集中趋势和离散趋势
集中趋势和离散趋势
集中趋势和离散趋势集中趋势和离散趋势是描述数据分布特征的两个重要概念。
集中趋势用于衡量数据的中心位置，一般用平均值、中位数和众数来表示；而离散趋势则用于量化数据的分散程度，常用的度量包括范围、方差和标准差等。
首先，集中趋势是指数据的中心位置，它反映了数据的一般水平。
平均值是一组数据中所有数值的总和除以数据的个数，它具有高可操作性和表达性，但对于含有极端值的数据可能会有较大的偏差。
中位数是将一组数据按大小顺序排列后位于数列中间的数值，它对异常值不敏感，能够更好地展示数据整体分布情况。
众数是一组数据中出现频率最高的数值，常用于描述离散型数据的集中趋势。
其次，离散趋势是指数据的分散程度或分布的离散程度，它反映了数据的差异程度。
范围是数据的最大值和最小值之间的差异，它直观地反映了数据的波动范围。
方差是数据与平均值之间差异的平均值，它衡量了数据整体的离散程度，数值越大表示数据越分散。
标准差是方差的平方根，它具有与原始数据相同的度量单位，常用于度量连续型数据的离散趋势。
集中趋势和离散趋势在统计学中有广泛的应用。
在描述数据特征时，通过集中趋势可以直观地了解数据的中心位置和一般水平，从而具有参考价值。
而离散趋势则帮助我们了解数据的变异程度，通过度量数据的分散程度可以判断数据的稳定性和可靠性。
这两个概念相辅相成，共同构成了对数据特征的全面描述。
当进行数据分析和决策时，我们需要同时考虑数据的集中趋势和离散趋势。
集中趋势能够帮助我们了解数据的普遍水平，为个体或群体的表现提供参考，而离散趋势可以帮助我们判断数据的稳定性和差异程度，进而做出更加准确的决策。
总之，集中趋势和离散趋势是描述数据特征的两个重要概念。
集中趋势用于衡量数据的中心位置，离散趋势用于度量数据的分散程度。
它们互为补充，帮助我们全面了解数据的特征，从而更好地进行数据分析和决策。
数据的集中趋势与离散程度
数据的集中趋势与离散程度统计学中，描述和衡量数据分布特征的两个重要方面是集中趋势和离散程度。
集中趋势指的是数据集中在哪个数值附近，而离散程度描述了数据的分散程度。
在本文中，我将详细介绍集中趋势和离散程度的定义、常用的衡量指标和如何应用。
一、集中趋势集中趋势是指数据集中在哪个数值处的趋势或位置，常用的衡量指标包括均值、中位数和众数。
1. 均值均值是数据集所有观测值的算术平均数。
它是最常用的衡量集中趋势的指标。
计算均值的方法是将所有观测值相加，再除以观测值的个数。
均值受极端值的影响较大。
2. 中位数中位数是将数据集按照大小排序后，位于中间位置的观测值。
如果数据集的个数是奇数，则中位数就是排序后位于中间的观测值；如果数据集的个数是偶数，则中位数是中间两个观测值的平均数。
中位数对极端值不敏感，更能反映数据的典型情况。
3. 众数众数是数据集中出现频率最高的观测值。
一个数据集可能存在一个众数，也可能存在多个众数，或者没有众数。
众数主要用于描述离散型数据。
二、离散程度离散程度是描述数据分散程度的指标，常用的衡量指标包括极差、方差和标准差。
1. 极差极差是数据集中最大观测值和最小观测值之间的差值。
极差越大，表示数据的离散程度越大；极差越小，表示数据的离散程度越小。
极差对极端值非常敏感。
2. 方差方差是数据集观测值与均值之差的平方的平均值。
方差衡量了数据与其均值之间的离散程度，数值越大表示数据的离散程度越大，反之亦然。
方差对极端值非常敏感。
3. 标准差标准差是方差的平方根，用于衡量数据集的离散程度。
标准差具有与原始数据相同的度量单位，比方差更容易解释和理解。
标准差越大，表示数据的离散程度越大，反之亦然。
三、应用集中趋势和离散程度的概念和指标在各个领域具有广泛的应用。
在金融领域，通过分析股票价格的均值和离散程度，可以评估股票的风险和收益。
在市场调研中，通过分析产品价格的中位数和标准差，可以了解市场需求和产品价值的稳定性。
第2讲 频数分布的集中趋势与离散趋势
第二讲 频数分布的集中趋势与离散趋势① 频数分布通过调查或试验取得原始资料后，要对全部资料进行检查和核对后，才能进行数据的整理。
根据样本资料的多少确定是否分组，一般样本容量n<30称为小样本，可直接进行统计描述分析，样本容量n>30称为大样本，此时须将数据分成若干组后进行描述分析。
1、频数分布表1）、频数表的编制相同观察结果出现的次数称为频数。
将所有观察结果的频数按一定顺序排列在一起便是频数表(frequency table)。
步骤：① 找出最大和最小值，计算极差 R=X max ―X min② 根据斯梯阶公式确定组距n RH log 322.31+=③ 扫描样本值，划记后获得频数 2）、频数表的用途① 大样本数据（不限于计量资料）常用的表达方式。
② 便于观察数据的分布类型。
③ 便于发现资料中远离群体的某些特大或特小的可疑值，必要时经检验后舍去。
④ 当样本含量足够大时，各组段的分布频率作为分布概率的估计值。
样本量与分组数量的关系样本量分组数30 ~ 60 5 ~ 860 ~ 100 7 ~ 10100 ~ 200 9 ~ 12200 ~ 500 10 ~ 18500以上15 ~ 30例1：某地随机检查了140名成年男性红细胞数(1012/L)4.765.26 5.61 5.95 4.46 4.57 4.31 5.18 4.92 4.27 4.77 4.885.00 4.73 4.47 5.34 4.70 4.81 4.93 5.04 4.40 5.27 4.63 5.50 5.24 4.97 4.71 4.44 4.94 5.05 4.78 4.52 4.63 5.51 5.24 4.98 4.33 4.83 4.56 5.44 4.79 4.91 4.26 4.38 4.87 4.99 5.60 4.46 4.95 5.07 4.80 5.30 4.65 4.77 4.50 5.37 5.49 5.22 4.58 5.074.81 4.54 3.82 4.01 4.89 4.625.12 4.85 4.59 5.08 4.82 4.935.05 4.40 4.14 5.01 4.37 5.24 4.60 4.71 4.82 4.94 5.05 4.79 4.52 4.64 4.37 4.87 4.60 4.72 4.83 5.33 4.68 4.80 4.15 4.65 4.76 4.88 4.61 3.97 4.08 4.58 4.31 4.05 4.16 5.04 5.15 4.50 4.62 4.73 4.47 4.58 4.70 4.81 4.55 4.28 4.78 4.51 4.63 4.36 4.48 4.59 5.09 5.20 5.32 5.05 4.41 4.52 4.64 4.75 4.49 4.22 4.71 5.21 4.94 4.68 5.17 4.91 5.02 4.76R= 5.95 ― 3.82 = 2.13连续型资料:红细胞数(1012/L)（1）频数f(2)组中值X（3）Fx(4)=(2)*(3)3.80~4.00~ 4.20~ 4.40~ 4.60~4.80~5.00~ 5.20~ 5.40~ 5.60~ 5.80~ 261125322717134213.904.104.304.504.704.905.105.305.505.705.907.824.647.3112.5150.4132.386.768.922.011.45.9合计140（∑f）669.8（∑fX）离散型资料:我国某地农村1995年已婚育龄妇女现有子女数的分布子女数（1）妇女数f（2）频率（%）（3）累计频数（4）累计频率（%）（5）0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ≥10 合计137512519130426285602171913695725532681513731561455259.4517.3020.9119.6214.929.414.982.250.100.260.11100.0013751389226934897908119627133322140577143845144996145369145525——9.4526.7547.6567.2882.2091.6196.6098.8599.6499.89100.00——（一）、均数（mean ）的计算① 直接法n xn x x x x x in∑=+++=...32 1例2. 10名7岁男童体重（kg ）分别为：17.3、 18.0、 19.4、 20.6、21.2、21.8、 22.5、 23.2、 24.0、 25.5，求平均体重。
