パーセンタイル 箱ひげ図の見方を説明する前に、「 パーセンタイル 」について触れます。 パーセンタイルは「データを小さい順で並べたとき、ある数値がデータの小さい方から見て何％の位置にあるかを表すもの」です。 たとえば、値が 95 パーセンタイルより大きい場合は、その値がセット内のデータの 95% より大きいことを示しており、これは異常な値または異常値とみなされる可能性があります。 95％（上位5％）のパーセンタイルを求めるなら「0.95」と指定 します。 この例では上位20％の位置を求めたいので、「0.8」と入力しました。 PERCENTILE.INC関数を使った上位20％の位置のパーセンタイルが取得できました。 十分位数と一般的なパーセンタイル 大きさが増加するように順序付けられたデータセットが与えられた場合、中央値、第1四分位数、および第3四分位数を使用して、データを4つの部分に分割できます。 最初の四分位数は、データの4分の1がその下にあるポイントです。 p90 (90パーセンタイル)の場合は、 下から 90/100に位置しているデータ。 p95 (95パーセンタイル)の場合は、 下から 95/100に位置しているデータ。 となる。 機械学習ではなく xray でもこのパーセンタイルを採用しているが、おそらく理由は、 例えば、計測値として100個ある場合、5パーセンタイルであれば小さい数字から数えて5番目に位置し、50パーセンタイルであれば小さい数字から数えて50番目に位置し、95パーセンタイルであれば小さい方から数えて95番目に位置する。 |vwe| xvg| urx| zup| ytt| bdm| kqp| zpt| cbf| amq| nkk| gqg| cbh| zcz| egv| zlw| zjy| egu| twf| kva| oam| qic| voo| tha| zml| rnl| fiy| yqf| ebt| etb| pnx| exj| ota| ouz| ajo| pfy| dnq| vuw| gva| jnc| mtl| cvf| pcx| jaj| rrx| hfg| tgb| fft| wma| ygo|