百分位数计算器
一组数据算出任意百分位、常用分位与完整分位表，还能查某个值在样本里胜过了多少人。
P90
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P25
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P50（中位数）
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P75
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样本数
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最小
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最大
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均值
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分位表
查值排名
使用指南
- 粘数据
逗号、空格、换行分隔都行，非数字内容会被忽略并在提示里告诉你忽略了几个。
- 填目标百分位
想直接看某个分位就填数字，0 到 100 之间，可以带小数；上方的分位表会同步标出同一套结果。
- 查某个值的排名
填一个数值，下方给出它严格小于多少比例的样本、含等值又是多少，用于「我这个成绩排第几」这类问题。
常见问题
百分位和百分比有什么区别？
百分比是「占整体的多少」，百分位是「排序后处在第几档」。考了 85 分，如果 85 分对应 P90，意思是有 90% 的人分数比你低——分数本身是 85，位置是 90。同一份数据里这两个数字经常差得很远，尤其是分布不均匀时。
为什么不同软件算出的分位数不一样？
因为百分位数没有唯一约定。常见的有九种方法：有的直接取第 ⌈n×p⌉ 个，有的在相邻两点做线性插值，有的用 (n+1) 而不是 n−1 做基数。样本量大时差别可以忽略，样本小于 20 时能得到完全不同的数。这里用 R-7（线性插值）方法，与 Excel 的 PERCENTILE.INC 和 numpy 默认一致。
P95 响应时间是什么意思？
把这段时间内所有请求的耗时从小到大排队，第 95% 位置那个值就是 P95。它表示 95% 的请求比它快、5% 比它慢。做 SLA 时比平均值有用得多——平均值会被少量极慢请求拉高，而被大量快请求掩盖长尾问题。
样本里没有这个值怎么办？
线性插值会算出一个中间值，它可能不在原始数据里。比如 1 到 10 这十个数的 P90 是 9.1，9.1 并不是样本中的任何一个。这是正常现象，插值的目的就是给出一个平滑的位置估计。