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依赖于附加变量的分位数

是一种统计学概念，用于描述数据集中某个特定百分比的值。它是指在给定的数据集中，通过引入一个附加变量来计算某个特定百分比的值。

在统计学中，分位数是将数据集按照大小顺序排列后，将其分为若干等份的值。常见的分位数包括中位数（50%分位数）、四分位数（25%和75%分位数）等。

依赖于附加变量的分位数是在计算分位数时，引入一个附加变量作为条件来计算特定百分比的值。这个附加变量可以是任何与数据集相关的变量，例如时间、地理位置、用户属性等。

优势：

提供了更加精细的数据分析能力：通过引入附加变量，可以根据不同条件下的数据子集计算特定百分比的值，从而提供更加精细的数据分析能力。
能够揭示数据背后的规律：通过分析不同条件下的分位数，可以揭示数据背后的规律和趋势，帮助决策者做出更加准确的判断。

应用场景：

金融领域：在金融领域中，依赖于附加变量的分位数可以用于评估投资组合的风险和回报，帮助投资者做出合理的投资决策。
市场调研：在市场调研中，可以根据不同用户属性或地理位置等附加变量，计算特定百分比的值，从而了解不同用户群体的需求和偏好。
运营管理：在运营管理中，可以根据不同时间段或地区等附加变量，计算特定百分比的值，帮助企业优化资源配置和决策制定。

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请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

相关搜索:获取每组变量分位数的值多个自变量的分位数回归？为什么较低的分位数大于较高的分位数？R组的分位数 Python中同时处理多个分位数的分位数回归如何使用R中的百分位数(分位数)对变量值进行分类？计算整个矩阵的分位数分位数函数的意外输出分位数类型2的问题深度预测分位数的解释 pandas-计算分组列的百分位数(分位数)对R中的几个因变量进行分位数回归嵌套的‘ifelse’-分位数的语句尽管存在重复的分位数削减 DataFrame分位数上的惯用片段仅绘制ggarrangeplot中的分位数基于分位数的数据帧子集绘制均值直方图周围的分位数基于四分位数(任何百分位数)的计算结合LOESS和Quantreg计算数据的百分位数/分位数

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百分位数 ElasticSearch 可以使用 percentiles 来分析指定字段的百分位数，具体请求如下所示，分析 logs 索引下的 latency 字段的百分位数，也就是计算网站请求的延迟百分位数...它们表示了人们感兴趣的常用百分位数值，极端的百分位数在范围的两边，其他的一些处于中部。具体的返回值如下图所示，我们可以看到最小延时在 75ms 左右，而最大延时差不多有 600ms。...因此，percentiles 使用 TDigest 算法，它是一种近似算法，对不同百分位数的计算精确度不同，较为极端的百分位数范围更加准确，比如说 1% 或 99% 的百分位要比 50% 的百分位要准确...有了数据集对应的 PDF 函数，数据集的百分位数也能用 PDF 函数的面积表示。如下图所示，75% 百分位数就是面积占了 75% 时对应的 x 坐标。 ?...对应的，计算百分位数也只需要从这些质心数中找到对应的位置的质心数，它的平均值就是百分位数值。 ? 很明显，质心数的个数值越大，表达它代表的数据越多，丢失的信息越大，也就越不精准。

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