正态分布的集中趋势和离散统计指标
正态分布的集中趋势和离散统计指标在统计学中，正态分布是一种非常重要且常见的概率分布，也被称为高斯分布。
它具有许多重要特性，其中包括集中趋势和离散统计指标。
在本文中，我们将探讨正态分布的集中趋势和离散统计指标，以及它们在实际应用中的意义和重要性。
1. 集中趋势指标正态分布的集中趋势指标是描述数据集中取值位置的统计量。
常见的集中趋势指标包括均值、中位数和众数。
其中，均值是所有数据值的平均数，是最常用的集中趋势指标之一。
在正态分布中，均值通常位于分布的中心位置，并且具有对称性。
除了均值，中位数和众数也是描述集中趋势的重要指标。
中位数是将数据集等分为两部分的数值，而众数则是数据集中出现最频繁的数值。
在实际应用中，集中趋势指标可以帮助我们理解数据分布的中心位置，判断数据的平均水平，并做出相应的决策。
在财务报表分析中，我们可以利用均值来评估企业的盈利水平，进而制定财务策略和规划预算。
在医学研究中，研究人员也常用中位数来描述疾病的发病率，以便做出治疗方案和预防措施。
2. 离散统计指标除了集中趋势指标外，正态分布还具有离散统计指标，用于描述数据的分散程度和波动性。
常用的离散统计指标包括标准差、方差和极差。
标准差是数据偏离均值的平均距离，是描述数据离散程度的重要统计量。
方差则是标准差的平方，用于衡量数据的波动性和离散程度。
另外，极差是描述数据取值范围的统计量，可以帮助我们了解数据的最大和最小取值之间的差异程度。
在实际应用中，离散统计指标可以帮助我们评估数据的波动性和风险程度，从而制定相应的风险管理和控制策略。
在金融投资中，我们可以利用标准差来衡量资产价格的波动性，进而评估投资风险并调整投资组合。
在生产制造中，研究人员也常用方差来评估生产过程的稳定性和一致性，以便提高生产效率和质量。
个人观点和理解对于正态分布的集中趋势和离散统计指标，我认为它们在数据分析和决策制定中起着至关重要的作用。
集中趋势指标可以帮助我们理解数据的中心位置，从而判断平均水平和典型取值。
集中和离散趋势指标
集中和离散趋势指标1.引言1.1 概述概述部分将介绍集中和离散趋势指标的基本概念和背景。
集中趋势指标和离散趋势指标是统计学中常用的分析工具，用于描述和度量数据集中和离散程度的重要指标。
在实际问题中，我们经常遇到需要描述和分析数据集中和离散程度的情况。
集中趋势指标主要关注数据的中心值，用于度量数据集中在何处，以及数据的均匀分布程度。
而离散趋势指标则用于度量数据的分散程度，即数据的离散程度有多大。
集中趋势指标和离散趋势指标在统计学、经济学、金融学等领域被广泛应用。
例如，在统计学中，我们常常使用平均值、中位数、众数等指标来描述数据的集中趋势；而方差、标准差、极差等指标则用于度量数据的离散趋势。
本文将分别介绍集中趋势指标和离散趋势指标的定义和解释，并列举一些常见的集中趋势指标和离散趋势指标的示例。
通过对这些指标的应用和分析，我们能够更加客观地了解数据的分布特征，为后续的数据分析和决策提供依据。
在下一章节的正文部分，我们将详细介绍集中趋势指标和离散趋势指标的定义、计算方法和使用场景。
希望通过本文的介绍，读者能够对集中和离散趋势指标有一个全面的认识，并能够在实际应用中灵活运用这些指标，提高数据分析的精确性和准确性。
接下来，我们将开始介绍集中趋势指标的相关内容，包括定义和解释等方面的内容。
敬请关注！1.2 文章结构文章结构部分的内容：本文将围绕集中和离散趋势指标展开讨论。
首先，在引言部分进行概述，介绍集中和离散趋势指标的基本概念和作用。
然后，通过分析文章目录可以看出，正文部分将重点介绍集中趋势指标和离散趋势指标，包括它们的定义和解释以及常见的指标类型。
最后，在结论部分对集中趋势指标和离散趋势指标的应用进行总结。
具体而言，在正文部分，我们会首先介绍集中趋势指标，包括其定义和解释。
随后，会详细介绍一些常见的集中趋势指标，例如均值、中位数和众数等。
这些指标能够反映数据集中在某个位置或数值上的趋势，有助于我们对数据的整体特征进行理解和分析。
3第三章 集中趋势和离散趋势
f
2
Sm1 i
fm
式中： U ——中位数所在组的上限
Sm1 ——大于中位数组的各组次数之和
中位数最大的特点是：它是序列中间1项或2项的平均数，不受极 端值的影响，所以在当一个变量数列中含有特大值与特小值的情 况下，采用中位数较为适宜。正式由于中位数的这一特点，在统 计研究中，当遇到掌握统计资料不多而且各标志值之间差异程度 较大或频数分布有偏态时，为避免计算标志值所得的算术平均数 偏大或偏小，就可利用中位数来表示现象的一般水平。
返回本章
返回总目录
4. 中位数
中位数是一种按其在数列中的特殊位置而决定的平均数。把总 体各单位标志值按大小顺序排列后，处在中点位次的标志值就 是中位数，它将全部标志值分成两个部分，一半标志值比它大， 一半标志值比它小，而且比它大的标志值个数和比它小的标志 值个数相等。
要求得中位数，首先要确定中位数的位次。
返回本章
返回总目录
用偏度系数准确地测定分布的偏斜程度和进行比较分析。
※ Pearson偏度系数，用SK 表示。
SK X MO
SK 为无量纲的系数，通常取值在-3~+3之间。绝对值越大，
说明分布的倾斜程度越大。
SK =0 SK > 0 SK < 0
对称分布 右偏分布 左偏分布
返回本章
返回总目录
过给定的范围，就说明有不正常情况产伤。但极差受到极端是的影响，测
定结果往往不能反映数据的实际离散程度。
返回本章
返回总目录
2. 四分位差
四分位差是根据四分位数计算的。首先把变量各单位标志值从 小到大排序，再将数列四等分，处于四分位点位次的标志值就 是四分位数，记作 M1，M2，M3 ，M1 为第一四分位数（也称为下 四分位数），M2 为第二四分位数，就是中位数 Me ，M3 为第三 四分位数。 四分位差的计算公式为： 四分位差 M3 M1
集中趋势与离散趋势
允许用户自定义查询条件、筛选数据和调整图表 参数，以便更深入地探索数据的内在规律和关联 关系。
数据动画
将数据变化过程以动画形式展现出来，帮助用户 更直观地理解数据的变化趋势和动态特征。
06 总结与展望
CHAPTER
主要发现与结论
集中趋势描述
通过平均数、中位数和众数等指标，可以有 效地描述数据的集中趋势，反映数据分布的 中心位置。
众数
一组数据中出现次数最多的数。众数可能不唯一，也可能不存在。众数适用于分类数据和顺序数据，对于数值型 数据，如果数据分布的波动性较大，众数可能不能很好地代表数据的集中趋势。
03 离散趋势
CHAPTER
定义与概念
离散趋势
指一组数据中各数值之间的差异程度 或离散程度，是数据分布的另一个重 要特征。
直方图（Histogram）
将数据按照一定范围进行分组并用矩形条表示，通过矩形条的高度和宽度反映数据的分布 规律。
散点图（Scatter Plot）
用点的位置表示两个变量之间的关系，可通过观察点的分布情况和趋势线分析数据的集中 和离散趋势。
动态数据可视化在趋势分析中的应用
1 2 3
时间序列分析
通过动态展示数据随时间变化的情况，揭示数据 的长期趋势、季节波动和周期性规律。
• 关注数据质量和异常值处理：在实际数据分析中，异常值和数据质量问题是不 可忽视的。未来的研究可以关注如何有效地处理异常值和数据质量问题，以提 高集中趋势和离散趋势分析的准确性和可靠性。例如，可以采用稳健的统计方 法或者数据清洗技术对异常值进行处理，以保证分析结果的稳定性和可靠性。
谢谢
THANKS
Tableau
功能强大的数据可视化工具，支持交互式数据分析和动态图表展示， 适用于大数据处理。
集中趋势离散趋势分布形态
集中趋势离散趋势分布形态【最新版】目录1.什么是集中趋势和离散趋势2.集中趋势的度量指标3.离散趋势的度量指标4.集中趋势和离散趋势的应用正文集中趋势和离散趋势是统计学中常用的概念，用于描述一组数据的特征。
集中趋势是指一组数据所趋向的中心数值，而离散趋势则是指数据值之间的差异程度。
集中趋势的度量指标包括算术均数、几何均数、中位数和百分位数。
