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  • 1.考虑值集{12, 24, 33, 2, 4, 55, 68, 26},其四分位数极差是:(A) A 31 B 24 C 55 D 3 四分位数(Quartile),即统计学中,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。 Q1...

    1.考虑值集{12, 24, 33, 2, 4, 55, 68, 26},其四分位数极差是:(A)

    A 31

    B 24

    C 55

    D 3

    四分位数(Quartile),即统计学中,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。

    Q1的位置= (n+1) × 0.25

    Q2的位置= (n+1) × 0.5

    Q3的位置= (n+1) × 0.75

    n表示项数

    第1个和第3个四分位数之间的距离是散布的一种简单度量,它给出被数据的中间一半所覆盖的范围。该距离称为四分位数极差(IQR),定义为

    IQR = Q3 - Q1

    排序后:2,4,12,24,26,33,55,68

    Q1的位置:(8+1)0.25 = 2+1/4 Q1 = 4+(12-4)(1/4)=6

    Q2的位置:(8+1)*0.5 = 4+1/2

    Q3的位置:(8+1)0.75 = 6+3/4 Q3=33 + (55-33)(3/4)=49.5

    IQR = 43.5

    没有这个答案,题目数据应该是{12, 24, 33, 24, 55, 68, 26}

    排序后:12 ,24, 24, 26,33 ,55,68

    Q1位置:(7+1)*0.25 = 2 对应数24

    Q3位置:(7+1*0.75) = 6 对应数55

    四分位数极差55-24 = 31
    2.对于数据组:200,300,500,700,1000,使用最小-最大规范化,将数据规约到区间[5,10],其中数据500将变换为( C)
    A.7.375 B.5.5 C.6.875 D.7
    把200到1000分成5分,一共是800个大小
    (500-200)/800=X/5 X=1.875
    1.875+5=6.875
    3.冗余是数据集成的一个重要问题,有些冗余可以被相关分析检测到,对于数值属性,可以使用协方差来评估一个属性的值如何随另一个属性的值变化。下表是在5个时间点观测到的A公司和B公司的股票价格。想知道如果受相同的产业趋势影响,它们的股价是否会一起涨跌,可通过计算它们股价的协方差来分析。A公司与B公司的股价协方差为(C)
    在这里插入图片描述
    A.5 B.6 C.7 D.8
    Cov(A,B)=E(AB)-E(A)E(B)
    E(A)=(6+5+4+3+2)/5 =4
    E(B)=(20+10+14+5+5)/5=10.8
    E(AB)=(620+510+414+32+2*5)/5=50.2
    Cov(A,B)=E(AB)-E(A)E(B)=50.2-43.2=7

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  • 四分位数和均值标准The mean and the median are two of the most common features used when describing numerical data. The two are known as measures of central tendency, meaning they describe a set of ...

    四分位数和均值标准差

    The mean and the median are two of the most common features used when describing numerical data. The two are known as measures of central tendency, meaning they describe a set of data by shedding light on the central position of the data. The mean is the average value — it’s the value that you get when you add up all of the data and divide that number by the number of points in the dataset. On the other hand, the median is the middle number in a set of data once it has been ordered from smallest to largest.

    平均值和中位数是描述数值数据时最常用的两个特征。 两者被称为集中趋势的量度,这意味着它们通过使光线集中在数据的中心位置来描述一组数据。 平均值是平均值,它是将所有数据相加并将该数字除以数据集中的点数所得的值。 另一方面,中位数是从最小到最大排序的一组数据的中间数字。

    Data: 1, 8, 3
    • Mean --> (1 + 8 + 3) / 3 = 4• Median --> 1, 3, 8 --> 3

    While the mean may seem like the logical measure to use when describing your data, this is not always the case. When it comes to the mean, it has one key disadvantage — the mean is very susceptible to outliers in the data. Take the data graphed in the chart above, for example. The data above represents the cost of sneaker orders. As we can see, the vast majority of the data is all the way on the left side of the chart.

    尽管平均值似乎是描述数据时使用的逻辑度量,但并非总是如此。 说到平均值,它有一个关键的缺点-平均值很容易受到数据中异常值的影响。 以上表中绘制的数据为例。 上面的数据代表运动鞋订单的成本。 如我们所见,绝大多数数据一直在图表的左侧。

    Image for post
    Description of the data
    数据说明

    When we take a look at the description of the data above, we see that 75% of sneaker purchases cost $390 or less. However, if we were to take the mean of this data, our mean would be equal to $3,145.13. Clearly, this number would not be a very accurate representation of our data. In this case, a few drastic outliers (we can see the discrepancy if we take a look at the max value in the description) are greatly influencing the mean, and thus, it would be better for us to use the median as a metric to report for this dataset. Our median is $284, which is a much better representation of our data and of sneaker sales in general, using domain knowledge of the sneaker market.

