Trung vị của trung vị javascript

Bài viết này sẽ chỉ cho bạn, thông qua một loạt ví dụ, cách khắc phục sự cố Javascript Median Of Array xảy ra trong mã

//#Source https://bit.ly/2neWfJ2 
const median = arr => {
  const mid = Math.floor(arr.length / 2),
    nums = [...arr].sort((a, b) => a - b);
  return arr.length % 2 !== 0 ? nums[mid] : (nums[mid - 1] + nums[mid]) / 2;
};
console.log(median([5, 6, 50, 1, -5]));
console.log(median([1, 2, 3, 4, 5]));

Có một số cách tiếp cận khác nhau mà người ta có thể thực hiện để giải quyết cùng một vấn đề Javascript Median Of Array. Các đoạn sau đây sẽ xem xét các giải pháp tiềm năng khác nhau

function median(values){
    if(values.length === 0) throw new Error("No inputs");
    values.sort(function(a,b){
      return a-b;
    });
    var half = Math.floor(values.length / 2);
    if (values.length % 2)
      return values[half];
    return (Number(values[half - 1]) + Number(values[half])) / 2;
}

console.log(median([5, 6, 50, 1, -5])) // 5
console.log(median([1, 2, 3, 4, 5])); // 3

Sự cố Javascript Median Of Array đã được khắc phục bằng cách sử dụng nhiều ví dụ khác nhau

Trung bình của một mảng JavaScript là gì?

Nếu độ dài mảng là số chẵn thì trung vị sẽ là mảng[(arr. chiều dài)/2] + mảng [((mảng. chiều dài)/2)+1]. Nếu độ dài mảng là số lẻ thì trung vị sẽ là phần tử ở giữa. Javascript. 22-Apr-2021

Làm thế nào để bạn tìm thấy trung vị của một mảng?

Để tìm trung vị. Đầu tiên, chỉ cần sắp xếp mảng. Sau đó, kiểm tra xem số phần tử có trong mảng là chẵn hay lẻ. Nếu lẻ, thì chỉ cần trả về giá trị giữa của mảng. Mặt khác, trung vị là trung bình cộng của hai giá trị ở giữa. 22-Aug-2022

Làm thế nào để bạn tìm thấy trung vị trong bản thảo?

cách lấy trung vị trong bản thảo

• trung bình chức năng xuất khẩu (nhóm. con số[]). con số {
• nhóm trả về [Toán. sàn((hồ bơi. chiều dài – 1) / 2)];
• }

Làm thế nào để bạn tính toán trung bình trong JavaScript?

Cách đơn giản để tìm giá trị trung bình của một mảng Trước tiên, chúng ta sẽ đếm tổng số phần tử trong một mảng, sau đó tính tổng của các phần tử này rồi chia tổng thu được cho tổng số giá trị để có được Trung bình / Trung bình số học. 05-Aug-2022

Mảng trung vị là gì?

Nếu một mảng được sắp xếp, trung vị là phần tử ở giữa của mảng trong trường hợp số phần tử trong một mảng lẻ và khi số phần tử trong một mảng chẵn sẽ là trung bình cộng của hai phần tử ở giữa. 13-Aug-2020

Sự khác biệt giữa trung bình và trung bình là gì?

Giá trị trung bình được tính bằng cách cộng tất cả các giá trị riêng lẻ và chia tổng số này cho số lượng quan sát. Trung vị được tính bằng cách lấy giá trị "ở giữa", giá trị mà một nửa số quan sát lớn hơn và một nửa nhỏ hơn

Làm thế nào để bạn tìm thấy trung vị của một mảng mà không cần sắp xếp?

Bạn chắc chắn có thể tìm thấy trung vị của một mảng mà không cần sắp xếp nó. Điều không dễ dàng là làm điều đó một cách hiệu quả. Ví dụ: bạn chỉ có thể lặp qua các phần tử của mảng; . 27-Nov-2015

Làm thế nào để bạn tìm thấy trung vị của một mảng 2D?

Trung vị của toàn bộ mảng 2d đếm mọi int trong mảng. 2 câu trả lời

• Đi qua từng phần tử trong mảng 2D, thêm từng số vào danh sách tạm thời
• Sắp xếp danh sách
• Lấy phần tử trung tâm (nếu độ dài danh sách là số lẻ) hoặc giá trị trung bình của hai tâm (nếu độ dài danh sách là số chẵn)

Làm thế nào để bạn tìm thấy giá trị trung bình của một mảng?

