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【中文标题】如何在 MATLAB 中计算 99% 的覆盖率？【英文标题】：How to compute 99% coverage in MATLAB? 【发布时间】：2011-01-24 00:09:51 【问题描述】：我在 MATLAB 中有一个矩阵，我需要找到每列的 99% 值。换句话说，99% 的人口具有比它更大的值。 MATLAB 中有这个函数吗？
【问题讨论】：
【参考方案1】：使用 QUANTILE 函数。
Y = quantile(X,P);
其中 X 是一个矩阵，P 是概率的标量或向量。例如，如果 P=0.01，Y 将是每列值的向量，因此 99% 的列值更大。
【讨论】：
【参考方案2】：最简单的解决方案是将函数QUANTILE 用作yuk suggested。
Y = quantile(X,0.01);
但是，您需要Statistics Toolbox 才能使用函数QUANTILE。通过注意QUANTILE 调用函数PRCTILE 可以找到不依赖于工具箱的解决方案，该函数本身调用内置函数INTERP1Q 来进行主要计算。对于不包含 NaN 值的二维矩阵的一般情况，您可以使用以下代码计算每列的分位数：
P = 0.01; %# Your probability
S = sort(X); %# Sort the columns of your data X
N = size(X,1); %# The number of rows of X
Y = interp1q([0 (0.5:(N-0.5))./N 1]',S([1 1:N N],:),P); %'# Get the quantiles
这应该会给您与调用 QUANTILE 相同的结果，而不需要任何工具箱。
【讨论】：
你能解释一下这里1%概率的含义吗？我正在尝试实现您的脚本以查找向量的分位数范围，但数小时后尚未管理。非常感谢【参考方案3】：如果您没有统计工具箱，总有
y=sort(x);
y(floor(length(y)*0.99))
或
y(floor(length(y)*0.01))
取决于你的意思。
【讨论】：
很遗憾，这通常不会给出与 QUANTILE 相同的结果。 @gnovice：哦，是的，QUANTILE 插值并且通常更精确。在你的回答中模仿它做得很好:-)如何在 Swift 中覆盖协议扩展的计算属性
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