Accord.NetStatistics.Tools。四分位数法()
Accord.Net Statistics.Tools. Quartiles Method()
我目前正在寻找一种使用 Tools. Quartiles Method (Double[,] ,DoubleRange[])
来计算 column vector
(即 N x 1
matrix
)的 5th percentile
的方法,并希望在这方面获得一些帮助。
到目前为止,我的问题来自方法中 Type DoubleRange[]
的参数,因为我不知道如何 input 它正确。作为使用的代码片段的说明,请在下面找到:
double[,] PMat = Matrix.ToMatrix(dat); // dat being of Type DataTable...methods works
鉴于 Tools
名称介于 Accord.Math.Tools
和 Accord.Statistics.Tools
之间
我定义了:
double[] Percentile = Accord.Statistics.Tools.Quartiles(PMat, xxxx)
// all attempts using xxxx has mechanically lead to:
Error: The best overloaded method match for Accord.Statistics.Tools.Quartiles(double[*,*], out AForge.DoubleRange[]) has some invalid arguments
编辑:我的想法包括计算一个0.2 Quartile
,作为一种解决方法......所以我想到了Accord.Statistics.Tools.Quartiles(PMat, 0.2)
最佳,
我只需要获得百分位数,我确定的是:
Accord.Statistics.Distributions.Univariate.EmpiricalDistribution
如果您的值在 double[]
中,那么:
EmpiricalDistribution distribution = new EmpiricalDistribution(values);
distribution.InverseDistributionFunction(0.05);
给你第 5 个百分位数。
注意:经验分布是非参数的。百分位数只是数据排序后适当位置的数据值。从附图(用上述方法生成)中可以看出没有插值或拟合:
我目前正在寻找一种使用 Tools. Quartiles Method (Double[,] ,DoubleRange[])
来计算 column vector
(即 N x 1
matrix
)的 5th percentile
的方法,并希望在这方面获得一些帮助。
到目前为止,我的问题来自方法中 Type DoubleRange[]
的参数,因为我不知道如何 input 它正确。作为使用的代码片段的说明,请在下面找到:
double[,] PMat = Matrix.ToMatrix(dat); // dat being of Type DataTable...methods works
鉴于 Tools
名称介于 Accord.Math.Tools
和 Accord.Statistics.Tools
我定义了:
double[] Percentile = Accord.Statistics.Tools.Quartiles(PMat, xxxx)
// all attempts using xxxx has mechanically lead to:
Error: The best overloaded method match for Accord.Statistics.Tools.Quartiles(double[*,*], out AForge.DoubleRange[]) has some invalid arguments
编辑:我的想法包括计算一个0.2 Quartile
,作为一种解决方法......所以我想到了Accord.Statistics.Tools.Quartiles(PMat, 0.2)
最佳,
我只需要获得百分位数,我确定的是:
Accord.Statistics.Distributions.Univariate.EmpiricalDistribution
如果您的值在 double[]
中,那么:
EmpiricalDistribution distribution = new EmpiricalDistribution(values);
distribution.InverseDistributionFunction(0.05);
给你第 5 个百分位数。
注意:经验分布是非参数的。百分位数只是数据排序后适当位置的数据值。从附图(用上述方法生成)中可以看出没有插值或拟合: