务。在调整性能时,也能够看到p99响应时间的改善。
    通过第二组数据可以看得更加清晰,如图1-15所示。
    image.png

    图1-15 响应时间的平均值、中间数和百分位数示例2

    从图中可以看出p75为10秒,p99为12秒,其中p99清晰地显示了响应时间的广泛分布,这更准确地反映了网站的运行情况。我们现在了解到(与平均响应时间相反)并非所有用户都感受到了优质的体验。我们可以使用此数据来识别可能需要改进的应用程序模块。
    然而,百分位数并不是完美的。我们建议绘制几种指标组合,以获得更清晰的数据图。例如,在测量延迟时,最好可以展示以下几项内容:

    • 50百分位数(或中间数)
    • 99百分位数
    • 最大值

    添加最大值有助于可视化所测量指标的边界,虽然它也不完美:一个较高的最大值可以使图中的其他值显得渺小。
    当开始构建检查和收集指标时,我们会应用百分位数和其他聚合指标,这会在后续章节进行介绍。

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  • 脚本的第一行包含一个示例数据集。... 吝啬的1-sigma(标准偏差) 中位数第一个四分位数(第 25 个百分位数) 第二个四分位数(第 50 个百分位数) 第三四分位数(第 75 个百分位数) 第 k 个百分位智商标准识别码
  • 通常,箱线图根据第 25 和第 75 个百分位数之间的距离绘制最大长度的胡须。 此脚本使用箱线图,但绘制指定百分位数的须线,并且仅绘制新须线以外的异常值。 请注意,百分位数定义为刚好超出计算百分位数的数据点。 ...
  • 编写此函数的动机是计算百分位数对于一些模拟非常糟糕的蒙特卡罗模拟(就模拟值和实际值之间的拟合优度)比其他值和根据一些拟合优度标准给出较低的权重。 用法: y = WPRCTILE(X,p) % 这与PRCTILE相同y = ...
  • 该文件包含子百分位数增长表和非常简单的图-可以添加用户数据。 它与m文件无关,而与存储百分位数据的MAT文件有关。 我花了很长时间才找到它。 我希望它可以帮助其他人在没有长时间上网搜索的情况下使用它。
  • 关于百分位数(percentile)

    千次阅读 2020-02-01 17:42:00
    百分位数 文章目录百分位数的含义常用的百分位数百分位数的应用参考资料 百分位数的含义 百分位数(percentile) 统计学中的常用术语,常用于数据的描述行分析。 对于某组数据,首先将该组数据从小到大排序...

    下面是百分位数的小结。


    百分位数的含义

    百分位数(percentile)

    统计学中的常用术语,常用于数据的描述性分析,它是一个位置指标,用于衡量数据的位置的量度,给出了数据在最小值和最大值之间的分布信息。

    对于某组数据,首先将该组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。

    简言之,将一组含有n个值的数据,按数值从小到大排列,将处于p%位置的值称第 p 百分位数

    记号: P10,表示第10百分位数。

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    常用的百分位数

    1. 第10百分位数,记号:P10。

    2. 四分位数,共3个数,将所有数据分成4部分。
      第25百分位数又称第一个四分位数(First Quartile),用Q1表示。
      第50百分位数又称第二个四分位数(Second Quartile),用Q2表示。
      第75百分位数又称第三个四分位数(Third Quartile),用Q3表示。

    3. 中位数,第50百分位数,P50,Median,经常简记为Me。

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    百分位数的应用

    百分位数通则

    在产品的设计中,需要考虑满足度,即产品的尺寸满足多少人使用,合适使用的人占所有人的百分比。

    例如:对于汽车的可调式座椅的调节范围,要考虑高身材和低身材的驾驶员,座椅高度的范围,可以将眼睛高度的P10(第10百分位数)作为下限值的参考,可以将眼睛高度的P90(第90百分位数)作为上限值的参考。

    参考:在产品设计中应用人体尺寸百分位数通则

    百分位数法

    常用于参考范围的制定,例如,医学参考值范围制定。

    用P2.5~P97.5估计95%双侧参考值范围;P5或P95为95%单侧正常值范围。

    百分位数法适用于各种分布的资料(包括分布未知),计算较简便,快速。使用条件是样本含量较大,分布趋于稳定。一般应用于偏态分布资料、分布不明资料或开口资料。

    参考1:制定参考值范围有几种方法?各自适用条件是什么?
    参考2:医学参考值范围制定

    BMI指数的制定

    身体质量指数(BMI,Body Mass Index),该标准的制定也参考了百分位数法。
    例如,对2-18岁儿童的体重状态进行分类:

    1. 体重低下–按年龄和性别划分,BMI <第5百分位数

    2. 体重正常–按年龄和性别划分,BMI位于第5和第85百分位数之间,即P5至P85之间

    3. 超重–按年龄和性别划分,BMI位于第85和第95百分位数之间

    4. 肥胖–按年龄和性别划分,BMI≥第95百分位数

    5. 重度肥胖–BMI≥第95百分位数的120%,或者BMI≥35 kg/m2

    参考:对月半Say No!
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    参考资料

    1. 百分位数_百度百科
    2. 在产品设计中应用人体尺寸百分位数通则
    3. 制定参考值范围有几种方法?各自适用条件是什么?
    4. 医学参考值范围制定
    5. 对月半Say No!

