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  • ------------------------- qq_plot(y) 显示 y 的样本分位数与正态分布的理论分位数的分位数-分位数图。 如果 y 的分布是正态分布,则该图将接近线性。 qq_plot(x,y) 显示两个样本的分位数-分位数图。 如果样本来自...
  • 使用默认设置,BINNED_PLOT(X,Y)... 选项包括例如:绘制不同的分位数; 均值/方差而不是分位数; 改变垃圾箱的数量; 和密度相关的着色。 例子: x=0:0.1:20; y = [sin(x); cos(x)] +randn(2,201); binned_plot(x,y)
  • matlab开发-用高亮度分位数绘制数据的正常分布。绘制数据的直方,使其与突出显示分位数的正态分布相匹配
  • 详细介绍了分位数回归的原理,并阐述了如何用Eviews实现
  • 分位数回归

    2020-12-22 06:57:22
    分位数(Quantile),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。 任意一个累计分布函数 F(x)F(x)F(x) ,满足 F(x^)=σ,σ∈(0,1)F...
  • 【数据挖掘】 分位数-分位数图

    千次阅读 2019-04-17 18:58:56
    【数据挖掘】 分位数-分位数图
                   

    最简单的说法是用一张图对应了两个数据,还是一样的画,但是X轴变成了另一个数据,这种图的作用是写出来两种数据的不同的地方,观测是否发生了漂移

    2.2.3 数据的基本统计描述的图形显示(1)

    本节我们研究基本统计描述的图形显示,包括分位数图、分位数-分位数图、直方图和散点图。这些图形有助于可视化地审视数据,对于数据预处理是有用的。前三种图显示一元分布(即,一个属性的数据),而散点图显示二元分布(即,涉及两个属性)。

    1.分位数图

    这里和以下几小节我们介绍常用的数据分布的图形显示。分位数图(quantile plot)是一种观察单变量数据分布的简单有效方法。首先,51它显示给定属性的所有数据(允许用户评估总的情况和不寻常的出现)。其次,它绘出了分位数信息(见2.2.2节)。对于某序数或数值属性X,设xi(i=1,…,N)是按递增序排序的数据,使得x1是最小的观测值,而xN是最大的。每个观测值xi与一个百分数fi配对,指出大约fi×100%的数据小于值xi。我们说“大约”,因为可能没有一个精确的小数值fi,使得数据的fi×100%小于值xi。注意,百分比0.25对应于四分位数Q1,百分比0.50对应于中位数,而百分比0.75对应于Q3。

     

    这些数从12N(稍大于0)到1-12N(稍小于1),以相同的步长1/N递增。在分位数图中,xi对应fi画出。这使得我们可以基于分位数比较不同的分布。例如,给定两个不同时间段的销售数据的分位数图,我们一眼就可以比较它们的Q1、中位数、Q3以及其他fi值。

    例2.13 分位数图。图2.4显示了表2.1的单价数据的分位数图。

    表2.1 AllElectronics的一个部门销售的

     
     
    图2.4 表2.1的单价数据的分位数图

    2.分位数-分位数图

    分位数-分位数图(quantile-quantile plot)或q-q图对着另一个对应的分位数,绘制一个单变量分布的分位数。它是一种强有力的可视化工具,使得用户可以观察从一个分布到另一个分布是否有漂移。

    假定对于属性或变量unit price(单价),我们有两个观测集,取自两个不同的部门。设x1,…,xN是取自第一个部门的数据,y1,…,yM是取自第二个部门的数据,其中每组数据都已按递增序排序。如果M=N(即每个集合中的点数相等),则我们简单地对着xi画yi,其中yi和xi都是它们的对应数据集的第(i-0.5)/N个分位数。如果M<N(即第二个部门的观测值比第一个少),则可能只有M个点在q-q图中。这里,yi是y数据的第(i-0.5)/M个分位数,52对着x数据的第(i-0.5)/M个分位数画。在典型情况下,该计算涉及插值。

    例2.14 分位数-分位数图。图2.5显示在给定的时间段AllElectronics的两个不同部门销售的商品的单价数据的分位数-分位数图。每个点对应于每个数据集的相同的分位数,并对该分位数显示部门1与部门2的销售商品单价。(为帮助比较,我们也画了一条直线,它代表对于给定的分位数,两个部门的单价相同的情况。此外,加黑的点分别对应于Q1、中位数和Q3。)