算术均数是一组数据所有数值的和除以数据个数，它对总体的平均水平具有代表性。
几何均数适用于描述正偏态分布的数据集，它是所有数据值的乘积的 n 次方根。
中位数是一组数据排序后位于中间位置的数值，它对总体的中心位置具有代表性。
百分位数则是将一组数据按照大小排序后，某个百分比位置的数值。
离散趋势的度量指标包括方差、标准差、范围、四分位差和离散系数。
方差是一组数据与其算术均值之差的平方和的平均值，它反映了数据的波动程度。
标准差是方差的平方根，它也是描述数据离散程度的一个常用指标。
范围是一组数据中最大值与最小值之差，它反映了数据的范围。
四分位差是一组数据中上四分位数与下四分位数之差，它用于描述数据的中间50% 范围内的离散程度。
离散系数是标准差与算术均值之比，它用于比较不同单位或量级的数据集的离散程度。
集中趋势和离散趋势在实际应用中有着广泛的应用。
例如，在经济学中，可以使用集中趋势度量指标来描述收入、财富或产量的分布情况，而离散趋势度量指标则可以用来评估经济不平等程度或市场竞争程度。
在生物学中，集中趋势和离散趋势可以用来描述生物种群的特征，如平均寿命、身高、体重等。
在教育学中，集中趋势和离散趋势可以用来评估学生的学术表现，如平均成绩、成绩分布等。
总之，集中趋势和离散趋势是描述数据特征的重要概念，它们在实际应用中有着广泛的应用价值。
第3章集中趋势和离散趋势lily
例
投资银行某笔投资的年利率是按复利计算的，25年的年利 率分配是：有1年为3%，有4年为5%，有8年为8%，有10年为10%， 有2年为15%，求平均年利率。
利率(%) 3 5 8 10 15 合计 年数 1 4 8 10 2 25
平均本利率 1.031.05 1.08 1.1 1.15
• 例如：某企业共有8名高层管理人员，其月 工资分别为（单位：元）：2000、2050、 2150、2180、2200、2200、2500、2800，计 算该企业8位高层管理人员的平均工资。
平均工资 2000 2050 2150 2180 2200 2200 2500 2800 8 2260 （元）
• 一般情况下，几何平均数主要用于计算： • （1）流水生产线产品的平均合格率； • （2）按复利计息时，计算若干年的平 均利率； • （3）一定时期现象的平均发展速度。
五、中位数
Me
1.概念： 将总体中各单位标志值按大小顺序排列， 居于中间位置的那个标志值就是中位数。
2.中位数的计算方法
① 由未分组资料确定中位数
实际产值总额 （2）平均计划完成程度 计划产值总额 （各企业实际产值） 各企业实际产值 （ 各企业计划完成程度） 1140 13440 2300 1140 13440 2300 95% 105% 115% 16880 105.5% 16000
练习题
• 1、某企业职工工资资料如下表所示
中位数的位置 n1 2 ( n为总体单位数)
⑴ n为奇数时，则居于中间位置的那个标志值就是中位数。
例
有五个工人生产某产品件数，按序排列如下： 20，23，26，29，30 n 1 5 1 3 2 2 即，第3位工人日产26件产品为中位数：M e 26(件) 中位数位置
数据的集中趋势与离散程度
（一）知识要点知识点1：表示数据集中趋势的代表平均数、众数、中位数都是描述一组数据集中趋势的特征数，只是描述的角度不同，其中平均数的应用最为广泛。
知识点2：表示数据离散程度的代表极差的定义：一组数据中最大值与最小值的差，能反映这组数据的变化范围，我们就把这样的差叫做极差。
极差=最大值－最小值，一般来说，极差小，则说明数据的波动幅度小。
知识点3：生活中与极差有关的例子在生活中，我们经常用极差来描述一组数据的离散程度，比如一支篮球队队员中最高身高与最矮身高的差。
一家公司成员中最高收入与最低收入的差。
知识点4：平均差的定义在一组数据x1，x2，…，x n中各数据与它们的平均数的差的绝对值的平均数即T=叫做这组数据的“平均差”。
“平均差”能刻画一组数据的离散程度，“平均差”越大，说明数据的离散程度越大。
知识点5：方差的定义在一组数据x1，x2，…，x n中，各数据与它们的平均数差的平方，它们的平均数，即S2=来描述这组数据的离散程度，并把S2叫做这组数据的方差。
知识点6：标准差方差的算术平方根，即用S=来描述这一组数据的离散程度，并把它叫做这组数据的标准差。
知识点7：方差与平均数的性质若x1，x2，…x n的方差是S2，平均数是，则有①x1+b，x2+b…x n+b的方差为S2，平均数是+b②ax1，ax2，…ax n的方差为a2s2，平均数是a③ax1+b，ax2+b，…ax n+b的方差为a2s2，平均数是a+b同步练习：1为了从甲、乙两名学生中选拔一人参加电脑知识竞赛，在相同条件下对他的电脑知识进行了10次测试，成绩如下：（单位：分）甲的成绩76849086818786828583乙的成绩82848589798091897479回答下列问题：（1）甲学生成绩的众数是分，乙学生成绩的中位数是分。
（2）若甲学生成绩的平均数为，乙学生成绩的平均数为，则与的大小关系是。
（3）经计算知=13.2，=26.36，这说明。
新编统计学原理 第三章 集中趋势和离散趋势
(四) 中位数 将总体各单位的某一变量值按大小顺序排列， 位于中间位置上的变量值即为中位数。显然， 中位数将全部数据等分成两部分：一部分数据 比中位数大，一部分数据比中位数小。从这个 意义上说，中位数以其居中的位置，代表了经 济现象某一方面的一般水平。 依据资料的不同，中位数的计算，可以有两种 不同的方法。
3. 加权算术平均数与简单算术平均数的关系 简单算术平均数的大小只与变量值的大小有 关，加权算术平均数的大小不仅与各组变量 值大小有关，而且受各组变量值出现的次数 （权数）大小的影响。权数愈大，其对应的 变量值对算术平均数的影响愈大；反之，则 愈小，权数的大小对算术平均数的大小起着 权衡轻重的作用。只有当各组的权数完全相 等时，加权算术平均数才等于简单算术平均 数。
4. 算术平均数的数学性质 （1）各变量值与其算术平均数的离差之和等 于零，即 ∑（x-X）=0 （2）各变量值与其算术平均数的离差平方之 和为最小，即 ∑（x-X）＾2为最小值
（二） 调和平均数 调和平均数是根据变量值倒数计算的一种算 术平均数，也称倒数平均数。调和平均数 根据资料的不同，分为简单调和平均数和 加权调和平均数。
式中Xh表示加权调和平均数； x表示各组变量值； f表示各组变量值所出现的次数； n表示各组变量值次数之和。
（三） 几何平均数 几何平均数是n个变量值连乘积的n次方根，根 据所依据的资料不同，也可分为简单几何平 均数和加权几何平均数。计算公式为： 1.简单几何平均数 n n x g x 1 x 2 xn x 式中 xg 表示几何平均数； x表示各变量值； n表示变量值个数； π 表示连乘符号。
1. 简单调和平均数 简单调和平均数往往是根据未分组资料计算 的。其公式为：
xh 1
统计学课件 第2章-集中趋势与离散趋势
∑ (X
N i =1
i
− X
)=
0
（2）各变量值与其算术平均数的离差平方和最小： ）各变量值与其算术平均数的离差平方和最小：
∑ (X
N i =1
i
− X
)
2
= min
▲注意： 注意： 均值容易受到统计数据中个别极端数据的影响， 均值容易受到统计数据中个别极端数据的影响， 从而使均值代表某组统计数据的“平均水平” 从而使均值代表某组统计数据的“平均水平”时失 去意义，这时往往用“剔除极端值” 去意义，这时往往用“剔除极端值”的方法加以修 正。 的最高值用10000代替， 代替， 如例1中，如果将月薪 中 如果将月薪2825的最高值用 的最高值用 代替 则均值为3038 则均值为
S m −1 + f m + S m +1 = ∑ f
某班级英语考试成绩分组情况见下表： 例4.某班级英语考试成绩分组情况见下表： 某班级英语考试成绩分组情况见下表
成绩分组 人数 （分） 50以下 2 以下 50~60 5 60~70 10 累计人数 2 7 17 成绩分组 （分） 70~80 80~90 90以上 以上 人数 18 9 6 累计人数 35 44 50
X < Me < Mo
当分布右偏时（说明存在极端大的值） 当分布右偏时（说明存在极端大的值）
X > Me > Mo
