分位数（Quantile），亦称分位点，是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点，常用的有中位数（即二分位数）、四分位数、百分位数等。
常见分类
1、二分位数
对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，则中位数不唯一，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数，即二分位数。
一个数集中最多有一半的数值小于中位数，也最多有一半的数值大于中位数。如果大于和小于中位数的数值个数均少于一半，那么数集中必有若干值等同于中位数。
计算有限个数的数据的二分位数的方法是：把所有的同类数据按照大小的顺序排列。如果数据的个数是奇数，则中间那个数据就是这群数据的中位数如果数据的个数是偶数，则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数
P(X>A)=α，则数A称为X所服从的概率分布的上α分位点。
例如t～t(n-1)，使P(t>T)=α的数T称为t(n-1)分布的上α分位点。
t分布的密度函数是关于y轴对称的，因此对任实数a>0，P(t>a)=P(t<-a)
故P(|t|>a)=2P(t>a).
现在看到的t分布表制作有这样两种：
(1)列出的是使P(t>T)=α的T的值，将T记作t(α)（自由度不写了）
(2)列出的是使P(|t|>T)=α的T的值，将T记作t(α).
在(1)表格中查到的t(α/2)与在(2)表格中查到的t(α)是同一个数，都是这个t分布的上α/2分位点。
