数据统计的一些专业术语学习

数据统计的一些专业术语学习

  • 1. 极差
  • 2. 方差
  • 3. 标准差
  • 4. 均值绝对差

1. 极差

数据统计的极差,又称全距,是指一组数据中最大值和最小值之差。

举个例子,如果我们有一组数据:1,2,3,4,5,那么这组数据的极差就是:

5 - 1 = 4

也就是说,这组数据中最大的数是5,最小的数是1,两者之差是4。

对于小学生来说,可以用以下例子来理解极差:

假设小明班上的同学身高分别是120厘米、130厘米、140厘米、150厘米、160厘米。那么,这组数据的极差就是:

160 - 120 = 40

也就是说,小明班上同学最高的是一个160厘米的男孩,最矮的是一个120厘米的女孩,两者之差是40厘米。

从这个例子可以看出,极差可以用来衡量一组数据的离散程度。如果极差较大,说明数据分布较为分散;如果极差较小,说明数据分布较为集中。

在实际生活中,极差也有很多应用场合,例如:

  • 衡量考试成绩的离散程度
  • 衡量产品质量的离散程度
  • 衡量经济指标的离散程度
    等等。

2. 方差

数据统计的方差,是用来衡量一组数据离散程度的度量。它反映了数据分布中各个数据点与平均数之间的差距有多大。

举个例子,假设我们有一组数据:1,2,3,4,5。那么,这组数据的平均数是3。

如果这五个数据都离平均数很近,比如都是2、3、4、4、5,那么这组数据的方差就比较小。

如果这五个数据离平均数很远,比如是1、5、9、13、17,那么这组数据的方差就比较大。

对于小学生来说,可以用以下例子来理解方差:

假设小明班上有10个同学,他们的身高分别是1米60、1米70、1米80、1米90、1米100。那么,这10个同学的平均身高是1米75。

如果这10个同学的身高都比较接近平均身高,比如都是1米70左右,那么这组数据的方差就比较小。

如果这10个同学的身高差距比较大,比如有个同学只有1米60,有个同学却有1米90,那么这组数据的方差就比较大。

从这个例子可以看出,方差可以用来衡量一组数据的离散程度。如果方差比较小,说明数据分布比较集中,数据比较接近平均数。如果方差比较大,说明数据分布比较分散,数据离平均数比较远。

在实际生活中,方差也有很多应用场合,例如:

  • 用于衡量经济指标的稳定性
  • 用于衡量产品质量的一致性
  • 用于衡量实验结果的可靠性
    等等。

3. 标准差

数据统计的标准差是指一组数据的分散程度。它是用来衡量数据的离散程度。标准差越大,数据越分散;标准差越小,数据越集中。

举个例子,如果我们有一组数据:1,2,3,4,5,那么这组数据的标准差是1.41。

在这里插入图片描述

这意味着,这组数据的平均值是3,但数据分散在平均值的周围。有些数据比平均值高,有些数据比平均值低。

如果我们有一组数据:2,2,2,2,2,那么这组数据的标准差是0。

这意味着,这组数据的所有数据都是相同的,因此没有分散。

对于小学生来说,可以用以下例子来理解标准差:

假设小明身高是150厘米,小红身高是155厘米,小华身高是160厘米。那么,这三人的身高平均值是155厘米。

标准差可以用来衡量这三人身高的分散程度。如果标准差较大,那么这三人身高的差异就较大。如果标准差较小,那么这三人身高的差异就较小。

在这种情况下,小明身高比平均值低5厘米,小华身高比平均值高5厘米。因此,这两人的身高与平均值的差距较大,标准差也较大。

而小红身高与平均值的差距较小,因此标准差也较小。

从这个例子可以看出,标准差可以用来衡量数据的离散程度。

在实际生活中,标准差也有很多应用场合,例如:

  • 衡量考试成绩的差异
  • 衡量产品质量的一致性
  • 衡量经济指标的波动性
    等等。

4. 均值绝对差

数据统计的均值绝对差,也称为平均绝对偏差,是指一组数据与其平均值之差的绝对值的平均数。它是用来衡量数据的离散程度的另一种方法。

举个例子,如果我们有一组数据:1,2,3,4,5,那么这组数据的均值绝对差是1.2。

这意味着,这组数据的平均值是3,但数据分散在平均值的周围。有些数据比平均值高,有些数据比平均值低。

假设我们有5个学生的考试成绩:
小明:90分
小红:80分
小刚:70分
小楠:85分
小青:95分

首先,我们计算出这5个数字的平均数(算术平均数):
(90 + 80 + 70 + 85 + 95) / 5 = 84

然后,计算每个数字与平均数的差值的绝对值:
|90 - 84| = 6
|80 - 84| = 4
|70 - 84| = 14
|85 - 84| = 1
|95 - 84| = 11

