如何理解并区分统计学中percentile，quantile，quartile的概念？
分位数（quantile）：把一组按照升序排列的数据分割成n个等份区间并产生n-1个等分点后 每个等分点所对应的数据。 按照升序排列称作第一至第n-1的n分位数。 （注：如果等分点在其左右两个数据的中 …
R语言中quantile（）算法？ - 知乎
R语言里quantile函数算法是加权平均。以20%分位数为例，首先位数=1+ (10-1)*20%=2.8，所以此分位数在第二和第三个数之间，更靠近第三个数 (2<2.8<3)，算法：2*0.2+3*0.8=2.8。 统计里面是算术平 …
求解答Q-Q图的原理？ - 知乎
Oct 25, 2015 · 1 QQ图目标 Q-Q图 (Q-Q plot, Quantile-Quantile plot)是为了从肉眼上直观地 检查一组数据的分布是否符合正态分布。 当检测是否为正态分布时，QQ图中直线 斜率为 待检测数据的 标准 …
正态分布Q-Q图怎么解读? - 知乎
Q-Q图，全称“Quantile Quantile Plot”。用图形的方式比较观测值与预测值（假定正态下的分布）不同分位数的概率分布，从而检验是否吻合正态分布规律。并且将实际数据作为X轴，将假定正态时的数据分 …
stata中如何使用面板分位数模型，代码是什么，可以控制个体效应和时 …
在Stata中，可以使用面板分位数回归（Panel Quantile Regression）来分析数据，并且可以控制个体效应和时间效应。以下是一些关键的Stata命令和步骤，以及如何控制这些效应： • 安装必要的命令： • …
机器学习（十）：损失函数
Apr 2, 2022 · 机器学习中的监督学习本质上是给定一系列训练样本 ，尝试学习 的映射关系，使得给定一个 ，即便这个 不在训练样本中，也能够得到尽量接近真实 的输出 。而损失函数（Loss Function） …
对于一个已有数据集，如何进行 rif 分位数回归建模？ - 知乎
分位数回归（Quantile Regression）是一种回归方法，用于预测因变量的不同分位数（如中位数、25% 分位数等）。相比于传统的线性回归，分位数回归可以更好地捕捉因变量的整体分布情况，尤其是对 …
怎样理解weighted quantile sketch？ - 知乎
xgb中采用了基于分位数来提议分裂点，这种方法能加快训练速度，而且在性能上和精确的方法接近。要获得分位点，需要对数据进行排序，但是当数据量特别大的情况下，排序非常消耗内存和时间。这个 …
有人知道这个为什么加上type=6之后答案会不一样吗？ - 知乎
Oct 15, 2020 · 前三种适用于离散变量，后六种适用于连续变量。其中部分的理解： type=2会在两个采样值的正中间时，取平均值。 type=3采用了SAS的默认算法，我也没懂。具体可以参考这里 [2]。 …
能不能具体介绍下芯片分析中标准化方法如Quantile等？
Quantile normalization 连算法都给出了。 quantile 方法本质上是假设所有样本的读值分布属于同一分布，以数值方法估计出经验分布后，再以百分位数将估计出的经验分布映射回每一个样本。 一般，芯 …