一维数据的数字特征
表示位置的数字特征
众数（Mode）是一组数据中出现次数最多的变量值，适合于数据量较多时使用，它不受极端值的影响。
均值（Mean）：即是 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1,x_2,...,x_n x1,x2,...,xn的平均数，它描述了数值型数据取值的平均位置。
x ‾ = 1 n ∑ i = 1 n x i \overline{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} x_i x=n1i=1∑nxi
当数据中存在异常值时，它缺乏抗扰性，即易受异常值的影响而使其值有较大的变化。抗扰性在统计学中也成为稳健性。
排序（Sort)：设 x 1 , x 2 , . . . , x n x_1,x_2,...,x_n x1,x2,...,xn是 n n n个样本观测值，将它们从小到大记为 x ( 1 ) , x ( 2 ) , . . . . , x ( n ) x_{(1)},x_{(2)},....,x_{(n)} x(1),x(2),....,x(n)，即
x ( 1 ) ≤ x ( 2 ) ≤ . . . ≤ x ( n ) x_{(1)} \leq x_{(2)} \leq ... \leq x_{(n)} x(1)≤x(2)≤...≤x(n)
称它们为次序统计量，其中第 i i i个次序统计量的值是 x ( i ) x_{(i)} x(i)。特别地，最小次序统计量值 x ( 1 ) x_{(1)} x(1)与最大次序统计量值 x ( n ) x_{(n)} x(n)分别为： x ( 1 ) = min 1 ≤ i ≤ n x i x_{(1)}=\min_{1 \leq i \leq n} x_i x(1)=min1≤i≤nxi， x ( n ) = max 1 ≤ i ≤ n x i x_{(n)}=\max_{1 \leq i \leq n} x_i x(n)=max1≤i≤nxi。
中位数（Median）：中位数（Meidan）的计算公式：
M e = { x ( n + 1 2 ) n 为奇数 1 2 ( x ( n 2 ) + x ( n 2 + 1 ) ) n 为偶数 M_e=\left\{ \begin{aligned} x_{(\frac{n+1}{2})} & & n为奇数 \\ \frac{1}{2}(x_{(\frac{n}{2})}+x_{(\frac{n}{2}+1)}) & & n为偶数 \end{aligned} \right. Me=⎩
⎨
⎧x(2n+1)21(x(2n)+x(2n
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。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。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/39008.html