1樓:格子裡兮
選cb。
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不變成真實值了。
權b中位數是把已得值按一定順序排好,中間的值就是中位數,嚴格上說,可能是會受極端值影響的。不過影響很小就是了
ad所有數值均參加計算,肯定會受影響的。
2樓:匿名使用者
c眾數是出現次數最多的數,異常值肯定不是出現次數最多的數,要不豈不變成真內實值了。
b中位數容是把已得值按一定順序排好,中間的值就是中位數,嚴格上說,可能是會受極端值影響的。不過影響很小就是了
ad所有數值均參加計算,肯定會受影響的。
什麼是集中趨勢和離散趨勢?
3樓:喵喵喵
一、集中趨勢
集中趨勢是指一組資料所趨向的中心數值。對集中趨勢的度量就是採用具體的統計方法和統計測度對這一中心數值的測量和計量,以一個綜合數值來表述資料所趨向的這一中心數值的一般水平。
二、離散趨勢
在統計學上描述觀測值偏離中心位置的趨勢,反映了所有觀測值偏離中心的分佈情況。
異眾比率用於評價眾數的代表性測度。異眾比率越接近1,眾數的代表性越弱。四分位差是指上四分位數與下四分位數的絕對離差。平均差是指全部變數值與均值離差的絕對值的均值。
平均差以均值為中心,通過每個變數值與均值的絕對距離反應資料離散程度的測度。方差是指全部變數值與其均值的離差平方的均值。標準差是方差的算術平方根。
離散係數是指同一總體的標準差與均值的比較。標準化值是以變數值與其均值的差除以同一資料的標準化的比值。
集中趨勢和離散程度是關於資料分佈的基本測度,要進一步描述資料分佈的形態是否偏倚,偏倚的方向和程度;分佈是尖聳還是扁平,尖聳或扁平的程度,以及資料分佈形態與正態分佈的差異等,還需要對資料分佈的偏態和峰度進行測量。
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一、描述集中趨勢的統計量
統計學中常用平均數來描述一組變數值的集中位置或平均水平。常用的統計量指標有算數均數、幾何均數、中位數和百分位數。
1、算數均數:即為均數,用以反映一組呈對稱分佈的變數值在數量上的平均水平。
2、幾何均數:常用以反映一組經對數轉換後呈對稱分佈的變數值在數量上的平均水平。
3、中位數:適用於偏態分佈資料和一端或兩端無確切的數值的資料。是第50百分位數
4、百分位數:為一界值,用以確定醫學參考值範圍。
二、描述離散趨勢的統計量
離散趨勢是反映資料的變異程度,常用指標有極差、四分位間距、方差與標準差、變異係數。
1、極差:為一組資料的最大值和最小值之差,但極差不能反映所有資料的變異大小,且極易受樣本含量的影響。常用以描述偏態分佈。
2、四分位數間距:它是由第3四分位數與第1四分位數相減得到,常和中位數一起描述偏態分佈資料的分佈。
3、方差與標準差:反映一組資料的平均離散水平,消除了樣本含量的影響,常和均數一起用來描述一組資料中的離散和集中趨勢。
4、變異係數:多用於觀察指標單位不同時,可消除因單位不同而不能進行比較的困難。
4樓:匿名使用者
一、集中趨勢
集中趨勢又稱「資料的中心位置」、「集中量數」等。它是一組資料的代表值。集中趨勢的概念就是平均數的概念,它能夠對總體的某一特徵具有代表性,表明所研究的**現象在一定時間、空間條件下的共同性質和一般水平。
就變數數列而言,由於整個變數數列是以平均數為中心而上下波動的,所以平均數反映了總體分佈的集中趨勢,它是表明總體分佈的一個重要特徵值。
二、離散趨勢
在統計學上描述觀測值偏離中心位置的趨勢,反映了所有觀測值偏離中心的分佈情況。
計量資料的頻數分佈有集中趨勢和離散趨勢兩個主要特徵。僅僅用集中趨勢來描述資料的分佈特徵是不夠的,只有把兩者結合起來,才能全面地認識事物。我們經常會碰到平均數相同的兩組資料其離散程度可以是不同的。