Chúng ta sẽ sử dụng một vòng lặp và tính tổng tất cả các giá trị của mảng. Sau đó, chúng ta sẽ chia tổng cho số phần tử trong mảng, điều này sẽ tạo ra giá trị trung bình của tất cả các giá trị của mảng

Kiểm tra tổng xếp hạng Wilcoxon khác với kiểm tra tổng xếp hạng có chữ ký của Wilcoxon. Trên dữ liệu được ghép nối, kiểm tra tổng xếp hạng có chữ ký Wilcoxon được sử dụng

Các giả định kiểm định Mann-Whitney U

• Các quan sát từ hai nhóm nên được chọn ngẫu nhiên từ các quần thể mục tiêu
• Các quan sát độc lập với nhau
• Các quan sát nên liên tục hoặc theo thứ tự (e. g. dữ liệu mục Likert)

Kiểm định Mann-Whitney U Giả thuyết

Nếu chúng ta có hai nhóm độc lập với các quan sát x1, x2, …, xm và y1, y2, …, yn được lấy mẫu từ quần thể X và Y, thì kiểm định Mann-Whitney U so sánh từng quan sát xi từ mẫu x với từng quan sát (yj) từ

Giả thuyết vô hiệu. p(xi > yj ) = 0. 5
Giả thuyết thay thế. p (xi > yj ) ≠ 0. 5

Trên đây kiểm tra giả thuyết thay thế hai phía rằng có xác suất xi lớn hơn hoặc nhỏ hơn yj bằng nhau (cả hai nhóm đến từ cùng một dân số),

Giả thuyết thay thế một phía kiểm tra xác suất của xi lớn hơn yj và ngược lại

Chúng ta cũng có thể nêu giả thuyết hai phía về trung bình là (khi hai nhóm có cùng hình dạng phân phối)

giả thuyết không. Hai nhóm có trung vị bằng nhau

giả thuyết thay thế. Hai nhóm không có trung vị bằng nhau

Kiểm tra giả thuyết thay thế một phía trung bình từ một nhóm có thể lớn hơn hoặc nhỏ hơn so với nhóm khác

Tìm hiểu thêm về thử nghiệm và giải thích giả thuyết

Công thức kiểm định Mann-Whitney U

The p value is calculated based on the comparison between the critical value and the U value. If U value <= critical value, we reject the null hypothesis and vice versa. If the sample is large (n>20), the p value is calculated based on the normal approximation using standardized test statistics.

Thử nghiệm Mann-Whitney U hoạt động như thế nào?

• Hợp nhất dữ liệu từ hai mẫu và xếp hạng chúng từ nhỏ nhất đến lớn nhất
• Tính tổng thứ hạng cho mỗi mẫu (Rx và Ry)
• Tính thống kê kiểm định Mann-Whitney (U) bằng công thức (tối thiểu của Ux và Uy)
• Tính giá trị p bằng cách so sánh U với giá trị tới hạn

Thực hiện bài kiểm tra Mann-Whitney U bằng Python

Ví dụ kiểm định Mann-Whitney U

Giả sử có 2 cây trồng có kiểu gen (A và B) khác nhau về kiểu hình năng suất. Phép kiểm Mann-Whitney U thích hợp để so sánh năng suất của hai kiểu gen với giả định rằng năng suất đầu ra không tuân theo phân bố chuẩn

Lấy tập dữ liệu mẫu và thống kê tóm tắt

Tải bộ dữ liệu năng suất kiểu gen thực vật giả định (A và B),

Tìm hiểu cách nhập dữ liệu bằng gấu trúc

import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://reneshbedre.github.io/assets/posts/mann_whitney/genotype.csv")
df.head(2)
    A   B
0  60  10
1  30  25

# get summary statistics
df.agg(["count", "min", "max", "median", "mean", "skew"])
                A          B
count   23.000000  23.000000
min     20.000000  10.000000
max     60.000000  32.000000
median  56.000000  28.000000
mean    47.695652  25.217391
skew    -0.710884  -1.270302

# generate boxplot to check data spread
import matplotlib.pyplot as plt
df.boxplot(column=['A', 'B'], grid=False)
plt.show()

Kiểm tra phân phối dữ liệu

Kiểm tra phân phối dữ liệu bằng biểu đồ và kiểm tra Shapiro-Wilk,

import scipy.stats as stats
w, pvalue = stats.shapiro(df['A'])
w, pvalue
(0.8239281177520752, 0.0009495539125055075)

w, pvalue = stats.shapiro(df['B'])
w, pvalue
(0.7946348190307617, 0.00031481595942750573)

# plot histogram
import matplotlib.pyplot as plt
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2)
fig.suptitle('Frequency histogram of genotypes yield')
ax1.hist(df['A'], bins=10, histtype='bar', ec='k') 
ax2.hist(df['B'], bins=10, histtype='bar', ec='k') 
ax1.set_xlabel("Yield")
ax2.set_xlabel("Yield")
plt.show()

Vì giá trị p thu được từ thử nghiệm Shapiro-Wilk là đáng kể (p < 0. 05), chúng tôi kết luận rằng dữ liệu không được phân phối bình thường. Hơn nữa, trong biểu đồ phân phối dữ liệu hình dạng không bình thường. Do đó, kiểm định Mann-Whitney U phù hợp hơn để phân tích hai mẫu

