n. [数] 分位数；分位点
A method of detection of outliers from the exponential distribution is given by sample fractile to construct test statistics.
利用样本分位数构造检验统计量，给出来自于指数分布总体异常数据的一种检测方法。
Post stack seismic attributes such as seismic energy fractile frenquecy, dipping angle variance, instantaneous dipping angleetc. can be used to predict fracture developing band.
利用地震能量分位数频率、倾角方差和瞬时倾角等叠后地震属性可对裂缝发育带进行定性预测。
n.|quantile;[数]分位数；分位点
分位点（fractile）是统计学中用于描述概率分布的关键概念，指将数据总体或概率分布划分为等概率区间的临界值。其核心作用在于通过数值切割点反映数据的分布特征，例如四分位点将数据分为四等份，百分位点将数据分为100等份。
在工程与金融领域的应用中，分位点常被用于风险价值（VaR）计算。美国国家标准与技术研究院（NIST）将分位点定义为满足$P(X leq x_p) = p$的数值$x_p$，其中$p$代表累积概率值。这种数学表达可写作： $$ x_p = F^{-1}(p) $$ 式中$F^{-1}$表示累积分布函数的反函数。
分位点与分位数（quantile）存在细微区别：分位点特指具体切割位置，而分位数既可指切割点也可指区间段。例如三分位点将数据分为三个区间，但每个区间称为三分位数。这种区分在医学统计领域尤为重要，世界卫生组织的生长曲线标准制定就采用了多分位点评估法。
根据《统计学百科全书》的权威定义，分位点分类包括：
在质量控制领域，六西格玛管理法常使用$pm3sigma$对应的99.73%分位点作为过程控制边界。这种应用已被国际标准化组织（ISO）纳入质量管理体系标准。
Fractile（分位数/分位点）是一个统计学概念，用于描述数据分布中特定比例的位置。以下是详细解释：
Fractile表示将数据集按数值大小排序后，分割成若干等比例区间的临界值。例如：
在数据分析工具（如Qlik Sense）中，Fractile()函数用于计算分位点：
语法：Fractile(expr, fraction)
参数：expr（数据表达式），fraction（0-1之间的分位比例）。例如，Fractile([销售额], 0.9)可计算销售额的90%分位点。
如果需要实际计算或编程实现，建议参考具体工具（如Qlik、Python的numpy.quantile）的文档说明。
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