    当我们看一下以上数据的描述时,我们发现75%的运动鞋购买价格为390美元或更少。 但是,如果我们取这些数据的平均值,我们的平均值将等于3,145.13美元。 显然,该数字不能很好地表示我们的数据。 在这种情况下,一些严重的离群值(如果查看描述中的最大值,我们可以看到差异)极大地影响了均值,因此,最好使用中位数作为度量标准此数据集的报告。 我们的中位数是284美元,使用运动鞋市场的领域知识,这可以更好地表示我们的数据和总体运动鞋销量。

    Evidently, it is very important to look at the distribution of your data before deciding on which metric to use to represent it. If the data is normally distributed (even shape), the mean will likely be an appropriate descriptor. However, if the data is skewed like the data we looked at here, the median may be the better option.

    显然,在决定使用哪种度量来表示数据之前,先查看数据的分布非常重要。 如果数据呈正态分布(均匀),则均值可能是适当的描述符。 但是,如果数据像我们在此处看到的那样歪斜,则中位数可能是更好的选择。

    翻译自: https://towardsdatascience.com/when-the-median-is-favorable-to-the-mean-c5b01b149ec0

    四分位数和均值标准差

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  • 描述性统计,最有代表性的统计量。...#依次为:最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值 验证: > min(x) [1] 3> max(x)[1] 10> median(x)[1] 5> quantile(x) 0% 25% 50% 75% 100% 3 4 ...

    描述性统计,最有代表性的统计量。

    > fivenum(x)
    [1] 3 4 5 8 10

    #依次为:最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值

    验证:

    > min(x)

    [1] 3
    > max(x)
    [1] 10
    > median(x)
    [1] 5
    > quantile(x)
    0% 25% 50% 75% 100%
    3 4 5 8 10

     

    > which.min(x) #返回索引
    [1] 3
    > which.max(x)
    [1] 1

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  • 四分位数计算

    千次阅读 2019-07-29 16:04:43
    int size = overDays.size(); if (size == 1){ midDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0)); minDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0)); ...
                int size = overDays.size();
                if (size == 1){
                    midDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0));
                    minDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0));
                    maxDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0));
                }else if (size == 2){
                    midDay = BigDecimal.valueOf((overDays.get(0)+overDays.get(1)+0.0)/2);
                    minDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0));
                    maxDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(1));
                }else if (size == 3){
                    midDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(1));
                    minDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(0));
                    maxDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get(2));
                }else {
                    if (size % 2 == 1){ //奇数
                        midDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get((size - 1) / 2));
                        int i = (size - 1) / 2;
                        if (i % 2 == 1){ //奇数
                            minDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get((i-1)/2));
                            maxDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get((3*size-1)/4));
                        }else { //偶数
                            minDay = BigDecimal.valueOf((overDays.get(i-i/2)+overDays.get(i-i/2-1)+0.0)/2);
                            maxDay = BigDecimal.valueOf((overDays.get(i+i/2)+overDays.get(i+i/2+1)+0.0)/2);
                        }
                    }else { //偶数
                        midDay = BigDecimal.valueOf((overDays.get(size/2-1)+overDays.get(size/2)+0.0)/2);
                        int i = (size - 1) / 2;
                        if (i % 2 == 1){ //奇数
                            minDay = BigDecimal.valueOf((size-2)/4);
                            maxDay = BigDecimal.valueOf(overDays.get((size*3-2)/4));
                        }else { //偶数
                            minDay = BigDecimal.valueOf((overDays.get(size/4-1)+overDays.get(size/4)+0.0)/2);
                            maxDay = BigDecimal.valueOf((overDays.get(3*size/4-1)+overDays.get(3*size/4)+0.0)/2);
                        }
                    }
                }

     

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  • #-*- coding: utf-8 -*- #餐饮销量数据统计量分析 import pandas as pd ...catering_sale = ...data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = ...#四分位数间距 print(statistics) 结果:
  • 极差:最大值-最小值 变异系数:标准差/平均数 四分位间距:QU上四分位-QL下四分位 # -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd init_data = './data/init_data_summary.xls' data = pd.read_excel(init_data, ...
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  • 认识数据

    2019-09-13 23:06:50
    摘自数据挖掘-概念与技术 ...评估数据发散程度:极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差 极差是最大值与最小值之差; 四分位数是指将数据分成均匀四份。四分位数极差(IQR)是Q3-Q1; 对倾斜(...
  • 方差、协方差、四分笔记

    千次阅读 2018-04-01 15:32:32
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    2019-09-11 23:44:21
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  • 【数据挖掘】一、统计分析计算

    千次阅读 2019-03-06 15:47:05
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  • 实验类型 ...中位数,上下四分位数,四分位数极差; 做直方图和经验分布函数图; Pearson相关系数和Spearman相关系数。 实验要求 熟悉Matlab编程方法 熟悉数据描述性分析方法 实验基本...
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  • 度量数据散步:极差、四分位数、方差、标准差和四分位数极差; 数据的基本统计描述的图形显示:分为数图、直方图、散点图。 2 中心趋势度量 均值 也就是度量数据分布的中部或中心位置。(给定一种属性,它的值大...
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    中心趋势度量包括均值(mean),中位数(median),众数(mode)和中列数(midrange),而数据离中趋势度量包括四分位数(quartiles),四分位数极差(interquartile range, IQR)和方差(variance).这些描述性...
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    2018-11-10 21:03:13
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空空如也

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