iqr中值多少正常_iqr中值3%什么意思

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iqr中值多少正常

特征工程全攻略🔍 ### 数据预处理 🛠️ 处理缺失值 📷 在机器学习中，缺失值是一个常见的问题。未处理的缺失值可能会导致模型训练失败或结果偏差。以下是几种处理缺失值的方法：删除缺失值：如果缺失值的比例较小，可以直接删除包含缺失值的行或列。填补缺失值：常用的方法包括用均值、中位数、众数填补，或者使用回归模型、多重插补法进行填补。插值法：对于时间序列数据，线性插值、多项式插值等方法可以有效填补缺失值。处理异常值 🚨 异常值是指明显偏离正常数据分布的点。异常值会影响模型的训练，特别是一些基于距离的模型（如KNN、SVM）。以下是几种检测和处理异常值的方法：箱线图检测：用箱线图标记和去除上下四分位数之外的点。 Z-score方法：用标准差检测数据的异常值。 IQR方法：使用四分位数范围来定义异常值范围。数据标准化与归一化 📊 不同特征的量纲可能不一致，导致某些特征在模型中占据主导地位。以下是数据标准化和归一化的方法：标准化（Standardization）：将特征值转换为均值为0，标准差为1的分布。适用于大部分基于距离的算法（如SVM、KNN）。归一化（Normalization）：将特征值缩放到一个固定区间（如0到1）。适用于梯度下降等算法。特征转换 🔄 类别特征编码 📈 类别数据通常需要转化为数值形式才能被机器学习模型处理。常见的编码方法有：标签编码（Label Encoding）：将每个类别映射为一个数字（适用于类别有序的情况）。独热编码（One-Hot Encoding）：每个类别变为一个新的二元特征，适用于类别无序的情况。目标编码（Target Encoding）：用类别特征对应的目标变量的均值来替代该类别的值，适用于类别较多时。数值型特征转换 📊 对数值型特征进行转换，可以减少分布偏斜对模型的影响。以下是几种转换方法：对数变换：对数据进行对数变换，减少右偏分布对模型的影响。例如，财务数据常常使用对数变换。平方根变换：对于数据的分布偏斜，平方根变换也能起到类似效果。分位数变换：将数据映射到分位数上，这种方法对异常值具有更好的鲁棒性。想了解更多请加慈喀SEO百科小编QQ:853616368

🔍肝病检查结果出炉啦！ 📊肝脏弹性图检查结果出炉啦！这次的检查是为了看看肝脏有没有被脂肪浸润。结果出来后，我的心也放下了不少。 📋技术方面，医生用了GE Logiq S8超声设备，进行了肝脏的2D切变波弹性成像，还做了多次测量。另外，还进行了灰阶超声检查，看看肝脏的实质和轮廓。 📊评价结果显示，肝脏刚度的中位数值是1.53 m/s，标准差是0.05 m/s。IQR/中位数比值是2.59%，这在诊断上是足够的。 💡印象部分说，肝脏刚度的中位数是1.53 m/s。在没有其他已知临床症状的情况下，排除了慢性晚期肝病（cACLD）。如果存在已知的临床症状，可能需要进一步检查。 🔍肝脏刚度值的建议是： <= 1.30 m/sec：高概率正常。 < 1.70 m/sec：在没有其他已知临床症状的情况下，排除cACLD。 1.7 - 2.1 m/sec：暗示cACLD。 2.1 m/sec：确认cACLD。 2.4 m / sec：暗示CSPH（临床意义上的门脉高压）。 🤔看到这个结果，我是不是可以松一口气了？毕竟数值看起来还不错，而且我也没有明显的临床症状。不过，医生还是建议我几个月后再复查一次肝脏弹性图。这是不是有点过度治疗了呢？ 🍴作为一个湖南人，饮食偏重油盐，有点脂肪肝也不奇怪。我爸爸就被确诊为中度脂肪肝，但他的肠胃科医生并没有建议他做肝脏弹性图检查。看来每个人的情况还是不一样的。你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