3.在偏斜度适度的情况下，不论是左偏还是右偏，中位数与 在偏斜度适度的情况下，不论是左偏还是右偏， 在偏斜度适度的情况下 算术平均数之差约等于众数与算术平均数之差的1/3， 算术平均数之差约等于众数与算术平均数之差的 ，即有如 下经验公式： 下经验公式： 1 M e − X = (M O − X ) 3
集中和离散趋势
K n(n 1) ( xi x )4 3[ ( xi x )2 ]2 (n 1) (n 1)(n 2)(n 3)s 4
分组
K
4 ( M x ) fi i i 1
k
ns
4
3
峰度系数
K=0，数据服从标准正态分布 K>O，数据呈尖峰分布 K<0，数据呈平峰分布
总体方差
2
样本方差
2 ( X X ) i i 1
N
N
2 ( x x ) i i 1 n
s2
n 1
自由度
概念
一组数据中可以自由取值的个数 当样本数据的个数为n时，若样本均值 x 确 定后，只有n－1个数据可以自由取值，其中必 有一个数据不能自由取值，所以自由度为n－1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
A、B两组学生成绩
6 方差和标准差
方差（Variance）
各变量值与其平均数离差平方的平均数
图示 变量值 平均数 变量值 到均值 的距离
标准差（Standard
deviation，S.D.）
方差的平方根 标准差越大，变量值越分散，平均数解释力越低
方差的计算公式
小结
集中－离散
众数－异众比例 中位数－极差 四分位数－四分位差 平均数－方差、标准差、标准误、离散系数 选用哪组测度指标要根据掌握的数据的类型和分 析目的来确定
小结
表1 不同层次数据的集中趋势测量指标 众数 分 定类 变量值 类 定序 连 定距 变量值 续 组中值 定比 计算 中位数 平均数
集中趋势和离散趋势的作用和区别
集中趋势和离散趋势的作用和区别集中趋势和离散趋势是统计学中常用的概念，它们用于描述数据分布的特征。
集中趋势主要关注数据的中心位置，而离散趋势则关注数据的分散程度。
它们在统计分析中起着不同的作用，下面我将详细介绍集中趋势和离散趋势的作用和区别。
集中趋势，也称为中心趋势，用于度量数据分布的中心位置。
最常用的度量值包括均值、中位数和众数。
均值是所有观测值的总和除以观测值的个数，它反映了数据的平均水平。
中位数是将所有观测值按照大小顺序排列，然后找出中间位置的值，它可以用来表示数据的中间水平。
众数是数据中出现次数最多的值，它能够描述数据的典型水平。
这些集中趋势的度量值可以帮助我们了解数据的整体趋势，识别潜在的规律和特征，并进行比较和推断。
集中趋势的作用主要有以下几个方面。
首先，它可以提供数据的总体特征，帮助我们了解数据的平均水平和中间水平，从而更好地理解和分析数据。
其次，集中趋势可以用来进行数据的比较和推断。
通过比较不同数据集的均值、中位数和众数，我们可以判断两个数据集的差异和相似性，进而得出可能的结论。
此外，集中趋势还可以用来进行数据的预测和决策。
通过观察数据的中心位置，我们可以推断未来的趋势和发展方向，做出相应的决策。
离散趋势，也称为散布趋势，用于度量数据分布的分散程度。
最常用的度量值包括标准差、方差和范围。
标准差是观测值与均值之间差值的平方的平均值的平方根，它反映了数据的分散程度。
方差是标准差的平方，也是用于度量数据的离散程度。
范围是观测值的最大值和最小值之间的差，它可以用来描述数据的变化范围。
这些离散趋势的度量值可以帮助我们了解数据的分散程度，识别极值和异常值，并进行数据的采样和控制。
离散趋势的作用主要有以下几个方面。
首先，它可以帮助我们了解数据的分散程度和稳定性。
通过观察标准差、方差和范围的大小，我们可以得知数据的波动程度。
其次，离散趋势可以帮助我们识别异常值和极值。
通过观察数据的分散程度，我们可以判断是否存在异常情况，进而排除影响或做出相应的处理。
集中趋势、离散趋势的描述
频数 (2) 1 3 6 8 17 20 17 12 9 5 2 1 101
1´2.45 3´2.75 L1´5.75 409.75 X 4.06(mmol/L) 1 3L 1 101
2014-12-2 延安大学医学院计量资料统计描述 29
2、知识点：
①均数应用于呈正态分布或近似正态分布的计量资 料。 ②当资料呈正态分布时，均数位于分布的中心。 ③每个观察值都加一个常数A，则均数为原均数加
2014-12-2
延安大学医学院计量资料统计描述
23
二、平均水平（集中趋势）指标
统计上使用平均数（average）这一指标体
系来描述一组变量值的集中位置或平均水平。
常用的平均数有:
算术均数
几何均数 中 位 数
2014-12-2
众 数 调和均数
延安大学医学院计量资料统计描述
24
（一）算术均数
算术均数：简称均数（mean）
13.5
19.5
25.5
31.5
37.5
43.5.
血清转氨酶（mmol/L）
图2-2 115名正常成年女子血清转氨酶的频数分布
115名正常成年女子血清转氨酶（mmol/L）含量分布
转氨酶含量 12～ 15～ 18～ 21～ 24～ 27～ 30～ 33～ 36～ 39～ 42～45
2014-12-2 延安大学医学院计量资料统计描述
10
4．划记并统计频数
逐一划记
L X U
2014-12-2
延安大学医学院计量资料统计描述
11
101名正常成年女子的血清总胆固醇（mmol/L）频数分布
组 段
(1) 2.30～ 2.60～ 2.90～ 3.20～ 3.50～ 3.80～ 4.10～ 4.40～ 4.70～ 5.00～ 5.30～ 5.60～5.90 合 计
集中和离散趋势的描述
集中和离散趋势的描述
集中趋势描述了数据集中在哪个位置，而离散趋势描述了数据在这个位置周围是如何分布的。
集中趋势主要有以下几种描述方法：
1. 均值：均值是数据集中趋势最常用的描述方法，它是所有数据值的总和除以数据个数。
2. 中位数：中位数是将数据按照大小排序后，居于中间位置的数值。
它不受极端值的影响，更能准确地描述数据的集中趋势。
3. 众数：众数是数据集中出现最频繁的数值。
它在描述离散数据时特别有用。
离散趋势主要有以下几种描述方法：
1. 极差：极差是数据的最大值与最小值之间的差异，反映了数据的全局离散情况。
2. 方差：方差是每个数据值与均值之差的平方的平均值。
它用来度量数据集中的每个数据与均值的离散程度。
3. 标准差：标准差是方差的平方根。
它提供了数据分布的平均偏离程度，可以帮助评估数据的离散性。
4. 四分位数：四分位数是将数据按大小排序后分成四个等份，每个等份包含25%的数据。
第二个等份即为中位数，而第一个和第三个等份则为上下四分位数。
四分位数能够提供更详细的数据分布信息。
以上这些描述方法都可以帮助人们更好地理解数据的集中和离散趋势，从而做出更准确的分析和决策。
四、单变量的描述统计离散趋势分析和集中趋势分析
解：Md位置
＝
成 绩 甲 乙 丙 丁 N
频 累计频次 次 cf 85 500 195 415 210 220 10 10 500 500
N＋ 1 2
500＋ 1 ＝ 2
＝250.5
中位值Md＝乙
15
2、分组数据
根据统计表中的累积百分比，找出含有 50%的区间 找出含有50%区间的上界值U，下界值 L，上界累计百分数U%，下界累计百分 数L%以及组距等信息 根据线段对应成比例的原理，计算出累 计百分比为50%的变量值
O
fM
o
：众值的频次
44
异众比率(先找出众值.找到众值的频次分布)
表 1 家庭结构的频次分布表 家庭结构 频次 百分比 核心家庭 1050 49.3 直系家庭 720 33.8 联合家庭 110 5.2 其它 250 11.7 N 2130 100
【例1】：根据表1中 的数据，计算众值 和异众比率。
16
n cf 2 Md L f
w
L：中位数组的下限 f：中位数组的频数 w：中位数组的组距 （U-L） cf：低于中位数组下 限的累加次数 n：全部个案数 Md位置=n/2 （上 下各50%的位置）
17
ห้องสมุดไป่ตู้
例：分组数据：
首先将各组的次数累加起来
求中位数的位置： Md位置=n/2 =212/2=106
第106个位置在 25-35之间
18
分组变量看作是一组连续的数值
10 25 94 12
?
