1. 求某个百分位比
> x<-rnorm(200)
> quantile(x,0.9)
90%
1.377796
> quantile(x,c(0.1,0.9))
10% 90%
-1.317574 1.377796
2. 产生一序列百分位比值
> quantile(x,seq(0.1,1,0.1))
10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90%
-1.31757448 -0.94861519 -0.67421389 -0.33618527 -0.03578113 0.24425065 0.50656752 0.99848083 1.37779613
100%
3.83505973
2. 只取数值：unname()
> y<-quantile(x,0.9)
> y
90%
1.377796
> y-1
90%
0.3777961
会带着百分值，只取
upbound.p[i]<-unname(quantile(x$spread_positive[(i-n):(i-1)],upbound,na.rm=T))
> y<-unname(quantile(x,0.9))
> y
[1] 1.377796
R中取百分位比用quantile()1. 求某个百分位比> x> quantile(x,0.9) 90% 1.377796 > quantile(x,c(0.1,0.9)) 10% 90% -1.317574 1.377796 2. 产生一序列百分位比值> quantile(x,seq(0.1,1,0.1))
成立，其中F是参数r和p的负二项式分布的累积分布函数（CDF），其中r是直到实验停止的失败次数， p是成功概率。
$ npm install distributions-negative-binomial-
quantile
要在浏览器中使用，请使用 。
var
quantile
= require ( 'distributions-negative-binomial-
quantile
' ) ;
分位数（p [，options]）
计算的。 p可以是0到1之间的number ， array ，typed array或matrix 。
var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) ,
mat ,
out ,
out = quanti
[学生t]（ 学生t_distribution）分布。
[学生t]（ 学生t_distribution）随机变量的为
对于0 <= p < 1其中， v是自由度和F累积分布函数[学生t分布]的（CDF）（ t_distribution）与v度自由。
$ npm install distributions-t-
quantile
要在浏览器中使用，请使用 。
var
quantile
= require ( 'distributions-t-
quantile
' ) ;
分位数（p [，options]）
评估[学生t]（ 学生t_distribution）分布的分位数函数。 p可以是0到1之间的number ， array ，typed array或matrix 。
var matrix = require ( 'dstructs-matrix' )
7个实验：
R语言
环境安装、
R语言
包的安装、创建和使用
R语言
数据集、数据的导入导出、
R语言
数据的清洗、高级数据管理、基本统计分析和函数与包实验（←其实是两个实验）（若有蒙混过关之处望指正，觉得有帮助的请点赞????）内容较长！
本实验是在我同学做的云平台上运行的，所以背景色为黑色，仅外表看起来有些不同而已！
实验一
R语言
环境安装
【实验题目】
实验一
R语言
环境安装
【实验目的】...
quantile
函数
r语言
You can generate the sample
quantile
s using the
quantile
() function in R. 您可以使用R中的
Quantile
（）函数生成样本分位数。
Hello people, today we will be looking at how to find the
quantile
s of the values u...
在
R语言
中取百分位比用
quantile
()函数，下面举几个简单的示例：1、求某个百分位比> data <- c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,
10
)
>
quantile
(data,0.5)
>
quantile
(data,c(0.25,0.75))
25% 75%
3.25 7.75 2、产生一个序列百分位比值>
quantile
(d...
p分位函数（四分位数）概念与pandas中的
quantile
函数函数原型
DataFrame.
quantile
(q=0.5, axis=0, numeric_only=True, interpolation=’linear’)
参数- q : float or array-like, default 0.5 (50%
quantile
即中位数-第2四分位数)
0 <= q <= 1, the
在
R语言
中，要计算数据的百分位数
quantile
，可以使用基本的R函数
quantile
()。
该函数的用法如下：
quantile
(x, probs = c(0.25, 0.5, 0.75), na.rm = FALSE)
其中，x表示需要计算百分位数的数据，probs表示要计算的百分位数，na.rm表示是否需要移除缺失值。
在使用该函数时，可以直接通过指定probs参数的值来计算特定的百分位数。例如，要计算数据的中位数（即50%分位数），可以将probs参数设置为0.5。
另外，该函数还支持一些其他的选项和参数，如type、names等，可以根据具体需求进行设置。
综上所述，
R语言
中使用
quantile
()函数可以方便地计算数据的百分位数，为数据分析和统计研究提供了强大的工具支持。
