本文介绍了数据的描述性统计，包括数据的集中趋势（众数、中位数、平均数和分位数），离中趋势（方差、标准差、极差和四分位差），相对离散程度（离散系数）以及分布的形状（偏态系数和峰态系数）。通过这些统计量，可以更好地理解和分析数据的特性。
学习笔记第一周
数据的描述性统计0715-0721
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一、数据的集中趋势
1.众数：
一组数据中，出现次数最多的那个数，用大写字母 M 表示。 一组数据可以有多个众数，也可以没有众数。 用众数代表一组数据，可靠性较差，不过众数不受极端数据的影响，并且求法简便。在一组数据中，如果个别数据有很大的变动，选择中位数表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。 众数的三种求解方法： 观察法：直接找出次数最多的那组数 ；金氏插入发法；皮尔逊经验法
2.中位数：
按顺序排序，处于中间位置的数。一组数据中，从小到大排序，或者从大到小排序，正中间那个数就是中位 数。如果是这组数据是奇数个数，则为中间那个数，如果是偶数个数，则为中间那两个数的平均数。 在概率密度函数中，中位数就是把整个图分成两边面积相等的地方。
3.平均数：
一般指的是 算术平均数。表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以 这组数据的个数。易受到极端数据的影响。
算数平均数： 
几何平均数 ：
加权平均数：
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