106
35
124
30
19
数据的集中趋势和离散程度知识点
数据的集中趋势和离散程度知识点文章一：《啥是数据的集中趋势？》朋友们，咱今天来聊聊数据的集中趋势。
比如说，咱班这次考试的成绩。
要是大部分同学都考了 80 分左右，那 80 分就可能是这个成绩数据的集中趋势。
再比如，咱去菜市场买菜。
一堆苹果，大多数都在半斤左右，那半斤就是这堆苹果重量数据的集中趋势。
像平均数、中位数和众数，都是能帮咱找到数据集中趋势的好帮手。
就拿平均数来说，一家人一个月的水电费，把所有费用加起来除以天数，得到的那个数就是平均数，能大概反映出这家人每天用水电的平均情况。
数据的集中趋势能让咱一下子就明白一堆数据的中心在哪儿，是不是挺有用？文章二：《走进数据的集中趋势》亲爱的小伙伴们，今天咱们来探索一下数据的集中趋势。
想象一下，学校运动会上，大家跑步的时间。
如果很多同学都在2 分钟左右跑完，那 2 分钟差不多就是跑步时间这个数据的集中趋势啦。
还有，大家一起收集树叶，看看树叶的大小。
要是多数树叶的面积都差不多，那这个差不多的大小就是树叶面积数据的集中趋势。
咱举个例子哈，一个班级同学的身高，把所有人的身高加起来除以人数，得到的那个数就是平均身高。
这个平均身高就能让咱知道这个班同学大概的身高水平。
再比如说，一组数字 3、5、5、7、8，这里面 5 出现的次数最多，那 5 就是众数，也是这组数据的集中趋势之一。
所以说，了解数据的集中趋势能帮咱快速抓住重点，是不是很有意思？文章三：《数据的集中趋势，你懂了吗？》朋友们好呀！今天咱们要说的数据的集中趋势，其实不难理解。
比如说，咱们去超市买零食，看各种零食的价格。
要是大部分零食都在 5 块钱左右，那 5 块钱就是这些价格数据的集中趋势。
再比如，咱们统计一个月里每天的气温。
如果有好多天的气温都在 25 度上下，那 25 度就可能是这个气温数据的集中趋势。
就拿咱班同学的零花钱来说吧，把大家的零花钱都加起来，再除以人数，算出来的那个数就是平均零花钱。
通过这个平均零花钱，咱能大概知道同学们零花钱的一般情况。
03集中趋势与离散趋势
极差小表示资料比较集中，
极差大表示资料分散。 极差计算方便，但是由于它的值是由端点的变量值 决定的，因此个别远离群体的极值会极大的改变极 差，使它不能真正反映资料全体的分散程度。
（三）四分互差（Interquartile range）Q 用对应于c%↑为75%的变量值 Q和对应于 c%↑为25%的变 75 量值 Q相减，得到四分互差。 25
频次 累计频次
70 121 182 85 91 242 363 545 697 788
累计百分比C%↑
24.2 36.3 54.5 69.7 78.8
L(U % 25%) U (25% L%) Q25 U % L%
L(U % 75%) U (75% L%) Q75 U % L%
2、分组数据： 真实组界限
0.2-0.4 0.4-0.6 0.6-0.8 下界值L←0.8-1.0 →上界值U 1.0-1.2
频次 累计频次
累计百分比C%↑
121 182
363 545
36.3→下界累计百分比L% 54.5 →上界累计百分比U%
通过累计百分比中的50%点求出：
（1）根据统计表中的累计百分比， 找出含有50%的区间。
N f mo N
f mo 众值的频次。
异众比率越小，众值的代表性越好，信息量越 大。反之，一种比率越大，众值的代表性越差，所 提供的信息量越小。 异众比率是众值的补充。 例如：（男，10） 10 0 .2 50 （女，40）
（二）极差(range）R
——对定序以上变量分散程度的度量。 R=max-min（观察的最大值减去最小值） 例如：1，2，3，4，6 R=6-1=5
70
60
第06讲数据的集中趋势和离散程度(6大考点)(原卷版)
第06讲数据的集中趋势和离散程度（6大考点）考点考向一．算术平均数（1）平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数．它是反映数据集中趋势的一项指标．（2）算术平均数：对于n个数x1，x2，…，x n ，则＝（x1+x2+…+x n）就叫做这n个数的算术平均数．（3）算术平均数是加权平均数的一种特殊情况，加权平均数包含算术平均数，当加权平均数中的权相等时，就是算术平均数．二．加权平均数（1）加权平均数：若n个数x1，x2，x3，…，x n的权分别是w1，w2，w3，…，w n，则x1w1+x2w2+…+xnwnw1+w2+…+wn叫做这n个数的加权平均数．（2）权的表现形式，一种是比的形式，如4：3：2，另一种是百分比的形式，如创新占50%，综合知识占30%，语言占20%，权的大小直接影响结果．（3）数据的权能够反映数据的相对“重要程度”，要突出某个数据，只需要给它较大的“权”，权的差异对结果会产生直接的影响．（4）对于一组不同权重的数据，加权平均数更能反映数据的真实信息．三．计算器平均数（1）如果是普通计算器，那么只能把所有的数字相加，然后除以数字的个数．（2）如果是科学记算器，那么可以用如下方法：①调整计算器的模式为STAT模式．②依次输入数据，每次输入数据后按DATA键确认数据的输入．③输入完毕后，按x¯键，即可获得平均数了．（3）由于计算器的型号不同，可以按照说明书中的方法进行操作．四．中位数（1）中位数：将一组数据按照从小到大（或从大到小）的顺序排列，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数就是这组数据的中位数．如果这组数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数就是这组数据的中位数．（2）中位数代表了这组数据值大小的“中点”，不易受极端值影响，但不能充分利用所有数据的信息．（3）中位数仅与数据的排列位置有关，某些数据的移动对中位数没有影响，中位数可能出现在所给数据中也可能不在所给的数据中出现，当一组数据中的个别数据变动较大时，可用中位数描述其趋势．五．众数（1）一组数据中出现次数最多的数据叫做众数．（2）求一组数据的众数的方法：找出频数最多的那个数据，若几个数据频数都是最多且相同，此时众数就是这多个数据．（3）众数不易受数据中极端值的影响．众数也是数据的一种代表数，反映了一组数据的集中程度，众数可作为描述一组数据集中趋势的量．．六．方差（1）方差：一组数据中各数据与它们的平均数的差的平方的平均数，叫做这组数据的方差．（2）用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，通常用s2来表示，计算公式是：s2＝[（x1﹣）2+（x2﹣）2+…+（x n ﹣）2]（可简单记忆为“方差等于差方的平均数”）（3）方差是反映一组数据的波动大小的一个量．方差越大，则平均值的离散程度越大，稳定性也越小；反之，则它与其平均值的离散程度越小，稳定性越好．考点精讲一．算术平均数（共3小题）1．（2022•泗阳县一模）若a、b、c的平均数为7，则a+1、b+2、c+3的平均数为（）A．7B．8C．9D．102．（2022•淮安）一组数据3、﹣2、4、1、4的平均数是．3．（2022•张家港市一模）对于三个数a，b，c用M{a，b，c}表示a ，b，c这三个数的平均数，用min{a，b，c}表示a，b，c这三个数中最小的数．例如：M{﹣1，2，3}＝＝，min{﹣1，2，3}＝﹣1．（1）若M{x﹣1，﹣5，2x+3}＝（1+3x），求x的值；（2）是否存在一个x的值，使得M{2x，2﹣x，3}＝×min{﹣1，0，4x+1），若存在，请求出x的值；若不存在，请说明理由．二．加权平均数（共2小题）4．（2022•如皋市二模）小林参加学校举办的“五四最美少年”主题演讲比赛，他的演讲资料、语言表达、形象风度、综合印象得分分别为85分，70分，80分，80分．若学校将上面的四项依次按照40%，40%，10%，10%的占比计算总成绩（百分制），则小林的总成绩是（）A．80分B．79分C．78分D．77分5．