     
    图2.4 表2.1的单价数据的分位数图

               
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  • 分位数函数 分布。 随机变量的为 对于0 <= p < 1 ,其中alpha是形状参数, beta是分布的速率参数, P^{-1}是的。 安装 $ npm install distributions-gamma-quantile 要在浏览器中使用,请使用 。 用法 ...
  • 作图方法5——分位数—分位数图

    万次阅读 2018-05-24 11:05:32
    ##通过分位数-分位数图来验证收益率是否符合正态分布 import statsmodels.api as sm fig, axes = plt.subplots(3,2,figsize=(10,12)) for i in range(0,3): for j in range(0,2): sm.qqplot(log_returns.iloc[:,2*...
    ##通过分位数-分位数图来验证收益率是否符合正态分布
    import statsmodels.api as sm
    fig, axes = plt.subplots(3,2,figsize=(10,12))
    for i in range(0,3):
        for j in range(0,2):
            sm.qqplot(log_returns.iloc[:,2*i+j].dropna(),line='s',ax=axes[i,j])
            axes[i,j].set_title(log_returns.columns[2*i+j])
            axes[i,j].set_xlabel('理论分位数')
            axes[i,j].set_ylabel('样本分位数')
    plt.subplots_adjust(wspace=0.3,hspace=0.4)# 调整小分图之间的间距

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  • 【数据挖掘】:分位数-分位数图

    万次阅读 2016-06-30 15:27:41
    本节我们研究基本统计描述的图形显示,包括分位数图、分位数-分位数图、直方图和散点图。这些图形有助于可视化地审视数据,对于数据预处理是有用的。前三种图显示一元分布(即,一个属性的数据),而散点图显示二元...

    最简单的说法是用一张图对应了两个数据,还是一样的画,但是X轴变成了另一个数据,这种图的作用是写出来两种数据的不同的地方,观测是否发生了漂移

    2.2.3 数据的基本统计描述的图形显示(1)

    本节我们研究基本统计描述的图形显示,包括分位数图、分位数-分位数图、直方图和散点图。这些图形有助于可视化地审视数据,对于数据预处理是有用的。前三种图显示一元分布(即,一个属性的数据),而散点图显示二元分布(即,涉及两个属性)。

    1.分位数图

    这里和以下几小节我们介绍常用的数据分布的图形显示。分位数图(quantile plot)是一种观察单变量数据分布的简单有效方法。首先,51它显示给定属性的所有数据(允许用户评估总的情况和不寻常的出现)。其次,它绘出了分位数信息(见2.2.2节)。对于某序数或数值属性X,设xi(i=1,…,N)是按递增序排序的数据,使得x1是最小的观测值,而xN是最大的。每个观测值xi与一个百分数fi配对,指出大约fi×100%的数据小于值xi。我们说“大约”,因为可能没有一个精确的小数值fi,使得数据的fi×100%小于值xi。注意,百分比0.25对应于四分位数Q1,百分比0.50对应于中位数,而百分比0.75对应于Q3。

     

    这些数从12N(稍大于0)到1-12N(稍小于1),以相同的步长1/N递增。在分位数图中,xi对应fi画出。这使得我们可以基于分位数比较不同的分布。例如,给定两个不同时间段的销售数据的分位数图,我们一眼就可以比较它们的Q1、中位数、Q3以及其他fi值。

    例2.13 分位数图。图2.4显示了表2.1的单价数据的分位数图。

    表2.1 AllElectronics的一个部门销售的

     
     
    图2.4 表2.1的单价数据的分位数图

    2.分位数-分位数图

    分位数-分位数图(quantile-quantile plot)或q-q图对着另一个对应的分位数,绘制一个单变量分布的分位数。它是一种强有力的可视化工具,使得用户可以观察从一个分布到另一个分布是否有漂移。