📈处理数据中的极值：IQR与简单剔除法 🤔你是否在数据分析时遇到过极值问题？极值，也称为异常值或离群值，是数据集中明显偏离其他观测点的数值。比如，在一组人的身高数据中，如果大部分人的身高在1.5米到1.9米之间，而有一个人的身高是2.5米，那么这个2.5米就可能被认为是一个异常值。 📏处理极值有两种常见方法： 1️⃣ 第一种：IQR四分位距法想象一下你把一组数据从小到大排列，就像站队一样。四分位距是这个队伍的“中间区间”。具体来说，我们找到队伍中间的人（中位数），然后找到站在中位数前面25%位置的人（第一四分位数）和站在中位数后面25%位置的人（第三四分位数）。IQR就是这两个人之间的距离。通常，我们会认为在这个中间区间外很远的人是“不寻常”的。比如，如果有人站得比第三四分位数还高出很多（通常是IQR的1.5倍以上），或者比第一四分位数还低很多，我们就会认为他们是异常值。 2️⃣ 第二种：简单剔除法直接简单粗暴处理掉最高的1%和最低的1%的数据。这就像是在队伍的两端各自剔除了一些极端的个案，这样可以帮助我们专注于剩下的大多数“正常”的数据。这个方法很直接，但可能会不小心去掉一些真实的极端值，这些极端值可能对我们理解整个数据集很重要。所以使用这个方法时需要谨慎。 💡无论你选择哪种方法，都要确保在处理极值时考虑到数据的整体性和真实性。毕竟，数据是分析的基础，任何处理都要以数据的真实性和可靠性为前提。想了解更多请加慈喀SEO百科小编QQ:853616368

📊数据分析必学：5个统计学基础概念🔍 想要在数据分析领域游刃有余？掌握这些统计学基础概念是关键！📖 1️⃣ 平均数：所有数值的总和除以样本数量，这是我们最常接触的概念。但要注意，平均数有时会因为极端值而失真。📈 2️⃣ 中位数：将样本值排序后，位于中间的数值。当样本总数为奇数时，中位数是第(n+1)/2个值；为偶数时，则是第n/2个和第(n/2)+1个值的平均数。它更能反映数据的真实情况。📖 3️⃣ 四分位数：把样本分为四部分，1/4、2/4、3/4处的值分别记为Q1、Q2、Q3。这有助于我们更好地理解数据的分布情况。📊 4️⃣ 异常值：小于Q1-1.5(IQR)或大于Q3+1.5(IQR)的值通常被视为异常值。在数据处理时，我们需要剔除这些异常值，以获得更准确的结果。🚫 5️⃣ 方差与标准差：方差是各个数值与平均数的差的平方的平均数，而标准差则是方差的算术平方根。它们可以帮助我们了解数据的离散程度。📊 掌握这些统计学基础概念，你的数据分析能力将更上一层楼！🚀慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

信号特征提取方法汇总 🌈从统计域、谱域和时域的角度出发，我们可以涵盖数十种特征提取方法： ✅统计域的时序特征： ▪️直方图、四分位距、绝对误差均值、绝对误差中位数 ▪️均方根、标准差、方差、经验分布函数百分位数、经验分布函数斜率等。 ▪️最大值、最小值、均值、中位数、偏度、峰度 ✅谱域的时序特征： ▪️小波变换、小波绝对均值、小波标准差、小波方差 ▪️快速傅里叶变换 (FFT)、傅里叶变换平均系数 ▪️谱距离、频谱基频、频谱最大频率、频谱中频、频谱最大峰值等。 ✅时域的时序特征： ▪️自相关、质心、差分均值、差分绝对值均值、差分中位数、差分绝对值中位数 ▪️差分绝对值之和、熵、波峰与波谷距离、曲线覆盖面积、最大峰值个数、最小峰值个数、跨零率等。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