Thực hiện kiểm định Mann-Whitney U

Thực hiện phép tính hai vế (hiệu suất của 2 kiểu gen không có số trung vị bằng nhau) phép thử Mann-Whitney U,

Ghi chú. Chúng tôi đang so sánh trung bình vì hai kiểu gen có hình dạng phân bố tương tự nhau (xem biểu đồ và boxplot). Nếu hai nhóm không có hình dạng phân phối tương tự nhau, bạn nên so sánh thứ hạng trung bình

# SciPy v1.7.1
import scipy.stats as stats
# perform two-sided test. You can use 'greater' or 'less' for one-sided test
stats.mannwhitneyu(x=df['A'], y=df['B'], alternative = 'two-sided')
# output
MannwhitneyuResult(statistic=489.5, pvalue=7.004695394561267e-07)

Kiểm tra máy tính trực tuyến để thực hiện bài kiểm tra Mann-Whitney U

Ghi chú. Trong ví dụ trên, giá trị p thu được từ mannwhitneyu dựa trên phép tính gần đúng thông thường vì cỡ mẫu lớn (n > 20). Nếu cỡ mẫu nhỏ, phép tính gần đúng bình thường là không phù hợp. Để có được giá trị p chính xác, hãy đặt method=”exact”. Hàm mannwhitneyu tự động tính giá trị p chính xác khi một trong các cỡ mẫu < 8. Cả hai giá trị p xấp xỉ chính xác và bình thường phải gần giống nhau

Giải thích bài kiểm tra Mann-Whitney U. Vì giá trị p thu được từ kiểm định Mann-Whitney U là có ý nghĩa (U = 489. 5, p < 0. 05), chúng tôi kết luận rằng năng suất của hai kiểu gen khác nhau đáng kể

Thực hiện một phía (năng suất trung bình của kiểu gen A lớn hơn năng suất trung bình của kiểu gen B) Phép thử Mann-Whitney U,

import scipy.stats as stats
stats.mannwhitneyu(x=df['A'], y=df['B'], alternative = 'greater')
# output
MannwhitneyuResult(statistic=489.5, pvalue=3.5023476972806333e-07)

Vì giá trị p thu được từ kiểm định Mann-Whitney U là có ý nghĩa (U = 489. 5, p < 0. 05), chúng tôi kết luận rằng năng suất của kiểu gen A lớn hơn đáng kể so với kiểu gen B

• Kiểm tra Friedman bằng R (có ví dụ và mã)
• Giá trị p là gì và cách tính giá trị p bằng tay

Người giới thiệu

1. Nachar N. Mann-Whitney U. Một thử nghiệm để đánh giá xem hai mẫu độc lập có đến từ cùng một phân phối hay không. Hướng dẫn về Phương pháp định lượng cho Tâm lý học. Tháng 3 năm 2008;4(1). 13-20
2. Phép thử Mann–Whitney
3. Thử nghiệm Mann Whitney U (Kiểm tra tổng xếp hạng Wilcoxon)

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi, nhận xét hoặc đề xuất nào, vui lòng gửi email cho tôi theo địa chỉ

Nếu bạn nâng cao kiến ​​thức và kỹ năng thực tế của mình từ bài viết này, hãy xem xét hỗ trợ tôi trên

Tác phẩm này được cấp phép theo Creative Commons Attribution 4. 0 Giấy phép quốc tế

Làm thế nào để bạn giải thích Mann

Khi tính U, số phép so sánh bằng tích của số giá trị trong nhóm A nhân với số giá trị trong nhóm B. Nếu giả thuyết khống là đúng, thì giá trị của U phải bằng một nửa giá trị đó. Nếu giá trị của U nhỏ hơn giá trị đó nhiều thì giá trị P sẽ nhỏ .

Làm thế nào để bạn làm một Mann

Kiểm định Mann-Whitney U được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa hai mẫu khi phân phối mẫu không có phân phối chuẩn và cỡ mẫu nhỏ (n <30). . .

Bước 1. Tạo dữ liệu. .

Bước 2. Tiến hành kiểm tra Mann-Whitney U. .

Bước 3. Diễn giải kết quả

Giá trị U có ý nghĩa gì trong Mann

Thống kê kiểm tra Mann-Whitney "U" phản ánh sự khác biệt giữa tổng hai thứ hạng . Nó càng NHỎ (có tính đến số lượng người tham gia mà bạn có trong mỗi nhóm) thì nó càng ít có khả năng xảy ra một cách tình cờ.

Làm thế nào để tôi báo cáo một Mann

Khi báo cáo kết quả của phép thử Mann–Whitney, điều quan trọng là phải nêu rõ. .

Thước đo xu hướng trung tâm của hai nhóm (trung bình hoặc trung vị; vì Mann–Whitney là phép thử thứ tự nên trung vị thường được khuyến nghị)