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  • 对于百分位数,相信大家都比较熟悉,以下解释源引自百度百科。 百分位数,如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按...
  • 在某些科学著作中,一旦从感兴趣的人群中收集数据,通常很难了解数据以无组织方式呈现时的含义。... 在哪里: L = 包含百分位数的区间的下限I = 包含百分位数的区间的宽度N = 数据总数P = 感兴趣的百分位数C =
  • spark 实现百分位数计算

    千次阅读 2019-05-18 17:53:07
    spark实现百分位数计算 工作需要 要计算百分位数 但是 spark core 不支持计算 百分位数 一.可以使用 spark sql 计算 但是 他操作起来 很不方便 select percentile_approx(tb_sku.sku_stddv,cast(array(0.2, 0.40,...

    spark实现百分位数计算

    工作需要 要计算百分位数 但是 spark core 不支持计算 百分位数
    一.可以使用 spark sql 计算 但是 他操作起来 很不方便
    select percentile_approx(tb_sku.sku_stddv,cast(array(0.2, 0.40, 0.60, 0.80) as array)) from tb_sku

    其中 percentile_approx(tb_sku.sku_stddv,cast(array(0.2, 0.40, 0.60, 0.80) as array))
    计算百分位数的函数
    具体参数 参看:
    https://blog.csdn.net/sinat_27339001/article/details/52189843
    二.自定义 spark core 计算百分位数方法 当做工具使用
    具体代码实现:

    /**
    * 计算 分位数 的分段值
    *
    * @param data : rdd
    * @param tile : 分位数
    * @return 分段值
    */

    def computePercentile(data: RDD[Double], tile: Double): Double = {

    if (!data.isEmpty()) {
      val r = data.sortBy(x => x)
      val c = r.count()
      if (c == 1) r.first()
      else {
        val n = (tile / 100d) * (c + 1d)
        val k = math.floor(n).toLong
        val d = n - k
        if (k <= 0) r.first()
        else {
          val index = r.zipWithIndex().map(_.swap)
          val last = c
          if (k >= c) {
            index.lookup(last - 1).head
          } else {
            index.lookup(k - 1).head + d * (index.lookup(k).head - index.lookup(k - 1).head)
          }
        }
      }
    }
    else 0
    

    }

    参数解释:
    data :RDD[(Double)] 需要计算分位数的 RDD,
    tile: Double 具体计算的分位数(20,40,60===》20%,40%。。。)
    返回值:返回该RDD 的百分位数的 分段值
    例如:val segment_arr = Array(utils.computePercentile(mratioRDD, 20),
    utils.computePercentile(mratioRDD, 40),
    utils.computePercentile(mratioRDD, 60),
    utils.computePercentile(mratioRDD, 80),
    utils.computePercentile(mratioRDD, 100)
    )
    返回 一个分段值的 数组:

    0.4295004004115095
    0.6420823735288389
    0.8625984512540754
    1.0974667335218444
    4.533219776740614

    展开全文
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  • postgresql计算百分位点和百分位数

    千次阅读 2020-07-27 15:57:11
    postgresql计算百分位点和百分位数 计算百分位点 两种方法:自行计算和使用postgresql内置函数计算 1.1. 使用(row -1 )/ (count - 1)方式,即该数所在位置(从小到大排列)/ 该列总个数 首先,使用row_num函数...

    postgresql计算百分位点和百分位数

    1. 计算百分位点

    两种方法:自行计算和使用postgresql内置函数计算
    1.1. 使用(row -1 )/ (count - 1)方式,即该数所在位置(从小到大排列)/ 该列总个数
    首先,使用row_num函数从小到大排列:

    select * from( select row_num() over(partition by id字段 order by 计算字段)rn,* from 表名);
    

    然后,计算总数:

    select count(*) as cont from 表名 group by id字段 ;
    

    最后:

    select (row - 1) / (cont - 1);
    

    合并sql:

    select *, ((select rn from( select row_num() over(partition by id字段 order by 计算字段)rn,* from 表名) -1 )
            / ((select count(*) as cont from 表名 group by id字段) -1 ) ,from 表名 group by id字段 order by 计算字段;
    

    1.2. 使用postgresql系统内置函数计算百分位点
    percent_rank()函数计算百分位点

    select *, percent_rank() over (partition by id字段 order by 计算字段 asc ) from 表名 order by 计算字段;
    
    1. 根据百分位点, 去对应的百分位数

    2.1. percentile_disc() 离散百分率, 根据百分位点计算出一个百分位数

    -- 0 <= 给定百分位点 <= 1
    select * , percentile_cont( 给定百分位点 ) WITHIN GROUP (ORDER BY 计算字段) group by  id 字段 order by 计算字段;
    

    2.2. percentile_cont() 连续百分率, 根据百分位点返回最近的一个百分位数

    select *, percentile_cont(给定百分位点) with group (order by 计算字段) group by id字段 order by 计算字段;
    

    一般都是使用percentile_disc()计算, 可以在plpgsql中使用for循环,循环计算每个档次的百分位数。
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  • 给Mysql加自定义函数计算百分位数(percentile)。-附件资源
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