数据分析基础：数据的三大核心度量在数据分析中，我们常常需要用到一些基本的度量方法来描述和理解数据。以下是一些常用的数据度量方法：集中趋势度量 📊 均值（μ）：这是数据集中所有数值的平均值，计算方式是将所有数值相加，然后除以数值的总数。均值是应用最广泛的统计量之一。中位数：将数据按升序排列后，位于中间的数值。如果数据量是偶数，则取中间两个数的平均值。众数：数据中出现次数最多的数值，即频数最大的数值。分散程度度量 📐 全距：通过最大值减去最小值来计算，反映了数据的扩展范围。最大值称为上界，最小值称为下界。四分位数：将数据按升序排列后，分为四个等份的数值。最小的四分位数称为下四分位数或第一四分位数，最大的四分位数称为上四分位数或第三四分位数。中间的四分位数就是中位数，每两个四分位数之间的距离称为四分位距。百分位数：类似于四分位数，可以将数据分为10段、100段等。第n个数字的第k百分位数计算方式为k（n/100)。例如，下四分位数可表示为P25。变异程度度量 📈 方差（σ²）：度量数据分散性的方法，计算方式是数值与均值的距离的平方数的平均值。方差越大，数据越分散。标准差：方差的平方根，表示数据和均值的距离之和。标准差越小，数值越接近均值。标准分：将数据带入一个均值为0，标准差为1的数据集中，计算当前值在该数据集中的位置。标准分大于0表示该值大于均值，小于0表示该值小于均值，且标准分的大小与该值距离均值的大小正相关。你也可以加慈喀SEO百科站长微信:seo5951咨询详情。

如何描述一组数据：数据中心和波动性在统计学中，描述一组数据的特征非常重要。通常，我们用几个关键指标来衡量数据的中心位置和波动性。数据中心的位置 📍 要找出数据中心的位置，我们通常会使用平均值、众数或中位数。这些指标可以帮助我们了解数据集的中心点。平均值（Mean）：这是所有数据的总和除以数据的数量，适用于连续数据。众数（Mode）：出现次数最多的数，适用于离散数据。中位数（Median）：将数据集分为两半的中间值，适用于任何数据类型。数据波动性 📉📈 数据波动性可以通过多种方式来衡量，包括数据范围、四分位距、方差和标准差。这些指标可以帮助我们了解数据的离散程度。数据范围（Range）：最大值减去最小值，简单直观地展示数据的波动范围。四分位距（IQR）：第三四分位数与第一四分位数的差，用于衡量数据的中间部分。方差（Variance）：每个数据与平均值的差的平方的平均值，用于衡量数据的离散程度。标准差（Standard Deviation）：方差的平方根，表示数据波动性的大小。如何计算这些指标 ⚙️ 对于平均值，我们只需将所有数据相加，然后除以数据的数量。众数则是出现次数最多的数，可以通过绘制直方图来找到。中位数则是将数据集分为两半的中间值，可以通过排序数据来找到。数据范围则是最大值减去最小值。四分位距则是第三四分位数与第一四分位数的差。方差则是每个数据与平均值的差的平方的平均值。标准差则是方差的平方根。结论 📊 通过这些指标，我们可以全面了解一组数据的特征，包括数据的中心位置和波动性。这些信息对于数据分析和理解非常重要。慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

箱形图法判别异常值箱形图介绍箱型图（Box Plot）也被称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用于展示一组数据分布情况的统计图形。它能够显示出数据的中位数，上下四分位数、最大值和最小值等信息，并且可以发现数据的异常值。箱型图通常由一个长方体和两条延伸出去的线段组成，其构成对应了数据的五个特征点：最小值、下四分位数（Q1）、中位数（Q2）、上四分位数（Q3）和最大值。箱体的两条边缘分别对应着第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3）。箱子内部的线代表着数据的中位数（Q2）。箱型图中的“须”线段则是从箱子边缘向外延伸，连接着最大值和最小值。通过箱型图可以简单地描述数据的几个特征，如数据分布的偏态（左偏或右偏）、离群点等。在进行数据分析和需要对比不同数据集的时候，箱型图也是一种常用的可视化工具。箱形图法判别异常值在箱型图中，异常值被定义为距离箱子边缘超过1.5倍四分位距（IQR）的数据点。如果数据集存在异常值，则在绘制箱型图时，这些异常值经常会导致箱体和须线段显示不清晰或者偏移。因此，在某些情况下，需要剔除异常值以更好地展现数据的分布情况。一种常用的方法是使用箱型图法来识别和剔除异常值。步骤如下：计算数据集的四分位距（IQR），即Q3减去Q1。通过以下公式计算出箱体边缘通道的位置：Q1 - 1.5 * IQR 和 Q3 + 1.5 * IQR。计算数据集中低于下界或高于上界的极端观测值，并将其剔除。其它非异常值的观测值将保留在数据集中，用于后续的分析和可视化。需要注意的是，异常值有可能表示了真实数据中的离群值，而这些离群值对于研究和决策都可能具有重要意义。因此，在考虑删除数据集中的异常值时，需要仔细权衡利弊。另外，要根据具体情况选择合适的数据分析方法，以最大化利用数据集中的有用信息。 ----------------- 本账号主要分享读研经验及机器学习日常感兴趣就点个关注吧慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)