一組資料的分佈可能比較集中,差異較小,則平均數的代表性較好。另一組資料可能比較分散,差異較大,則平均數的代表性就較差。描述一組計量資料離散趨勢的常用指標有極差、四分位數間距、方差、標準差、標準誤差和變異係數等,其中方差和標準差最常用。
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一、選擇中位數作為集中趨勢的情況
1、極端數值和偏態分佈:這兩個都是同一個道理,就是少數的極端值影響了平均數的計算,比如個人收入,他是一個非常明顯的偏態分佈,少部分人的超高收入的人將平均收入水平拉高了,所以這時候我們可以採用中位數作為集中趨勢。
2、未確定數值:有時候,我們測量一組個體的時候,某個個體具有一個未知或未確定的情況,比如測量老鼠從迷宮入口到出口一共犯了多少個錯誤,可能有些老鼠他始終就是走不到出口,
但是我們並不能去掉這個個體,因為這個個體可能代表了在總體中有一群老鼠,他就是走不出迷宮的。這時候我們不能去掉這個資料,但同時這個資料的值卻無法確定,這時候我們可以用中位數作為集中趨勢。
3、尾端開放式資料:當一個分佈他沒有上限或者沒有下限的時候,這個分佈他即受極端值的影響,尾端也是無窮盡,也沒辦法計算平均值,這時候也可以使用中位數作為集中趨勢。
4、順序量表:這個其實我還不是特別能理解,就是當使用順序量表是,順序量表之間是無法確定差異的,只能確定他們之間的從大到小這種方向,書上認為平均數不適合作為集中趨勢,因為平均數它需要差異,就是說他需要知道x軸上的距離。
二、選擇眾數作為集中趨勢的情況
1、稱名量表:這個應該很好理解,我們使用蘋果、葡萄、香蕉這種稱名量表時,沒辦法計算平均數與中位數,只能選擇眾數。
2、離散變數:比如統計每個家庭的兒童數量,可能會得到平均每個家庭有2.2個孩子,但是我們人不可能有2.2個啊,這時候使用眾數可能會更合適。
3、描述形狀:眾數基本不需要計算,所以當你想快速的介紹一組資料時,可以考慮使用眾數,比如一般考試成績平均的眾數是80,一下就能知道這個班的大體情況。
5樓:匿名使用者
一、集中趨勢(central tendency)在統計學中是指一組資料向某一中心值攏的程度,它反映了一組資料中心點的位置所在。
集中趨勢測度就是尋找資料水平的代表值或中心值,低層資料的集中趨勢測度值適用於高層次的測量資料,能夠揭示總體中眾多個觀察值所圍繞與集中的中心,反之,高層次資料的集中趨勢測度值並不適用於低層次的測量資料。
二、離散趨勢是指在統計學上描述觀測值偏離中心位置的趨勢,反映了所有觀測值偏離中心的分佈情況。
計量資料的頻數分佈有集中趨勢和離散趨勢兩個主要特徵。僅僅用集中趨勢來描述資料的分佈特徵是不夠的,只有把兩者結合起來,才能全面地認識事物。我們經常會碰到平均數相同的兩組資料其離散程度可以是不同的。
一組資料的分佈可能比較集中,差異較小,則平均數的代表性較好。另一組資料可能比較分散,差異較大,則平均數的代表性就較差。描述一組計量資料離散趨勢的常用指標有極差、四分位數間距、方差、標準差、標準誤差和變異係數等,其中方差和標準差最常用。
6樓:匿名使用者
集中趨勢集中趨勢(central tendency)在統計學中是指一組資料向某一中心值靠攏的程度,它反映了一組資料中心點的位置所在。集中趨勢測度就是尋找資料水平的代表值或中心值,低層資料的集中趨勢測度值適用於高層次的測量資料,能夠揭示總體中眾多個觀察值所圍繞與集中的中心,反之,高層次資料的集中趨勢測度值並不適用於低層次的測量資料。
度量方法
集中趨勢的度量包括了均值(mean),中位數(median),眾數(mode),中列數(midrange)。
離散程度與之相反,是實驗分析上表達誤差大小的引數 。
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