数据特征的测度
1. 对统计数据特征的测度:主要从三方面入手:(1)分布的集中趋势,反映个数据向其中心值靠拢或聚集的程度;(2)分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势;(3)分布的片太和峰度,反映数据分布的形状。
2. 集中趋势的测度,主要包括位置平均数(众数M0、中位数Me)和数值平均数(算术平均数、几何平均数)算术平均数是集中趋势主要的测度值。
3. 位置平均数主要有:众数、中位数
4. 众数是一组数据中出现频数多的那个数值,用M0表示。不仅适用于品质数据,也适用于数值型数据。众数是一个位置代表值,不受极端值的影响,抗干扰性强。非常直观。
5. 中位数位置:
6. 中位数主要用于顺序数据,也适用于数值型数据,但不适用于分类数据,中位数也是一个位置代表值,不受极端值的影响,抗干扰性强。
众数(M0) 中位数(Me)7. 数值平均数主要有:算术平均数(简单算术平均和加权算术平均)、几何平均数。主要适用于数值型数据。注:算术平均数同时受到两个因素的影响:各组数值的大小、各组分布频数的多少。另外,易受极端值的影响。
8. 算术平均数有:简单算术平均数和加权算术平均数。
9. 几何平均数是n个观察值乘积的n词方根。计算几何平均数要求各观察值之间存在连乘积关系,它的主要用途是:(1)对比率、指数等进行平均。(2)计算平均发展速度。
10. 离散程度的测度主要包括:极差、标准差和方差、离散系数。
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