首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从频率表中计算百分位数?

从频率表中计算百分位数的方法如下:

  1. 首先,将频率表按照变量值的大小进行排序,得到一个有序的频率表。
  2. 计算累积频率表,即将每个变量值的频率与前面所有变量值的频率相加,得到一个累积频率表。
  3. 根据需要计算的百分位数,找到累积频率表中最接近该百分位数的值。
  4. 如果找到的值正好在某个变量值的累积频率处,那么该变量值就是所求的百分位数。
  5. 如果找到的值在两个变量值的累积频率之间,那么可以通过线性插值的方法计算出该百分位数所对应的变量值。
  6. 如果找到的值小于最小累积频率或大于最大累积频率,那么说明该百分位数无法从给定的频率表中计算得出。

举例来说,假设有一个频率表如下:

变量值

频率

1

10

2

20

3

30

4

40

按照上述步骤计算第75百分位数:

  1. 对频率表进行排序得到:1-10, 2-20, 3-30, 4-40。
  2. 计算累积频率表:1-10, 2-30, 3-60, 4-100。
  3. 找到累积频率表中最接近75的值为60。
  4. 由于60在3和4的累积频率之间,可以通过线性插值计算:(4-3) * (75-60) / (100-60) + 3 = 3.5。

因此,该频率表中第75百分位数为3.5。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

腾讯云提供了一系列云计算相关的产品和服务,包括云服务器、云数据库、云存储等。您可以访问腾讯云官方网站了解更多详情:https://cloud.tencent.com/

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

统计学中基础概念说明

1、什么是描述性统计? 2、统计量 1)常用统计量 2)变量的类型 3)本文章使用的相关python库 3、频率与频数 1)频率与频数的概念 2)代码演示:计算鸢尾花数据集中每个类别的频数和频率 4、集中趋势 1)均值、中位数、众数概念 2)均值、中位数、众数三者的区别 3)不同分布下,均值、中位数、众数三者之间的关系 4)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的均值、中位数、众数 5、集中趋势:分位数 1)分位数的概念 2)怎么求分位数? 3)分位数是数组中的元素的情况 4)分位数不是数组中的元素的情况:使用分摊法求分位数 5)numpy中计算分位数的函数:quantile() 6)pandas中计算分位数的函数:describe() 6、离散程度 1)极差、方差、标准差的概念 2)极差、方差、标准差的作用 3)代码:计算鸢尾花数据集中花萼长度的极差、方差、标准差 7、分布形状:偏度和峰度 1)偏度 2)峰度

03

Prometheus Metrics 设计的最佳实践和应用实例,看这篇够了!

Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位。本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例——TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的、能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics)。该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方案搭建和维护需求的系统开发管理者。通过这篇文章,可以加深对 Prometheus Metrics 的理解,并能针对实际的监控场景提出更好的指标(Metrics)设计。

04

好文速递:美国西南部极端炎热天气变得更加干燥

摘要:夏季极端高温的影响是由湿度调节的。人为气候变化引起的温度升高通常预计会增加比湿度;然而,目前尚不清楚极端湿度会如何变化,尤其是在气候干燥(低湿度)地区。在这里,我们展示了美国西南部夏季(此处定义为 7 月至 9 月)干燥日的比湿度在过去七年中有所下降,并且最大的下降与最热的温度同时发生。炎热干燥的夏季蒸发量异常低,这与夏季土壤湿度低有关。近期夏季土壤水分减少的原因是 6 月土壤水分下降,而年际变化受夏季降水控制。由于耦合模型比对项目第 6 阶段 (CMIP6) 到 2100 年土壤水分和降水趋势的广泛分布,西南地区炎热干燥日的未来预测不确定。

01

【性能工具】LoadRunner性能测试-90%响应时间

解决方案:第90 个百分位是90%的数据点较小的值。 第 90 个百分位是统计分布的度量,与中位数不同。中位数是中间值。中位数是 50% 的值较大和 50% 较小的值。第 90 个百分位告诉您 90% 的数据点较小而 10% 较大的值。 统计上,要计算第 90 个百分位值: 1. 按事务实例的值对事务实例进行排序。 2. 删除前 10% 的实例。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数。 示例: 有十个事务“t1”实例,其值为 1、3、2、4、5、20、7、8、9、6(以秒为单位)。 1. 按值排序——1,2,3,4,5,6,7,8,9,20。 2. 删除前 10%——删除值“20”。 3. 剩下的最高值是第 90 个百分位数——9 是第 90 个百分位数。 PS :这里有点类似某些比赛的评分规则中,去掉了最高分; 第 90 个百分位值回答了以下问题:“我的交易中有多少百分比的响应时间小于或等于第 90 个百分位值?” 鉴于上述信息,以下是 LoadRunner 如何计算第 90 个百分位数。 在分析 6.5 中: 事务的值在列表中排序。 90% 取自值的有序列表。取值的地方是 将数字舍入到小值:0.9 *(值的数量 - 1)+ 1 在 Analysis 7 及更高 版本中:每个值都计入一个值范围内。例如,5 可以在 4.95 到 5.05 的范围内计数,7.2 可以在 7.15 到 7.25 的范围内计数。90% 取自其中和之前的交易数量 >= ( 0.9 * 值数量) 的值范围。 方法的这种差异可能导致不同的 90% 值。同样,这两种方法都会导致第 90 个百分位定义的正确值。但是,计算这些数字的算法在 LoadRunner 7 及更高版本中发生了变化。因此 ,系统有性能平均响应时间是绝对的。表示因为平均事务响应时间必须满足性能需求,可见的性能需求已经满足了用户的要求。

04
领券