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研究了统计分位数的一些性质 ,特别是它们与数学期望之间的关系 ,并归纳了统计分位数的求法 ,介绍了统计分位数的一些应用
分位数有三种不同的称呼,即α分位数、上侧α分位数与双侧α分位数,它们的定义如下: 当随机变量X的分布函数为 F(x),实数α满足0
<1 时,α分位数是使P{X< xα}=F(xα)=α的数xα,上侧α分位数是使P{X >λ}=1-F(λ)=α的数λ,双侧α分位数是使P{X
λ2}=1-F(λ2)=0.5α的数λ2。
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分位数(Quantile),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。
分位数指的就是连续分布函数中的一个点,这个点对应概率p。若概率0<p<1,随机变量X或它的概率分布的分位数Za,是指满足条件p(X≤Za)=α的实数。
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本文概览:研究了统计分位数的一些性质 ,特别是它们与数学期望之间的关系 ,并归纳了统计分位数的求法 ,介绍了统计分位数的一些应用分位数有三种不同的称呼,即α分位数、上侧α分位数与双侧α分位数,它们的定义如下: 当随机变量X的分布函数为 F(x),实数α满足0 <1 时,α分位数是使P{X< xα}=F(xα)=α的数xα,上侧α分位数是使P{X >λ}=1-F(λ)=α的数λ,双侧α分位数是使P{Xλ2}=1-F(λ2)=0.5α的数λ2。