Regresión cuantílica
En cuanto al desglose de los terciles, ¿cuáles son los valores mínimos y máximos de sus datos? Con suerte, si los datos sólo van de 0 a 100 o algo así, entonces es sólo el valor máximo dividido por 3 para obtener el límite superior para el bin más bajo, 2x este valor para el segundo bin, y así sucesivamente.
El primer tertil sería el límite inferior + 0,33 * rango. Es decir, 14,70 + 0,33 * (48,89 – 14,70) ~ 25,98. El segundo sería límite inferior + 0,66 * rango ~ 37,27. Deberías poder dividir tus datos en tres con estos valores como puntos de ruptura.
Cuantil de Pandas
En estadística y probabilidad, los cuantiles son puntos de corte que dividen el rango de una distribución de probabilidad en intervalos continuos con probabilidades iguales, o que dividen las observaciones de una muestra de la misma manera. Hay un cuantil menos que el número de grupos creados. Los cuantiles comunes tienen nombres especiales, como cuartiles (cuatro grupos), deciles (diez grupos) y percentiles (100 grupos). Los grupos creados se denominan mitades, tercios, cuartos, etc., aunque a veces los términos del cuantil se utilizan para los grupos creados, en lugar de para los puntos de corte.
Los cuantiles q son valores que dividen un conjunto finito de valores en q subconjuntos de tamaños (casi) iguales. Hay q – 1 de los q-cuantiles, uno por cada número entero k que satisface 0 < k < q. En algunos casos, el valor de un cuantil puede no estar determinado de forma única, como puede ser el caso de la mediana (2-cuantil) de una distribución de probabilidad uniforme en un conjunto de tamaño par. Los cuantiles también pueden aplicarse a las distribuciones continuas, proporcionando una forma de generalizar las estadísticas de rango a las variables continuas (véase el rango percentil). Cuando se conoce la función de distribución acumulativa de una variable aleatoria, los q-cuantiles son la aplicación de la función cuantil (la función inversa de la función de distribución acumulativa) a los valores {1/q, 2/q, …, (q – 1)/q}.
Cuantiles r
En este ejemplo, utilizaremos CSTools para visualizar una previsión probabilística (terciaria más probable) de la temperatura cercana a la superficie en verano producida por el ECMWF System5. Las (re)previsiones utilizadas se inician el 1 de mayo para el periodo 1981-2020. El objetivo de la previsión es junio-agosto (JJA) de 2020. Los datos de la previsión proceden del almacén de datos climáticos Copernicus.
Por último, las probabilidades de cada tercil se calculan evaluando qué tercil pronostica cada miembro del conjunto para la última previsión (2020) mediante la función ProbBins de s2dverification y, a continuación, promediando los resultados a lo largo de la dimensión del miembro para obtener la probabilidad de cada tercil.
Para ello, es útil evaluar la habilidad del sistema en la previsión de la temperatura cercana a la superficie durante el periodo para el que se dispone de hindcasts. A continuación, podemos utilizar esta información para enmascarar las regiones para las que el sistema no tiene habilidad.
Para ello, calcularemos en primer lugar la puntuación de probabilidad clasificada (RPSS) y, a continuación, excluiremos/enmascararemos de las previsiones las regiones para las que la RPSS sea menor o igual a 0 (ninguna mejora con respecto a la climatología).
Percentil
Los datos (de cada persona) se ordenan en función del valor de la renta total disponible equivalente. Se identifican dos valores de corte (los llamados puntos de corte del tercil) de la renta, que dividen a la población de la encuesta en tres grupos representados igualmente por el 33,3 % de los individuos cada uno:
El primer grupo del tercil representa el 33,3 % de la población con la renta más baja (una renta menor o igual al primer valor de corte), y el tercer grupo del tercil representa el 33,3 % de la población con la renta más alta (una renta mayor que el segundo valor de corte).
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