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分类数据离散程度的度量-01四分位差02上下四分位数的差03数值越大说明中位数的代表性越差04常用于顺序数据的离散程度的度量05logo数值型数据离散程度的度量—
极差全距最大值—最小值计算简单全距越小，说明总体平均数的代表性越大只反映两个端点数据的变化无法准确度量离散程度平均指标—集中趋势的度量CBA平均成绩人均支出工人劳动生产率平均指标静态比较：对不同总体进行比较。如两个企业的人均工资比较01动态比较：同一总体不同时期平均数比较02描述推断总体。用样本均值推断总体均值03平均指标的作用1出现次数最多的变量值2位置平均值3更常用于品质数据、或离散型数据的分析4反映现象中最普遍最常见的一般水平。分类数据集中程度的度量—众数排序、计算其出现频数151820202220232926众数为20众数的计算众数的特点不受变量值极端值的影响对于变量值变化的灵敏度降低了变量值有明显集中趋势时才能计算最适于品质标志的应用。当变量值次数相同时无法计算众数2020151919201925众数为20和19101113161525812无众数中位数分位数顺序数据的集中程度度量变量个数为奇数：变量值由小到大排列，居于中间位置（总体单位数一半处）的变量值0111、13、14、16、17、18；中位数位置为：（n+1）/2则中位数=14；7名工人的日产量为：02中位数变量的个数为偶数：8名工人的日产量为：11、13、14、16、16、17、18；中位数为n/2和n/2+1两项标志值的平均数中位数Me=（14+16）/2=15中位数的计算性质简单不受极值的影响只与中间值有关，缺乏敏感性，不适合代数运算是较稳健的集中趋势的测度指标适用于顺序数据的分析中位数的特点0125%75%位置上的数据02p90四分位数简单平均数加权平均数数值型数据—平均数计算公式：02适于未分组的数据01简单平均数平均值的数学性质01适于分组的数值型数据02计算公式：加权平均值例题某班学生学习成绩如下表：考试成绩x学生人数f（个）各组人数比重2分40.13分120.34分180.455分60.15变量值各组频数f或频率f/∑f影响平均数的两个因素例、某企业职工工资情况如下表：—————————————————————月工资（元）组中值x职工人数f工资总额xf100以下50703500100——20015020030000200——30025024060000300以上350
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