（2022•邳州市一模）3月14日是国际数学节，为迎接数学节，某学校3月份举办“数学嘉年华之手抄报评比活动”，对甲、乙、丙、丁四组候选作品进行量化评分，具体成绩（百分制）如下表，如果按照创新性占60%，丰富性占40%计算总成绩，并根据总成绩择优推荐，那么应推荐的作品是（）项目作品甲乙丙丁创新性90959090丰富性90909585A．甲B．乙C．丙D．丁三．计算器平均数（共1小题）6．（2020•海门市校级模拟）某同学使用计算器求30个数据的平均数时，错将其中一个数据75输入为15，那么所求出的平均数与实际平均数的差是（）A．2.5B．2C．1D．﹣2四．中位数（共4小题）7．（2022•宿豫区二模）已知一组数据：1、4、2、3、4，这组数据的中位数是（）A．1B．2C．3D．48．（2022•泗洪县三模）某市三月份连续7天的最高气温依次是：18，15，16，15，16，18.19（单位：℃），则这组数据的中位数是（）A．19B．18C．17D．169．（2022秋•兴化市月考）随机抽取某小吃店一周的营业额（单位：元）如下表：星期一星期二星期三星期四星期五星期六星期日54068064064078011101070（1）分析数据，填空：这组数据的平均数是元，中位数是元．（2）估计一个月的营业额（按30天计算）；①星期一到星期五营业额相差不大，用这5天的平均数估算合适么：.（填“合适”或“不合适”）②选择一个你认为最合适的数据估算这个小吃店一个月的营业额．10．（2022•丰县二模）某校将学生体质健康测试成绩分为A、B、C、D四个等级，对应分数分别为4分、3分、2分、1分．为了解学生整体体质健康状况，拟抽样120人进行统计分析．（1）以下是三种抽样方案：甲方案：随机抽取七年级男、女生各60人的体质健康测试成绩．乙方案：随机抽取七、八、九年级男生各40人的体质健康测试成绩．丙方案：随机抽取七、八、九年级男生、女生各20人的体质健康测试成绩．你认为较为合理的是方案（选填甲、乙、丙）；（2）按照合理的抽样方案，将随机抽取的测试成绩整理并绘制成如图统计图．①这组数据的中位数是分；②请求出这组数据的平均数；③小明的体质健康测试成绩是C等级，请你结合以上数据，对小明的体质健康状况做出评价，并给出一条合理的建议．五．众数（共4小题）11．（2022春•宿豫区期中）已知一组数据：14、16、15、16、17，这组数据的众数是（）A．14B．15C．16D．1712．（2022•南通）为了了解八年级学生本学期参加社会实践活动的天数情况，A，B两个县区分别随机抽查了200名八年级学生，根据调查结果绘制了统计图表，部分图表如下：A，B两个县区的统计表平均数众数中位数A县区 3.8533B县区 3.854 2.5（1）若A县区八年级共有约5000名学生，估计该县区八年级学生参加社会实践活动不少于3天的学生约为名；（2）请对A，B两个县区八年级学生参加社会实践活动的天数情况进行比较，作出判断，并说明理由．13．（2022•徐州）如图，下列装在相同的透明密封盒内的古钱币，其密封盒上分别标有古钱币的尺寸及质量，例如：钱币“文星高照”密封盒上所标“45.4*2.8mm，24.4g”是指该枚古钱币的直径为45.4mm，厚度为2.8mm，质量为24.4g．已知这些古钱币的材质相同．根据图中信息，解决下列问题．（1）这5枚古钱币，所标直径的平均数是mm，所标厚度的众数是mm，所标质量的中位数是g；（2）由于古钱币无法从密封盒内取出，为判断密封盒上所标古钱币的质量是否有错，桐桐用电子秤测得每枚古钱币与其密封盒的总质量如下：名称文星高照状元及第鹿鹤同春顺风大吉连中三元总质量/g58.758.155.254.355.8盒标质量24.424.013.020.021.7盒子质量34.334.142.234.334.1请你应用所学的统计知识，判断哪枚古钱币所标的质量与实际质量差异较大，并计算该枚古钱币的实际质量约为多少克．14．（2022•钟楼区校级模拟）2022年3月，新冠疫情突袭常州，社会各界众志成城，共同抗疫．严酷战疫中，我们又一次感受到祖国的强大，口罩也成为人们防护防疫的必备武器．钟楼区某药店有2500枚口罩准备出售，从中随机抽取了一部分口罩，根据它们的价格（单位：元），绘制出如图的统计图．请根据相关信息，解答下列问题：（1）图①中m的值为；（2）统计的这组数据的平均数为，众数为，中位数为；（3）根据样本数据，估计这2500枚口罩中，价格为2.0元的约有为多少枚？六．方差（共5小题）15．（2022秋•盐都区月考）某班学期末对考核成绩进行统计，结果显示甲、乙两组的平均成绩相同，但S甲2＜S乙2，则考核成绩比较稳定的是（）A．甲组B．乙组C．甲、乙两组一样稳定D．无法确定16．（2022秋•兴化市月考）甲、乙、丙、丁四人进行射击测试，每人10次射击成绩的平均数都为9.0环，方差分别为s甲2＝0.63，s乙2＝0.51，s丙2＝0.42，s丁2＝0.48，则四人中成绩最稳定的是（）A．甲B．乙C．丙D．丁17．（2022•江都区二模）某信息咨询机构从A和B两家外卖快送公司分别抽取了20名骑手的月收入进行了一项抽样调查，骑手的月收入（单位：千元）如图所示：根据以上信息，整理分析数据如下：（1）完成表格填空；平均月收入/千元中位数/千元众数/千元方差/千元2A公司①6③ 1.2B公司 5.5②5④（2）根据以上数据，若小张想从这两家外卖快送公司中选择一家应聘骑手，你会推荐哪家公司，请说明理由．18．（2022•崇川区一模）为让全校学生牢固树立爱国爱党的崇高信念，某校近期开展了形式多样的党史学习教育活动．在党史知识竞赛中，八、九年级各有300名学生参加，现随机抽取两个年级各20名学生的成绩进行整理分析，得到如表信息：a．表1九年级20名学生的成绩（百分制）统计表8280979194727191857094789275979291928398b．表2九年级抽取的20名学生成绩的平均数、中位数、方差统计表年级平均数中位数方差九年级86a86.3 c．随机抽取八年级20名学生的成绩的中位数为88，方差为83.2，且八、九两个年级抽取的这40名学生成绩的平均数是84.5．请根据以上信息，回答下列问题：（1）在表2中，a的值等于；（2）求八年级这20名学生成绩的平均数；（3）你认为哪个年级的成绩较好？试从两个不同的角度说明推断的合理性．19．（2022•海门市二模）峰峰老师为了解所教1班、2班同学们（各有40名学生）的经典文化知识掌握情况，从两个班级中各随机抽取10名学生进行了检测，成绩（百分制）如下：1班：79，85，73，80，75，59，87，70，75，97．2班：92，45，80，82，72，81，94，83，70，81．峰峰老师的简要分析：平均分众数中位数方差1班7875779642班7881811704请你解决以下问题：（1）若对这两个班级的所有学生都进行检测，估计这两个班级内成绩为优秀（不少于80分）的学生一共有多少人？（2）比较这两个班级的经典文化知识掌握情况，哪个班级更好些？并说明理由（至少从两个不同的角度比较）．巩固提升一、单选题1．（2021·沭阳县怀文中学）已知一组数据85，80，x，90的平均数是85，那么x等于（）A．80B．85C．90D．952．（2021·江苏苏州·）为增强学生的环保意识，共建绿色文明校园．某学校组织“废纸宝宝旅行记”活动．经统计，七年级5个班级一周回收废纸情况如下表；班级一班二班三班四班五班废纸重量（kg） 4.5 4.4 5.1 3.3 5.7则每个班级回收废纸的平均重量为（）A．5kg B．4.8kg C．4.6kg D．4.5kg3．（2021·江苏盐城市·景山中学九年级月考）截止2021年3月，“费尔兹奖”得主中最年轻的8位数学家获奖时的年龄分别为：29，27，31，31，31，29，29，31，则由年龄组成的这组数据的众数是（）A．27 B．29 C．30 D．314．（2021·连云港市新海实验中学九年级）小明对居住在某小区的50名成年人一周的体育锻炼时间进行了统计，并绘制成如图所示的条形统计图，这组数据的众数和中位数分别是（）A．6，4 B．6，6 C．4，4 D．4，65．（2021·连云港市新海实验中学）某校九（1）班语文课代表统计了去年1～8月“我爱读书”活动中全班同学的课外阅读数量（单位：本），绘制了如图折线统计图，在这组课外阅读数量的数据中，中位数和众数分别是（）A．