分位数函数 分布。 随机变量的为 对于0 <= p < 1 ，其中alpha是第一个形状参数， beta是第二个形状参数， F(x;alpha,beta)表示参数为alpha和beta的beta随机变量的累积分布函数。 安装 $ npm install distributions-beta-quantile 要在浏览器中使用，请使用 。 用法 var quantile = require ( 'distributions-beta-quantile' ) ; 分位数（p [，options]） 评估分布的。 p可以是0到1之间的number ， array ，typed array或matrix 。 var matrix = require ( 'dstructs-matrix' ) , mat , out , x , i ; out = quantile ( 0.

本文描述了最新的回归技术随机森林分位数回归森林（QRF）的新扩展，以应用于具有数千个特征的高维数据。 我们提出了一种新的子空间采样方法，该方法从两个单独的特征集中随机抽取一个特征子集，一个特征集包含重要特征，另一个特征集包含次要特征。 这两个功能部件集基于功能部件的重要性度量对输入数据进行分区。 通过使用特征置换产生分区原始重要性特征评分首先进行，然后应用p值评估将重要特征与次要特征分开。 新的子空间采样方法能够从袋装样本数据生成树，而回归误差较小。 对于点回归，我们从两个分位数Q0：05和Q0：95之间的范围中选择Y的预测值，而不是回归随机森林中使用的条件均值。我们的实验结果表明，具有这些扩展的随机森林要优于回归随机森林和分位数回归森林减少均方根残差。

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本文开发了一个条件分位数模型，可以学习序列数据的长期和短期记忆。 它建立在顺序神经网络上，但输出可解释的动态。 我们使用 1960 年代至 2018 年的历史数据将该模型应用于 11 个资产类别的资产回报时间序列。我们的结果表明，它不仅提取了条件波动率中的序列依赖结构，还提取了深埋在历史价格尾部的记忆。 我们根据广泛的流行模型进一步评估其风险价值预测。 我们的模型优于 GARCH 系列以及使用过滤历史模拟、条件极值理论和动态分位数回归的模型。 这些研究表明，资产回报的条件分位数具有持续的风险来源，而这些来源并非来自那些负责波动性聚类的人。 这些发现可能对一般风险管理，尤其是尾部风险预测具有重要意义。

beta分布的概率密度的matlab代码分布数据标量回归分析中的分位数函数 作者贡献清单表 数据 抽象的 多形胶质母细胞瘤（GBM）是最常见和最具侵害性的癌症，始于大脑。 大多数GBM诊断是通过医学成像（例如磁共振成像（MRI））进行的，其中MRI提供了广泛的高分辨率图像对比度，可作为临床决策或GBM研究中肿瘤进展的指标。 通常起源于单个细胞的GBM肿瘤随着其增殖表现出异质的生理和形态特征。 这些异质性特征使得难以预测GBM患者的治疗效果和结果。 在集成模型中识别源自肿瘤异质性的特征与临床测量之间的关联具有科学意义。 因此，我们的主要目标是评估肿瘤中图像强度的变化与各种临床，人口统计学和遗传因素之间的关系。 可用性 数据可用。 描述 对于我们的GBM案例研究，我们将TCGA协议同意的64例患者样本的放射影像以及相关的基因组和临床数据进行了整理（）。 这64例患者的由手术前T1加权对比后成像组成的成像数据可从The Cancer Imaging Archive（）获得。 从cBioPortal（）获得包括这些受试者的生存，临床和基因组数据的数据集。 我们使用了以下协变量，包括性别（21名

使用Prometheus计算百分位数值 springboot应用中Prometheus 获取百分位指标，需要实现 DistributionStatisticConfig配置类 这里介绍如何通过自定义 starter通过pom 引用的方式达到代码无侵入方式，主要达到两个需求： 1、配置类的过滤参数不能写在代码里，要实现通过参数配置方式注入，实际项目有近20个业务板块服务，用apollo作为配置中心 2、不能有代码侵入，不用在每个应用中手动加入配置类代码，近500人的研发团队，子应用多，需要通过集成后按照服务化集合后的应用通过pom 方式引用maven依赖，达到即插即用 介绍详见https://blog.csdn.net/lilong418/article/details/107512619