Data Science - Statistiek Persentiele
25%, 50% en 75% - Persentiele
Persentiele word in statistiek gebruik om vir jou 'n getal te gee wat die waarde beskryf as wat 'n gegewe persentasie van die waardes laer is.
Kom ons probeer om dit met 'n paar voorbeelde te verduidelik, deur Average_Pulse te gebruik.
- Die 25% persentiel van Average_Pulse beteken dat 25% van al die oefensessies 'n gemiddelde polsslag van 100 slae per minuut of laer het. As ons die stelling omdraai, beteken dit dat 75% van al die oefensessies 'n gemiddelde polsslag van 100 slae per minuut of hoër het
- Die 75% persentiel van Average_Pulse beteken dat 75% van al die oefensessies 'n gemiddelde polsslag van 111 of laer het. As ons die stelling omdraai, beteken dit dat 25% van al die oefensessies 'n gemiddelde polsslag van 111 slae per minuut of hoër het
Taak: Vind die 10% persentiel vir Max_Pulse
Die volgende voorbeeld wys hoe om dit in Python te doen:
Voorbeeld
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"] - Isoleer die veranderlike Max_Pulse van die volledige gesondheidsdatastel.
- np.percentile() word gebruik om te definieer dat ons die 10% persentiel van Max_Pulse wil hê.
Die 10% persentiel van Max_Pulse is 120. Dit beteken dat 10% van al die oefensessies 'n Max_Pulse van 120 of laer het.