统计学之离散指标(全距、内距、异众比率、平均差与标准差)
离散指标
含义:反映数值差异程度的指标,亦称变异指标。
作用:衡量平均水平的代表性,反映均衡性和稳定性,为统计推断提高依据。
1.全距
全距(Range)或极差
R=最大值 - 最小值=Max-Min
优点:简单明了
缺点:只反映变动幅度,最易受极端值影响
2.四分位差
四分位差也称为内距
Qd = QU- QL
特点:中间50%个体的变动幅度,不受极值影响。
3.异众比率
非众数组频数占总频数之比
反映众数的代表性
4.平均差
即平均绝对偏差(Mean Absolute Deviation)
在资料未分组的情况下,计算公式:
在资料已分组的情况下,计算公式:
平均差特点
(1)反映全部标志值变动
(2)受水平高低、计量单位影响
5.方差标准差
方差即离差平方的算术平均数,标准差是方差的算术平方根。
样本方差和样本标准差(分母为n-1)
简便公式:
性质:
优点:
反应灵敏、适合代数计算、能够用在统计推断内
缺点:
受量纲约束、受水平影响
统计学之离散指标(全距、内距、异众比率、平均差与标准差)相关推荐
- 统计学学习日记:L5-离散趋势分析之异众比率与四分位差
目录 一.离中趋势 二.分类数据:异众比率 三.顺序数据:四分位差 一.离中趋势 1.数据分布的另一个重要特征 2.反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度) 3.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代 ...
- 一、编写函数 1、 编写变异系数、极差、平均差、异众比率的函数;
一.编写函数 1. 编写变异系数.极差.平均差.异众比率的函数: # 变异系数 cv <- function(x) sd(x)/mean(x) # 极差 range <- function ...
- python描述分析常用统计量(最大值、最小值、平均值、众数、中位数、四分位数、异众比率、极差、离散系数、偏态系数、峰态系数)
博主已开设个人weixin公众号[数据肥皂泡]:专注于数据分析.数据建模等领域,博主也会不定期分享个人生活和工作感悟.欢迎各位志同道合的朋友,一起学习,一起进步,一起成长. 微信搜索[数据肥皂泡]或搜 ...
- 数据的离散程度度量:极差、四分位差、平均差、方差、标准差、异众比率、离散系数
数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何,其衡量的标准和方式有很多,而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择. 首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下: 极差:极差为数据样本中的最 ...
- python 离群值 q1 q3_设第一分位数是Q1,第二分位数是Q2,第三分位数是Q3,那么四分位差(又称内距)则用 _________表示。_学小易找答案...
[单选题]下列关于元组(tuple)的说法错误的是() [判断题]同一笔经济业务,现金流的方向依分析所处的角度不同而不同. [单选题]以下是命题的语句是_____________. [填空题]网卡的主 ...
- 74-A/D指标,Accumulation/Distribution,积累/派发线,离散指标.(2015.7.1)
A/D指标,Accumulation/Distribution 积累/派发线,离散指标 观井映天 2015.7.1 转载于:https://www.cnblogs.com/i201102053/p/1 ...
- 统计学:离散型和连续型随机变量的概率分布
主要随机变量一览表 随机变量 概率分布 均值 方差 一般离散型变量 p(x)的表.公式或者图p(x)的表.公式或者图 ∑xxp(x)\sum_{x}xp(x) ∑x(x−μ)2p(x)\sum_{x} ...
- 资本-劳动力错配指数计算、金融错配指标两大维度指标(内附代码)
一.资本错配和劳动力错配指数计算 1.数据来源:各省级统计年鉴/中国统计年鉴. 2.时间跨度:2000-2019年 3.区域范围:31省市自治区 4.指标说明: 资源的稀缺性决定了经济学研究的一个 ...
- 数据的离散程度的衡量方式
数据的离散程度: 即衡量一组数据的分散程度如何,其衡量的标准和方式有很多,而具体选择哪一种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择. 1. 常用数据离散度的方式 1.1 极差 极差为数据样本中的最大值与最 ...
最新文章
- Python+OpenCV+OpenPose实现人体姿态估计(人体关键点检测)
- ZOJ 3805--解题报告
- python对文件的操作_python的 随手记----对文件的操作
- python编程100例头条-Python 爱好者专用技术头条
- loadrunner 更新中......
- 【排序算法】计数排序引发的围观风波——一种O(n)的排序
- 杭电1860--统计字符
- 熟练掌握git撤销命令
- Windows平台下的Redis集群搭建(简单有效)
- O-RAN Work Group WG工作组划分
- Gradient Descent(机器学习之梯度下降法)
- 面向对象思想的设计原则概述
- DataFrame 重新设置索引: reindex 和 reset_index 的区别
- 数据--第37课 - 线索化二叉树
- oracle 数据分列,如何使用Excel把有规律地txt文本数据分列
- Android安全-代码安全1-ProGuard混淆处理
- Win7系统屏保也可以当桌面壁纸
- 深入C++库分析sync_with_stdio实现
- 计算机信息处理技术的易混淆知识点,计算机等级考试二级VisualFoxPro备考策略、考试题型与解题技巧与易混淆的知识点...
- 【已经解决】网页按F12转开发者模式,看不到请求头Headers信息