<\/p>\n
Dalam statistik, desil<\/strong> adalah angka yang membagi kumpulan data menjadi sepuluh kelompok dengan frekuensi yang sama.<\/span><\/p>\n Desil pertama adalah titik di mana 10% dari seluruh nilai data berada di bawahnya. Desil kedua adalah titik di mana 20% dari seluruh nilai data berada di bawahnya, dan seterusnya.<\/span><\/p>\n Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung desil suatu kumpulan data dengan Python:<\/span><\/p>\n Contoh berikut menunjukkan cara menggunakan fungsi ini dalam praktiknya.<\/span><\/p>\n Kode berikut menunjukkan cara membuat dataset palsu dengan 20 nilai dan kemudian menghitung nilai desil dari dataset tersebut:<\/span><\/p>\n Cara menafsirkan desil adalah sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Perhatikan bahwa nilai pertama dari keluaran (56) hanya menunjukkan nilai minimum kumpulan data.<\/span><\/span><\/p>\n Untuk menempatkan setiap nilai data dalam satu desil, kita dapat menggunakan fungsi pandas qcut<\/strong> .<\/span><\/p>\n Berikut cara menggunakan fungsi ini untuk dataset yang kita buat pada contoh sebelumnya:<\/span><\/p>\n Cara menafsirkan hasilnya adalah sebagai berikut:<\/span><\/p>\n Dan seterusnya.<\/span><\/p>\n Cara menghitung persentil dengan Python<\/a> Dalam statistik, desil adalah angka yang membagi kumpulan data menjadi sepuluh kelompok dengan frekuensi yang sama. Desil pertama adalah titik di mana 10% dari seluruh nilai data berada di bawahnya. Desil kedua adalah titik di mana 20% dari seluruh nilai data berada di bawahnya, dan seterusnya. Kita dapat menggunakan sintaks berikut untuk menghitung desil suatu […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n import<\/span> numpy as<\/span> np\n\nn.p. percentile<\/span> (var, np. arange<\/span> (0, 100, 10))\n<\/strong><\/pre>\n Contoh: menghitung desil dengan Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#createdata\n<\/span>data = np. array<\/span> ([56, 58, 64, 67, 68, 73, 78, 83, 84, 88,\n 89, 90, 91, 92, 93, 93, 94, 95, 97, 99])\n\n#calculate deciles of data\n<\/span>n.p. percentile<\/span> (data, np. arange<\/span> (0, 100, 10))\n\narray([56., 63.4, 67.8, 76.5, 83.6, 88.5, 90.4, 92.3, 93.2, 95.2])<\/strong><\/span><\/pre>\n\n
Contoh: Menempatkan Nilai dalam Desil dengan Python<\/strong><\/span><\/h3>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#create data frame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' values<\/span> ': [56, 58, 64, 67, 68, 73, 78, 83, 84, 88,\n 89, 90, 91, 92, 93, 93, 94, 95, 97, 99]})\n\n#calculate decile of each value in data frame\n<\/span>df[' Decile<\/span> '] = pd. qcut<\/span> (df[' values<\/span> '], 10, labels= False<\/span> )\n\n#display data frame\n<\/span>df\n\n\tvalues Decile\n0 56 0\n1 58 0\n2 64 1\n3 67 1\n4 68 2\n5 73 2\n6 78 3\n7 83 3\n8 84 4\n9 88 4\n10 89 5\n11 90 5\n12 91 6\n13 92 6\n14 93 7\n15 93 7\n16 94 8\n17 95 8\n18 97 9\n19 99 9<\/span>\n<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n\n
Sumber daya tambahan<\/strong><\/span><\/h3>\n
Cara menghitung rentang interkuartil dengan Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"