最后,把这些绝对差值求平均数,就得到了均值绝对差:
(6 + 4 + 14 + 1 + 11) / 5 = 7.2

所以这个例子中的均值绝对差是7.2。

均值绝对差反映了数据与平均值的偏离程度,它比标准差对异常值不那么敏感,可以更好地反映数据的真实分散程度。

在实际生活中,均值绝对差也有很多应用场合,例如:

  • 衡量考试成绩的差异
  • 衡量产品质量的一致性
  • 衡量经济指标的波动性
    等等。

与标准差相比,均值绝对差的优点是它不受极端值的影响。例如,如果我们将一组数据中的最大值和最小值都增加100,那么标准差也会增加,但均值绝对差不会增加。

未完待续!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/281859.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C# 图标标注小工具-查看重复文件

目录 效果 项目 代码 下载 效果 项目 代码 using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.IO; using System.Linq; using System.Security.Cryptography; using System.Windows.Forms;namespace ImageDuplicate {public partial clas…

vue-springboot基于javaEE的二手手机交易平台的设计与实现

在此基础上,结合现有二手手机交易平台体系的特点,运用新技术,构建了以 SpringBoot为基础的二手手机交易平台信息化管理体系。首先,以需求为依据,根据需求分析结果进行了系统的设计,并将其划分为管理员、用户…

C#进阶-IIS应用程序池崩溃的解决方案

IIS是微软开发的Web服务器软件,被广泛用于Windows平台上的网站托管。在使用IIS过程中,可能会遇到应用程序池崩溃的问题,原因可能有很多,包括代码错误、资源不足、进程冲突等。本文将为大家介绍IIS应用程序池崩溃的问题分析和解决方…

(2023)PanGu-Draw:通过时间解耦训练和可重用的 Coop-Diffusion 推进资源高效的文本到图像合成

PanGu-Draw: Advancing Resource-Efficient Text-to-Image Synthesis with Time-Decoupled Training and Reusable Coop-Diffusion 公众:EDPJ(添加 VX:CV_EDPJ 或直接进 Q 交流群:922230617 获取资料) 目录 0. 摘要…

力扣精选题

题目: 写出最大数 回答: let count function(a,b){ let num1 a.toString() let num2 b.toString() return (num2num1)-(num1num2) } let last arr.sort(count) let arr [18,20,33,4,5] let num last.join() console.log(last,last) 最终得出最大数字符串: …

Python魔法方法之__getattr__和getattribute

在Python中有这两个魔法方法容易让人混淆:__getattr__和getattribute。通常我们会定义__getattr__而从来不会定义getattribute,下面我们来看看这两个的区别。 __getattr__魔法方法 class MyClass:def __init__(self, x):self.x xdef __getattr__(self, …

技术博客官网也是一个不错的学习平台(第411篇)

技术博客官网也是一个不错的学习平台(第411篇) 今天的主题是OSPF 大纲 技术成就梦想51CTO-中国知名的数字化人才学习平台和技术社区 OSPF 概念型问题_wx655f0abb3511b的技术博客_51CTO博客 OSPF协议介绍及配置 - airoot - 博客园 (cnblogs.com) 一、OSPF概述 回顾一下距离矢…

python+vue高校体育器材管理信息系统5us4g

优秀的高校体育馆场地预订系统能够更有效管理体育馆场地预订业务规范,帮助管理者更加有效管理场地的使用,有效提高场地使用效率,可以帮助提高克服人工管理带来的错误等不利因素,所以一个优秀的高校体育馆场地预订系统能够带来很大…

通信原理课设(gec6818) 008:LED+蜂鸣器+串口+MQ01+GY39+RFID

目录 1、LED和蜂鸣器 a. 安装驱动 b. 代码 2、串口 3、MQ01烟雾传感器 4、GY39 1、LED和蜂鸣器 a. 安装驱动 在开发板上要使用led和蜂鸣器需要安装对应的驱动 链接:https://pan.baidu.com/s/15I1kGKhT1kENqplu5Dmg5Q?pwdlebe 提取码:lebe 将上…