53，56 B．53，63 C．56，56 D．56，636．（2021·连云港市新海实验中学）我校开展了“好书伴我成长”读书活动，为了解5月份九年级学生的读书情况，随机调查了九年级50名学生读书的册数，统计数据如下表所示，下列说法正确的是（）册数0 1 2 3 4人数 4 12 16 17 1A ．众数是17B ．中位数是2C ．平均数是2D ．方差是2二、填空题 7．（2021·江苏九年级）已知一组数据：1，3，a ，8，10的平均数是5，则a ＝___．8．（2020·江苏九年级期末）在本赛季CBA 比赛中，某运动员最后六场的得分情况如下：17,15,21,28,12,19,则这组数据的极差为_______．9．下列数据1，3，5，5，6，2的极差是______．10．（2021·江苏镇江·）一组数据2，3，1，6，3的平均数为_____．11．（2021·江苏）一组数据1x 、2x 、…、n x 的方差是0.8，则另一组数据11x +、21x +、…、1n x +的方差是________．三、解答题12．（2021·苏州市吴江区青云中学九年级月考）保障房建设是民心工程．某市从2008年开始加快保障房建设进程．现统计了该市2008年到2012年这5年新建保障房情况，绘制成如图所示的折线统计图和不完整的条形统计图．（1）小丽看了统计图后说：“该市2011年新建保障房的套数比2010年少了．”你认为小丽的说法正确吗？请说明理由；（2）请补全条形统计图；（3）求这5年平均每年新建保障房的套数．13．（2021·江苏镇江·九年级）学校组织学生参加科普知识问答竞赛，每班抽25名同学参加比赛，成绩分别为A ，B ，C ，D 四个等级，其中相应等级的得分依次记为100分、90分、80分、70分，学校将八年级一班和二班的成绩整理并绘成统计图，如图所示：（1）将一班竞赛成绩统计图补充完整；（2）求出二班竞赛成绩的平均数；（3）若八一班共有40人，请根据本次调查结果，估计八一班得分在80分以上（含80分）的人数．14．（2021·江苏）下表是某地某个月中午12时的气温（单位：℃）的统计数据．某地某个月中午12时的气温频数分布表组别气温分组频数方法指导数据分组后，一个小组的组中值是指这个小组的两个端点的数的平均数，例如：第1小组1216x ≤<的组中值为1216142+=．根据频数分布表求加权平均数时，统计中常用各组的组中值代表各组的实际数据，把各组的频数看作相应组中值的权．根据统计的数据，回答下列问题：（1）该地该月中午12时的气温的中位数落在第_________组内；（2）求该地该月中午12时的平均气温．15．（2021·仪征市实验初中九年级月考）国家规定“中小学生每天在校体育活动时间不低于1小时”，为了解学生参加体育活动的情况，调查了某校八年级甲、乙两班学生每天参加体育锻炼的时间，并将调查结果制成如下的频数分布表和频数分布直方图（数据包括左端点不包括右端点）．甲班学生每天参加体育活动时间频数分布表分组（单位： h）频数t≤< 200.5t≤<100.51t≤<141 1.5t≤<121.52t≤< 22 2.5请你根据图表所提供的信息解答下列问题：（1）如果每天在校体育活动时间不低于1小时为“达标”，求甲班学生每天在校体育活动时间的达标率；（2）乙班学生每天参加体育活动时间的中位数落在哪一组？（3）请选择一个适当的统计量，对甲、乙两班学生每天参加体育活动的时间进行评价．16．（2021·江苏玄武区·九年级期中）某校举办了一次题为“致敬最美逆行者”的演讲比赛．甲、乙两组学生成绩分布的折线统计图如图（学生成绩均为整数）：（1）根据以上信息，填空：组别平均数/分中位数/分方差/分2甲7 2.8乙7（2）如果学校准备选派其中一组参加区级比赛，你认为选派哪一组参赛更好？为什么？17．（2021·江苏）2020年12月4日是第七个国家宪法日，也是第三个“宪法宣传周”．甲、乙两班各选派5名学生参加学校宪法知识竞赛（满分100分），成绩如下：甲班：96，92，94，97，96；乙班：90，98，97，98，92．通过数据分析，列表如下：（1）a=________，b=________，c=________；（2）如果要从这两个班中选择一个班的学生代表学校参加市宪法知识竞赛，你认为选哪个班的学生更合适？为什么？18．（2021·江苏泰州中学附属初中九年级）某校组建了射击兴趣小组，甲、乙两人连续8次射击成绩如下列图、表所示（统计图中乙的第8次射击成绩缺失）．甲、乙两人连续8次射击成绩统计表平均成绩（环）中位数（环）方差（2环）甲_______ 7.5 _______乙 6 _______ 3.5（1）补全统计图和统计表；（2）如果你是教练，要从甲、乙两人中选一位参加比赛，你会选谁？写出你这样选择的2条理由．19．（2021·江苏徐州市·中考真题）某市近年参加初中学业水平考试的人数（以下简称“中考人数”）的情况如图所示．根据图中信息，解决下列问题：（1）这11年间，该市中考人数的中位数是______________万人；（2）与上年相比，该市中考人数增加最多的年份是____________年；（3）下列选项中，与该市2022年中考人数最有可能接近的是（）A. 12.8万人；B. 14.0万人；C. 15.3万人（4）2019年上半年，该市七、八、九三个年级的学生总数约为（）A. 23.1万人；B. 28.1万人；C. 34.4万人（5）该市2019年上半年七、八、九三个年级的数学教师共有4000人，若保持数学教师与学生的人数之比不变，根据（3）（4）的结论，该市2020年上半年七、八、九三个年级的数学教师较上年同期增加多少人（结果取整数）？20．（2021·江苏南通·中考真题）某农业科技部门为了解甲、乙两种新品西瓜的品质（大小、甜度等），进行了抽样调查．在相同条件下，随机抽取了两种西瓜各7份样品，对西瓜的品质进行评分（百分制），并对数据进行收集、整理，下面给出两种西瓜得分的统计图表．甲、乙两种西瓜得分表序号 1 2 3 4 5 6 7甲种西瓜（分）75 85 86 88 90 96 96乙种西瓜（分）80 83 87 90 90 92 94甲、乙两种西瓜得分统计表平均数中位数众数甲种西瓜88 a 96乙种西瓜88 90 b（1）a=___________，b=___________；（2）从方差的角度看，___________种西瓜的得分较稳定（填“甲”或“乙”）；（3）小明认为甲种西瓜的品质较好些，小军认为乙种西瓜的品质较好些．请结合统计图表中的信息分别写出他们的理由．。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Variance and Standard Deviation
返回总目录
集中趋势的测度
集中趋势是对频数分布资料的集中状况和平均水平的综 合测度。而离散趋势是对频数分布资料的差异程度和离 散程度的测度，用来衡量集中趋势所测度的代表性，或 者反映变量值的稳定性和均匀性。
常用来表达数列集中趋势的测度有算术平均数、调和平均 数、几何平均数、中位数和众数。这些测度在统计学中也 称为平均指标或平均数，可以用来反映标志值的典型水平 和标志值分布的中心位置或集中趋势。
几何平均数
(概念要点)
1. 2. 3. 4. 5. 集中趋势的测度值之一 N 个变量值乘积的 N 次方根 适用于特殊的数据 主要用于计算平均发展速度 计算公式为
GM N X 1 X 2 X N N X i
i 1 N
6. 可看作是均值的一种变形
1 log GM (log X 1 log X 2 log X N ) N
则
XH
m1 m2 m3 mn mn m1 m2 m3 X1 X 2 X 3 Xn
m
i 1 n
n
i
mi X i 1 i
调和平均数
(概念要点)
1. 集中趋势的测度值之一 2. 均值的另一种表现形式 3. 易受极端值的影响 4. 用于定比数据 5. 不能用于定类数据和定序数据 6. 计算公式为L源自fmfSm1
i
——中位数所在组的组距
