Data Science - Statistik Perzentile
25 %, 50 % und 75 % – Perzentile
Perzentile werden in Statistiken verwendet, um Ihnen eine Zahl zu geben, die den Wert beschreibt, unter dem ein bestimmter Prozentsatz der Werte liegt.
Lassen Sie uns versuchen, es anhand einiger Beispiele zu erklären, wobei Average_Pulse verwendet wird.
- Das 25 %-Perzentil von Average_Pulse bedeutet, dass 25 % aller Trainingseinheiten einen durchschnittlichen Puls von 100 Schlägen pro Minute oder weniger haben. Wenn wir die Aussage umdrehen, bedeutet das, dass 75 % aller Trainingseinheiten einen durchschnittlichen Puls von 100 Schlägen pro Minute oder mehr haben
- Das 75 %-Perzentil von Average_Pulse bedeutet, dass 75 % aller Trainingseinheiten einen durchschnittlichen Puls von 111 oder weniger haben. Wenn wir die Aussage umdrehen, bedeutet dies, dass 25 % aller Trainingseinheiten einen durchschnittlichen Puls von 111 Schlägen pro Minute oder mehr haben
Aufgabe: Finden Sie das 10 %-Perzentil für Max_Pulse
Das folgende Beispiel zeigt, wie es in Python gemacht wird:
Beispiel
import numpy as np
Max_Pulse= full_health_data["Max_Pulse"]
percentile10 = np.percentile(Max_Pulse, 10)
print(percentile10)
- Max_Pulse = full_health_data["Max_Pulse"] – Isolieren Sie die Variable Max_Pulse aus dem vollständigen Gesundheitsdatensatz.
- np.percentile() wird verwendet, um zu definieren, dass wir das 10%-Perzentil von Max_Pulse wollen.
Das 10 %-Perzentil von Max_Pulse ist 120. Das bedeutet, dass 10 % aller Trainingseinheiten einen Max_Pulse von 120 oder weniger haben.