【并行计算】GPU,CUDA

一、CUDA层次结构 1.kernel核函数 一个CUDA程序是一个kernel核函数被GPU的多个计算单元并行执行的过程&#xff0c;CUDA给了如下抽象 dim3 threadsPerBlock(4, 3, 1); dim3 numBlocks(3, 2, 1); matrixAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C); 2.G…

git(安装,常用命令,分支操作,gitee,IDEA集成git,IDEA集成gitee,IDEA集成github,远程仓库操作)

文章目录 1. Git概述1.1 何为版本控制1.2 为什么需要版本控制1.3 版本控制工具1.4 Git简史1.5 Git工作机制1.6 Git和代码托管中心 2. Git安装3. Git常用命令3.1 设置用户签名3.1.1 说明3.1.2 语法3.1.3 案例实操 3.2 初始化本地库3.2.1 基本语法3.2.2 案例实操3.2.3 结果查看 3…

Innosetup 调用c# dll 和 c# dll的函数导出

目标需求&#xff0c;基于现在安装包脚本。需要在用户安装和卸载成功时。进行数据记录,所以需要调用c#dll 主要涉及到的知识点 需要理解脚本的文件使用机制脚本的文件dll加载&#xff0c;和dll的调用c# dll的制作&#xff0c;和工具的使用 下面具体介绍 脚本的文件dll加载&…

详解Vue3中的鼠标事件mousedown、mouseup和contextmenu

本文主要介绍Vue3中的常见鼠标事件mousedown、mouseup和contextmenu。 目录 一、mousedown——鼠标按下事件二、mouseup——鼠标弹起事件三、contextmenu——页面菜单 下面是Vue 3中常用的鼠标事件mousedown、mouseup和contextmenu的详解。 一、mousedown——鼠标按下事件 mo…

CloneNotSupportedException的解决方案 + Object的clone方法分析

CloneNotSupportedException的解决方案 引入问题&#xff1a; 在一次测试clone方法时&#xff0c;D类Override了Object类的clone方法 public class D {private Integer A1;private Integer A2;public D() {}public D(Integer a1, Integer a2 {A1 a1;A2 a2;}Overrideprotec…

PAT 乙级 1042 字符统计

请编写程序&#xff0c;找出一段给定文字中出现最频繁的那个英文字母。 输入格式&#xff1a; 输入在一行中给出一个长度不超过 1000 的字符串。字符串由 ASCII 码表中任意可见字符及空格组成&#xff0c;至少包含 1 个英文字母&#xff0c;以回车结束&#xff08;回车不算在内…

软件测试/测试开发丨Python 内置库 sys 学习笔记分享

sys 概述 是 Python 自带的内置模块是与 Python 解释器交互的桥梁 sys 使用 常用属性常用方法导入 sys 模块 # 导入sys模块 import sys# 查看sys模块帮助文档 help(sys)# 查看sys模块的属性和方法 print(dir(sys))sys 常用属性 sys.version&#xff1a;返回 Python 解释器…

Linux基础知识学习2

tree命令的使用 可以看到dir2目录下的这些文件&#xff0c;要想显示dir2的具体结构&#xff0c;可用tree命令 mv命令 它可以实现两个功能 1.将文件移动到另一个目录中 2.对某一个文件进行重命名 1.将文件移动到另一个目录中 这里将dir1中的2.txt移动到他的子目录dir3中 执行…

虚拟化分类和实现原理

6、虚拟化分类 &#xff08;1&#xff09;完全虚拟化 直接将Hypervisor跑在0环内核态&#xff0c;客户机os跑在1环&#xff0c;一旦触发敏感指令&#xff0c;由0环的VMM进行捕获翻译&#xff0c;从而模 拟这些指令。而运行在1环的GuestOS永远都不知道自己是个虚拟机。是完全…

python统计分析——透视表

参考资料&#xff1a;用Python动手学统计学 pandas库的pivot_table函数相当于excel的透视表功能。此图为excel数据透视表字段设置窗口&#xff0c;下面将参照excel数据透视表相关设置图片学习pivot_table函数&#xff1a; 本次使用的数据集内容如下&#xff1a; import pandas…

python安装MongoDB与运算符优先级

python安装MongoDB MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一&#xff0c;使用的数据类型 BSON&#xff08;类似 JSON&#xff09;。 PyMongo Python 要连接 MongoDB 需要 MongoDB 驱动&#xff0c;这里我们使用 PyMongo 驱动来连接。 pip 安装 pip 是一个通用的 Python 包…
最新文章