matlab计算分位数

Matlab提供了 `prctile` 函数用来计算分位数。

语法格式为：

y = prctile(x,p)

其中，`x` 是输入的数据，可以是向量、矩阵或多维数组；`p` 是一个介于 0 和 100 之间的标量或向量，表示所求的分位数的百分点。比如，`p=50` 表示求中位数。

函数返回的是一个与 `p` 大小相同的向量，表示对应的分位数的值。如果 `x` 中有缺失值（NaN），则返回的分位数值也是 NaN。

示例：

x = [1 2 3 4 5];
p = [25 50 75];
y = prctile(x, p)

输出为：

y = 2.5000    3.0000    3.5000

表示 25% 的分位数为 2.5，50% 的分位数为 3（中位数），75% 的分位数为 3.5。

相关问题

matlab不用函数计算分位数

在MATLAB中可以使用sort函数，将数据进行排序，然后根据分位的位置来选择分位数。例如：

假设数据存储在变量data中，要求计算70%分位数，即第70个百分位数，可按如下方法计算：

1. 将数据按从小到大排序：sort(data)

2. 计算70%百分位数所在的位置：0.7 * length(data)

3. 取该位置的数值，即为70%分位数

完整代码如下：

data = [5, 1, 3, 8, 9, 2, 7, 6, 4]; % 数据
sorted_data = sort(data); % 排序
p = 0.7; % 分位数
index = floor(numel(data) * p); % 分位数所在位置
result = sorted_data(index); % 分位数
disp(result);

输出结果为：6（即70%分位数为6）

matlab求分位数

MATLAB提供了多种计算分位数的函数，其中包括icdf和nameinv函数。这些函数可以用于计算各种分布的分位数，例如正态分布、t分布、F分布等。这里以计算标准正态分布的分位数为例：

假设我们要计算标准正态分布的上0.975分位数，即满足F(x)=P(X<=x)=0.975的x值。可以使用icdf函数或norminv函数进行计算，具体代码如下：

x = icdf('norm', 0.975, 0, 1) % 输出：1.959964
x = norminv(0.975, 0, 1) % 输出：1.959964

其中，'norm'表示正态分布，0.975表示累积概率值，0表示分布的均值，1表示分布的标准差。icdf函数和nameinv函数的使用方式类似，只是参数的顺序和名称有所不同。