也可以利用中位数所在组的上限来测算中位数，即中位数的 上限公式为 ：
Me U
f
2
Sm 1 fm
i
式中： U
Sm1
——中位数所在组的上限 ——大于中位数组的各组次数之和
中位数最大的特点是：它是序列中间1项或2项的平均数，不受极 端值的影响，所以在当一个变量数列中含有特大值与特小值的情
均值
(概念要点)
1. 集中趋势的测度值之一 2. 最常用的测度值 3. 一组数据的均衡点所在 4. 易受极端值的影响 5. 用于数值型数据，不能用于定类数据和定 序数据
均值
(计算公式)
设一组数据为：X1 ，X2 ，… ，XN 简单均值的计算公式为
N
X1 X 2 X N X N
X
i 1
i
N
设分组后的数据为：X1 ，X2 ，… ，XK 相应的频数为： F1 ， F2，… ，FK 加权均值的计算公式为
X 1 F1 X 2 F2 X N FN X F1 F2 FN
X F
i 1 K i
K
i
F
i 1
i
简单均值
(算例)
原始数据: 10 5 9 13 6 8
况下，采用中位数较为适宜。正式由于中位数的这一特点，在统
计研究中，当遇到掌握统计资料不多而且各标志值之间差异程度 较大或频数分布有偏态时，为避免计算标志值所得的算术平均数
►
数据分布的特征
集中趋势 (位置) 离散趋势 (分散程度) 偏态和峰度 （形状）
数据分布的特征和测度
数据的特征和测度
集中趋势
众 数 中位数 均 值
Mode Median Mean
离散程度
极差
分布的形状
偏 态
Skewness
四分位差 方差和标准差 离散系数
Range Quartiles
峰 度
Kurtosis
返回本章
集中趋势
(Central tendency)
1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 2. 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值 3. 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值
4. 低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据， 反过来，高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次 的测量数据 5. 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势，要根据所掌握 的数据的类型来确定
log X
i 1
N
i
N
几何平均数
(算例)
一位投资者持有一种股票，1996年、1997年、1998年和1999 年收益率分别为4.5%、2.0%、3.5%、5.4%。计算该投资 者在这四年内的平均收益率。
GM N X 1 X 2 X N 4 104.5% 102.0% 103.5% 105.4% 103.84%
X
i 1 K i 1 K
20 1
100 1
X甲
i
Fi
i
F
K i 1 K i
0 1 20 1 100 8 82 （分） 11 8
X乙
X F F
i 1 i
i
0 8 20 1 100 1 12 （分） 8 11
均值
(数学性质)
其计算公式为： X G n X 1 X 2 X 3 X n N X
在用几何平均数法计算平均数时，如果 N 大于2， 可采用对数法计算。计算公式为：
ln X G 1 1 ln X1 ln X 2 ln X 3 ln X n ln X N N
1 1 1 1 X X2 X3 Xn 1 1 N XH
即
XH
N 1 1 1 1 X1 X 2 X 3 Xn
N
X
1
设m为权数，则加权调和平均数的计算公式为：
m m1 m2 m3 n X X2 X3 Xn 1 1 m1 m2 m3 mn XH
N 1 2
当总体位数 N 为奇数时，中位数就是中位数位次上的那个数据； 当 N 为偶数时，中位数是中位数位次上2项数据的算术平均数。
分组资料时，中位数位次 f
2
可以利用中位数所在组的下限来测算中位数，即中位数的下
限公式为 ：
Me L
f
2
S m 1 fm
i
式中：
Me
——中位数 ——中位数所在组的下限 ——中位数所在组的次数 ——总次数即各组次数总和 ——小于中位数组的各组次数之和
第3章 数据分布特征
观察：一个平均工资掩盖了多少差异
► ►
►
►
►
►
3月25日，北京市统计局宣布，2008年，北京市职工年平均工资为44715元，折合每月3726元，比2007年增长了12 ％。与往年一样，这样的数据又是引来一片质疑声。因为它和太多市民对实际收入的感受差距很大，也解释不了为什么 大家的收入逐年增长，而消费却总是无法提振的尴尬。 有关部门对上述职工平均工资的统计给出了一些解释，使得社会对这一数据在统计意义上的正确性没有多少疑问， 却对它的代表性和实际意义产生了更多的怀疑。按照相关解释，目前的职工平均工资统计，所涉及的统计对象还只是企 事业单位、机关与社会团体，并没有将社会中小企业纳入。而且职工工资总额计算方法不是按实际发到职工手里的现金 计算，还包括单位代扣代缴的社会保险、住房公积金等。 这样一解释，大家有些明白了，原来北京市职工年平均工资统计里的“职工”只是你我中间的一部分人群，这部分 人群的收入可能是比较高而且稳定的，自然平均工资也相对偏高一些。但这种“有你没我”的统计，如何能反映整个城 市的收入全貌呢？再从收入本身来说，按照《中国保险报》人士的统计，北京地区养老保险单位缴费比例20％，个人缴 费比例8％；医疗保险单位缴费比例7.5％，个人缴费比例 2％；生育保险缴费比例为0.6％，单位承担；失业保险单位缴 费比例2％，个人缴费比例1％；工伤保险按行业性质分为0.6％、1.2％、2％三档基准费率，只由单位承担。以上合计， 社保总负担至少已占个人工资总额的42％左右，外加单位和个人各缴(扣)12％以内的住房公积金，“职工工资”里面将 有可能高达66％的份额并不在市民的腰包里。而剩下34％的“职工工资”，也还只是税前收入。难怪与大家的实际感受 有如此大的差异。 统计的口径是这样，再回到平均的概念上来。很多年来，我们的职工平均工资统计数据只有平均数，而没有覆盖社 会不同群体（如国企高管、公务员、教师、农民工）以及不同行业（如金融、电信、私企、电力、石油）的具体分布数 据。这样的统计无法显示不同行业以及同一行业内职工与管理人员巨大的收入差异，网民将这样的统计形象地概括为： “张家有财一千万，十个邻居穷光蛋，平均下来算一算，个个都有上百万”。一个与太多市民收入真实情况不相符的统 计层面的工资增长，自然无法得到大家在幸福感上的共鸣。可见，一个“平均”，掩盖了多少差异；一个“增长”，隐 藏了多少问题。 当然，并不是说平均值的统计方法是不需要的。GDP的人均值在分析一个国家经济增长阶段时有很大的价值，历史 地看，平均值的变化也总是有其时代意义的。但是，平均值的统计方法也是有缺陷的，因为它反映不了贫富分化和财富 流向的变动。 在统计数字与社会现实的差异面前，我们是应该为了统计数字的“喜人增长”而无视社会现实，还是应该为了真实 地反映社会现实，修正统计部门的计算口径和方法？答案是明摆着的，只有真实的数据才能让大家了解目前社会存在的 真正问题，也才能为正确的决策提供有价值的参考。这样真实的统计也许很难，但在失真和真实之间，统计部门其实没 有选择。 【作者：陈联科 来源：京华时报】
X1 X 2 X 3 X 4 X 5 X 6 X N 6 10 5 9 13 6 8 6 8.5
i 1 i
X
N
加权均值
（算例）
计算50 名工人日加工零件数的均值
表4-1 按零件数分组 105~110 110~115 115~120 120~125 125~130 130~135 135~140 合计 某车间50名工人日加工零件均值计算表 组中值（Xi） 107.5 112.5 117.5 122.5 127.5 132.5 137.5 — 频数（Fi） 3 5 8 14 10 6 4 50 XiFi 322.5 562.5 940.0 1715.0 1275.0 795.0 550.0 6160.0