箱线图详解：快速识别数据分布箱线图（Box Plot），又称盒须图或盒式图，是一种用来显示一组数据分布情况的统计图表，能够帮助快速识别数据的集中趋势、离散程度以及异常值。 🥥箱线图的组成部分 1⃣️上下四分位数（Q1 和 Q3）： Q1（下四分位数）：箱体的下边界。 Q3（上四分位数）：箱体的上边界。 2⃣️异常值（Outliers）：用单独的点标记，表示超过“1.5倍IQR范围”之外的数据。 3⃣️中位数（Median）：箱体中间的横线，表示数据的中位数（50%的数据位于其两侧）。 4⃣️四分位距（IQR, Interquartile Range）：IQR=Q3−Q1，表示数据的中间50%分布范围。IQR反映数据的集中程度。 5⃣️须（Whiskers）：通常延伸到非异常数据范围内的最小值和最大值，正常数据范围在Q1−1.5×IQR 和 Q3+1.5×IQR之间。超出此范围的点被视为异常值（Outliers）。 🥥箱线图的解读 1⃣️数据的分布情况：如果箱体较短，说明数据分布集中；如果箱体较长，说明数据分布分散。 2⃣️偏态：如果中位数更接近箱体的下限值，且上须更长的时候，呈现正偏态；如果中位数更接近箱体的高值，且下须更长则呈现负偏态。 3⃣️异常值：异常值点越多，说明数据可能含有较多的极端值或噪声。 4⃣️群体比较：在多个箱线图中比较不同组的数据分布，可以观察组间的差异，例如中位数的高低、分布的离散程度等。 🥥箱线图的应用 1⃣️比较不同组的数据分布：例如，在医学研究中，箱线图可以用于比较不同治疗组的患者反应情况。 2⃣️检测数据的对称性和偏度：箱线图可以帮助研究人员识别数据的对称性和是否存在偏度。 3⃣️识别异常值：箱线图能有效地显示出数据中的异常值，帮助研究人员进一步分析这些异常值的原因和影响。慈喀SEO百科客服QQ:853616368(具体细节可以问他)

小提琴图详解：多组数据分布展示小提琴图 (Violin Plot)是用来展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。跟箱形图类似，可通过箱线思维展示数据的各个百分位点,但是在密度层面展示更好。还可使用核密度图展示数据分布的‘轮廓’效果，‘轮廓’越大，即意味着数据越集中于该处，反之则说明该处时数据越少,在数据量非常大不方便一个一个展示的时候小提琴图特别适用。小提琴图的内部是箱线图（有的图中位数会用白点表示，但归根结底都是箱线图的变化）；外部包裹的就是核密度图，某区域图形面积越大，某个值附近分布的概率越大。通过箱线图，可以查看有关数据的基本分布信息，例如中位数，平均值，四分位数，以及最大值和最小值，但不会显示数据在整个范围内的分布。如果数据的分布有多个峰值（也就是数据分布极其不均匀），那么箱线图就无法展现这一信息，这时候小提琴图的优势就展现出来了！ ①箱子的大小取决于数据的四分位距（IQR），即Q75- Q25（Q75 ：75%分位数 , Q25: 25%分位数 , Q75和Q25为四分位数)。50%的数据集中于箱体，箱体大表示数据分布离散，数据波动较大，箱体小表示数据集中。 ②箱子的上边为上四分位数Q75，下边为下四分位数Q25，箱体中的横线为中位数Q50（50%分位数） ③箱子的上触须为数据的最大值Max，下触须为数据的最小值Min（注意是非离群点的最大最小值） ④若数据值 > Q75+1.5 * IQR（上限值）或数据值 < Q25-1.5 * IQR（下限值） ,均视为异常值。数据值 > Q75+3 * IQR 或数据值 < Q25-3 * IQR ,均视为极值。 ⑤偏度：对称分布：中位线在箱子中间右偏分布：中位数更靠近下四分位数左偏分布：中位数更靠近上四分位数慈喀SEO百科客服微信:seo5951(有不明白的咨询他)