分位数（Quantile）是统计学中的一个重要概念，它将一组数据按大小顺序排列后，将这组数据分成几个等份的数值点。具体来说，分位数可以用来描述数据分布的相对位置。
常见的分位数包括：
1. 四分位数：将一组数据分为四个等份，每份包含25%的数据。其中，Q1（第一四分位数）表示下四分位数，Q2（第二四分位数）表示中位数，Q3（第三四分位数）表示上四分位数。
2. 百分位数：将一组数据分为100个等份，每份包含1%的数据。例如，P25表示25百分位数，即数据分布中25%的数据小于这个值。
3. 十分位数：将一组数据分为10个等份，每份包含10%的数据。
分位数的作用：
描述数据分布：通过分位数，可以了解数据的分布情况，例如了解数据集中或分散的程度。
比较不同数据集：在比较不同数据集时，可以使用分位数来消除数据量差异的影响。
识别异常值：通过分位数，可以更容易地识别出数据中的异常值。
在统计分析中，分位数是一个非常有用的工具，可以帮助我们更好地理解数据分布。