    假定对于属性或变量unit price(单价),我们有两个观测集,取自两个不同的部门。设x1,…,xN是取自第一个部门的数据,y1,…,yM是取自第二个部门的数据,其中每组数据都已按递增序排序。如果M=N(即每个集合中的点数相等),则我们简单地对着xi画yi,其中yi和xi都是它们的对应数据集的第(i-0.5)/N个分位数。如果M<N(即第二个部门的观测值比第一个少),则可能只有M个点在q-q图中。这里,yi是y数据的第(i-0.5)/M个分位数,52对着x数据的第(i-0.5)/M个分位数画。在典型情况下,该计算涉及插值。

    例2.14 分位数-分位数图。图2.5显示在给定的时间段AllElectronics的两个不同部门销售的商品的单价数据的分位数-分位数图。每个点对应于每个数据集的相同的分位数,并对该分位数显示部门1与部门2的销售商品单价。(为帮助比较,我们也画了一条直线,它代表对于给定的分位数,两个部门的单价相同的情况。此外,加黑的点分别对应于Q1、中位数和Q3。)

     
    图2.4 表2.1的单价数据的分位数图

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  • (Q-Q图)分位数图详解

    千次阅读 2019-10-12 21:17:54
    一 定义: ...分位数Qi=xi−mean(x)δQ_i = \frac{x_i - mean(x)}{\delta}Qi​=δxi​−mean(x)​,其本质是某个值偏离均值的单位。 二 做法: 三 解 如果是在同一条线上,则样本分布和理论...

    一 分位数的定义:

    设原序列为 X = x 1 , x 2 , x 3 , . . . . . . x N X = {x_1,x_2,x_3,......x_N} X=x1,x2,x3,......xN,
    分位数 Q i = x i − m e a n ( x ) δ Q_i = \frac{x_i - mean(x)}{\delta} Qi=δximean(x),其本质是某个值偏离均值的单位。

    二 分位数图的做法

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    三 解读

    如果是在同一条线上,则样本分布和理论分布相一致。有时候会用多个理论分布和样本分布作图,选其中最接近于一条直线的作为样本分布。

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  • 分位数回归 matlab

    2018-03-22 15:27:17
    分位数回归matlab代码,绝对可用,有注释,以及运行时间显示
  • 注意:这个函数现在可以从 IoSR Matlab 工具箱中作为 iosr.... ------------------------- 此函数通过http://en.wikipedia.org/wiki/Quantile 中描述的多种方法之一计算向量、矩阵或 ND 数组的分位数和加权分位数
  • 多种方法实现分位数回归
  • 本文描述了最新的回归技术随机森林分位数回归森林(QRF)的新扩展,以应用于具有数千个特征的高维数据。 我们提出了一种新的子空间采样方法,该方法从两个单独的特征集中随机抽取一个特征子集,一个特征集包含重要...
  • 分位数人工神经网络的构建,培训和测试
  • 量子蛋白 quantnn软件包在quantnn提供了分位数回归神经网络的实现。
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  • 分位数详解+QQ

    千次阅读 2019-12-16 22:10:52
    分位数 中位数 四分位数 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),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...
  • 分位数函数 分布。 随机变量的为 对于0 <= p < 1> 0是rate参数。 安装 $ npm install distributions-exponential-quantile 要在浏览器中使用,请使用 。 用法 var quantile = require ( 'distributions-...
  • [q,se]=分位数(x,p) [q,ql,qu]=分位数(x,p,a) 这确定了对应于数据集 X 中概率 P 的分位数,以及它们的标准误差或水平 A 的置信区间。使用 Maritz-Jarrett 方法计算标准误差,并通过正态近似计算置信区间。 注意:...
  • 分位数函数 分布。 随机变量的为 对于0 <= p < 1 ,其中d1是分子自由度, d2是分母自由度, F是F分布的累积分布函数(CDF)。 安装 $ npm install distributions-f-quantile 要在浏览器中使用,请使用 。 ...
  • 分位数与QQ

    千次阅读 2019-12-04 17:54:35
    Sample Quantiles 样本分位数 quantile(x, ...) 给定一个系列xxx,可以求出给定累积概率ppp对应的分位数。 计算分位数有9种方法1^11: 假设方法iii(1≤i≤91 \le i \le 91≤i≤9),对应概率p的计算公式是: Q(p)=(1...
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空空如也

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分位数图