Percentis e quartis

Parte da seção Estatística para ML do Journey de Machine Learning da Coddy. Lição 2 de 64.

Um percentil divide os dados ordenados: o 25º fica a um quarto do caminho, e o 50º é a mediana. Nove tempos em uma sala de fuga:

Nove tempos em uma sala de fuga representados por pontos em uma linha, de 38 a 95 segundos. Linhas marcam Q1 em 45, Q2 em 52 e Q3 em 61, e uma caixa sombreada de Q1 a Q3 está identificada como metade central, IQR de 16

Os cortes em quartos são os quartis Q1, Q2 e Q3. np.percentile(a, q) recebe q de 0 a 100, ou uma lista:

times = np.array([52, 38, 61, 45, 70, 41, 95, 58, 49])
print(np.percentile(times, [25, 50, 75]))

Isso imprime:

[45. 52. 61.]

A metade central vai de Q1 a Q3; sua largura é a amplitude interquartil, Q3 - Q1: 16 segundos.

Defina o tempo mais lento como 950: o IQR permanece 16. Confie nele quando uma característica tiver valores extremos.

Desafio

Fácil

Um cliente pergunta como seu consumo de água se compara ao das 20 casas da sua rua. use contém o consumo das casas em litros, e o programa lê o consumo do cliente. Imprima:

Os quartis de use: Q1, a mediana, Q3.
O IQR.
O quartil do cliente: 1 se estiver abaixo de Q1, 2 se estiver abaixo da mediana, 3 se estiver abaixo de Q3, caso contrário, 4.

Para uma rua com 12 casas e a entrada 172:

Quartiles: 157.5, 170.5, 183.5 liters
IQR: 26.0 liters
This home is in quarter 3

Experimente você mesmo

import numpy as np

# Litros de água consumidos por cada casa ontem
use = np.array([312, 285, 410, 198, 356, 274, 520, 301, 289, 345,
                262, 398, 230, 610, 327, 295, 368, 251, 334, 280])
liters = int(input())

# Escreva seu código abaixo

Teste seus conhecimentos

Esta lição inclui um quiz rápido. Comece a lição para respondê-lo e acompanhar seu progresso.

Todas as lições de Estatística para ML

1Centro e dispersão

Média e medianaPercentis e quartisVariância e desvio padrão Amostra ou população?O valor mais frequente Revisão: tempos de entrega

4Amostras e Populações

População e Amostra As médias amostrais variam A distribuição amostral Amostras maiores, menos ruído Revisão: pesquisa de opinião em uma cidade

7Linhas de tendência

Resíduos Ajuste por mínimos quadrados Traçando o ajuste Fazendo previsões com uma linha Quão bom é o ajuste?Revisão: horas de prática

10Codificação de Categorias

Categorias como Números Codificação One-Hot Agrupamento de Números em Faixas Recapitulação: Anúncios de Carros

Pratique por conta própria: Compilador de Python online