百分位数是一个统计学里面的概念，原来在review的elasticsearch中文文档聚合的章节里面遇到过，一直没搞明白什么意思，后来在jmeter里面又看到了这个术语，所以觉得有必要补充了解一下这个知识，下面的这个文章是网上不错的一篇文章比较通俗的通过例子解释了百分位数的含义，原文如下： jmeter里面90% Line 参数正确的含义： 虽然，我的上面理解有一定的道理，显然它是错误的。那看看JMeter 官网是怎么说的？ 90% Line - 90% of the samples took no m
90% Line - 90% of the samples took no more than this time. The remaining samples at least as long as this.
描述性统计是数学统计分析里的一种方法，通过这种统计方法，能分析出数据整体状况以及数据间的关联。在这部分里，将用股票数据为样本，以matplotlib类为可视化工具，讲述描述性统计里常用指标的计算方法和含义。
ElasticSearch 作为一个分布式的开源搜索和分析引擎，不仅能够进行全文匹配搜索，还可以进行聚合分析。
今天，我们就来了解一下其聚合分析中较为常见的 percentiles 百分位数分析。n 个数据按数值大小排列，处于 p% 位置的值称第 p 百分位数。
在使用机器学习构建预测模型时，我们不只是想知道“预测值(点预测)”，而是想知道“预测值落在某个范围内的可能性有多大(区间预测)”。例如当需要进行需求预测时，如果只储备最可能的需求预测量，那么缺货的概率非常的大。但是如果库存处于预测的第95个百分位数(需求有95%的可能性小于或等于该值)，那么缺货数量会减少到大约20分之1。
原文链接：https://www.adfpm.com/adf-performance-monitor-monitoring-with-percentiles/ 一、前言 在性能监控中什么是最好的度量—
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
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。
Micrometer的Timer类中的publishPercentiles方法使用0.5, 0.95, 0.99这三个百分位数，是因为它们在性能监控和SLA（Service Level Agreement，服务等级协议）指标测量中具有特定的意义和普遍应用。
数据汇总是一个将原始数据简化为其主要成分或特征的过程，使其更容易理解、可视化和分析。本文介绍总结数据的七种重要方法，有助于理解数据实质的内容。
中位数（Median）是描述一个数据集中心位置的统计量，它是将数据集从小到大排序后位于中间位置的数值。如果数据集中的元素数量是奇数，那么中位数就是正中间的那个数；如果是偶数，中位数则是中间两个数的平均值。
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个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。
DecimalFormat 是 NumberFormat 的一个具体子类，用于格式化【十进制数字】。
在建模时，清理数据样本非常重要，这样做可以确保观察结果充分代表问题。有时，数据集可能包含超出预期范围之外的极端值。这通常被称为异常值，通过理解甚至去除这些异常值，能够改进机器学习建模和模型技能。
当然，有朋友会说，这个问题不是很简单吗？在“转换”功能里，直接设置数据类型为“百分比”不就OK了吗？如下图所示：
事实是否可靠，我们该问谁？我们该如何分析和判断？ 平均数在寻找数据典型值方面是一个好手段，但是平均数不能说明一切。平均数能够让你知道数据的中心所在，但若要给数据下结论，尽有均值、中位数、众数还无法提供充足的信息。分析数据的分散性和变异性，可以更好地认识和理解数据。通过各种距和差来度量分散性和变异性。 使用全距区分数据集 平均数往往给出部分信息，它让我们能够确定一批数据的中心，却无法知道数据的变动情况。 通过计算全距（也叫极差），轻易获知数据的分散情况。全距指出数据的扩展范围，计算方法是用数据集中的最大数减去
以前用到要对数字格式的地方，都是直接到网上搜一下。拿过来能用就行。因为平时用的不多。但是最近的项目对这个用的多了。网上拿来的不够用了。自己看了java源码把这方面恶补了。而且最近也好长时间没有写博客了。正好写一篇抛砖引玉吧。
在Java中，计算百分比是一个常见的任务，它涉及到基本的算术运算。本节将介绍如何在Java中执行基础的百分比计算。
Study: Brain Charts for The Human Lifespan. Image Credit: Alina Bratosin / Shutterstock.com
原文链接 / https://blog.twitter.com/engineering/en_us/topics/infrastructure/2020/introducing-vmaf-percentiles-for-video-quality-measurements.html
统计上，分位数亦称分位点，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。
在SAS使用统计相关的过程步输出结果的时候，结果经常会呈现在result中（以网页或者Lst的形式展现），那么你曾经是否纠结过如何将这些统计量的值自动提取出来，或直接输出到数据集中呢...那么今天小编将盘点一下SAS中Ods Output 将统计量输出到数据集中的方式与技巧，如果有不当或错误之处，同时也邀各位前辈纠错...
