<\/p>\n
In de statistiek zijn decielen<\/strong> getallen die een dataset in tien groepen met gelijke frequentie verdelen.<\/span><\/p>\n Het eerste deciel is het punt waar 10% van alle datawaarden daaronder valt. Het tweede deciel is het punt waar 20% van alle datawaarden daaronder valt, enzovoort.<\/span><\/p>\n We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om decielen van een dataset in Python te berekenen:<\/span><\/p>\n Het volgende voorbeeld laat zien hoe u deze functie in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n De volgende code laat zien hoe je een nep-dataset met 20 waarden maakt en vervolgens de decielwaarden van de dataset berekent:<\/span><\/p>\n De manier om decielen te interpreteren is als volgt:<\/span><\/p>\n Merk op dat de eerste waarde van de uitvoer (56) eenvoudigweg de minimumwaarde van de dataset aangeeft.<\/span><\/span><\/p>\n Om elke gegevenswaarde in een deciel te plaatsen, kunnen we de pandas qcut<\/strong> -functie gebruiken.<\/span><\/p>\n U kunt deze functie als volgt gebruiken voor de gegevensset die we in het vorige voorbeeld hebben gemaakt:<\/span><\/p>\n De manier om het resultaat te interpreteren is als volgt:<\/span><\/p>\n Enzovoort.<\/span><\/p>\n Hoe percentielen in Python te berekenen<\/a> In de statistiek zijn decielen getallen die een dataset in tien groepen met gelijke frequentie verdelen. Het eerste deciel is het punt waar 10% van alle datawaarden daaronder valt. Het tweede deciel is het punt waar 20% van alle datawaarden daaronder valt, enzovoort. We kunnen de volgende syntaxis gebruiken om decielen van een dataset in […]<\/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":[],"class_list":["post-1555","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"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 Voorbeeld: bereken decielen in 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
Voorbeeld: waarden plaatsen in decielen in 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
Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe het interkwartielbereik in Python te berekenen<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"