值得一提的是 rank函数有多种给相同数值的观察值排序的方法，而默认的处理方法的结果如下；
即使系统现在可靠，不代表将来一定可靠。发生退化的最常见原因是负载增加：并发用户从最初的10,000 增长到 100,000或系统目前处理数据量超出之前很多倍。
在前一章中，我们开始开发推断思维的方法。特别是，我们学会了如何使用数据，在世界的两个假设之间做决策。但是我们通常只想知道，某件事情有多大。
在转录组测序（RNA-Seq）中，基因的表达量是我们关注的重点。基因表达量的衡量指标有：RPKM、FPKM、TPM。
NumPy是Python中用于科学计算的一个强大的库，其中包含了丰富的数学和统计函数。这些统计函数允许用户对数组进行各种统计计算，例如平均值、标准差、方差、最大值、最小值等。在本文中，我们将详细介绍NumPy中一些常用的统计函数及其用法。
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中，大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测，必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
翻译自 If P99 Latency Is BS, What’s the Alternative? 。
String类，在JDK1.5中增加了一个非常有用的静态函数format(String format, Objece... argues)，可以将各类数据格式化为字符串并输出。其中format参数指定了输出的格式，是最复杂也是最难掌握的一点，而argues则是一系列等待被格式化的对象。该函数对c语言中printf函数的用法进行了一定的模仿，因此有c语言基础的人学起来会轻松许多。下面我们着重讨论一下format 参数的格式及含义。 format参数中可以包含不需要转化的字符串，这些字符串是你写什么，最终就输出什么。同时还包含一些特殊格式的内容，来指定将哪个对象来转换，以及转换成什么形式。这种特殊的格式通通以 %index$ 开头，index从1开始取值，表示将第index个参数拿进来进行格式化。这一点比c语言要强一点， c语言只能按照参数的顺序依次格式化，而java可以选择第n个参数来格式化。由于该函数可以对任意一个对象进行格式化，不同的对象适用的参数也不同，因此我们下面分类来讨论。
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。
本文根据 2022.05.28 日，《前端早早聊大会》 的“性能”专场分享整理而来。
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。
作者 | 朱瑜坚 腾讯云后台开发工程师 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
主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。为了让掌握或学习不同语言的读者都能阅读，本号特提供两种语言版本。
在python中计算一个多维数组的任意百分比分位数，此处的百分位是从小到大排列，只需用np.percentile即可……
随机变量的分布的中心就是其均值或期望值。均值改变，分布会如同均值向左或向右移动。统计推断中，用样本均值估计总体分布的均值(期望值)，样本量越多，样本均值约接近总体均值。
性能测试的难点之一是如何阅读和理解报告。如何从报告中得出准确的统计结论？在 JMeter 中，有许多种类的报表，比如图表或带有统计信息的表。本文中向您展示 JMeter 中聚合报告的每个数据的详细信息。另外，我们将快速分析被测试系统的状态。
在日常的工作当中，我们经常需要通过一系列值来了解特征的分布情况。比较常用的有均值、方差、标准差、百分位数等等。前面几个都比较好理解，简单介绍一下这个百分位数，它是指将元素从小到大排列之后，排在第x%位上的值。我们一般常用的是25%，50%和75%这三个值，通过这几个值，我们很容易对于整个特征的分布有一个大概的了解。
《西奥蒂尼社会心理学》揭开了自我、环境、群体之间看不见的影响力。“ 行为背后的目的到底是什么？” 与 “ 目的背后的人和环境发挥了怎样的作用？” 是社会心理学探究的两大核心问题。所以我们将以心理学为舟，争取深入浅出统计学中最基础的概念 —— Z 分数。
题目：用户输入一个数，判断是否是”水仙花数”，所谓”水仙花数”是指一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。例如：153是一个”水仙花数”，因为153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。
相关术语熟悉 首先认识数据的属性 属性是一个数据字段，表示数据对象的一个特征 标称属性 标称属性的值是一些符号或事物的名称，这一些值可以看做是枚举的 比如，职业，具有教师、农民、程序员等等 二元属性 二元属性是一种标称属性，只有两个类别或状态：0或1，0代表该属性不出现，1代表出现，二元属性也叫作布尔属性 二元属性有对称或者非对称一说 序数属性 值之间可能有有意义的序或者秩评定 数值属性 它是可度量的值，可以是区间标度或者比例标度 离散属性与连续属性 这个...好理解 数据的基本统计描述 中心趋势度量：
QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较，从而来检验数据的分布情况。[1]
有80％的美国家庭能够使用Instacart。对于Instacart配送系统，为确保按时，有效的交付订单。需要解决具有时间窗（DCVRPTW）的动态容量车辆路径问题。Instacart的配送算法实时确定如何将采购者引导至杂货店地点以挑选杂货并将其在短短一小时内送到客户家门口。
如果变动描述的是一个变量内部的行为，那么相关变动描述的就是多个变量之间的行为。相关变动是两个或多个变量以相关的方式共同变化所表现出的趋势。查看相关变动的最好 方式是将两个或多个变量间的关系以可视化的方式表现出来。如何进行这种可视化表示同 样取决于相关变量的类型。
这本书一直在我的待读列表，但是一直没有机会拜读，直到最近 2021 年已经快要过去，感觉需要在年末提升一下自己。边读边做一下笔记，留待后用。
在响应式项目中，百分比的数值的应用越来越多，比如栅格化布局、背景定位、内边距等。以往对于这种数值，我们大都是直接采用计算器计算出来的数值。但这种数值有时会很长，特别是除不尽的数值如23.33333333%。数据不美观不说，关键对于这种小数位的位数应该如何取舍，一直以来都没有理论依据。 为了解决这个问题，我们需要先了解浏览器是如何处理这些小数位的。对于小数位的处理，不同的浏览器有不同的处理方法，主要有三种：处理成整数、保留4位小数或保留15位小数。现代浏览器基本支持保留小数位的处理。由于显示器是由像素单元组成
一般在数据分析的过程中，拿到数据不会去直接去建模，而是先做描述性分析来对数据有一个大致的把握，很多后续的建模方向也是通过描述性分析来进一步决定的。那么除了在Excel/R中可以去做描述性分析。
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