统计学这么厉害，那会很难学习吗？

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今天，小编特整理了一些统计学干货姿势分享给大家，分享数据分析挖掘及可视化的相关干货，只为更快吸收姿势的你，更高效地应用。

数据的概括性度量

导说：

用图表表示数据，可以对数据的分布形状和特征有一个大致的了解，但是要进一步掌握数据的分布特征，还需要找到反应数据数据分布特征的各个代表值，那么数据的分布形态主要从三个方面进行测量和描述：

集中趋势、离散程度、偏态和峰态

1——集中趋势的度量

如何对数据进行集中趋势的度量？

集中趋势是指一组数据向某一个中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在，

描述数据集中趋势的统计量有：

平均数、中位数、分位数以及众数等

1. 平均数

一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数，平均数是度量数据水平的常用统计量

2.中位数

一组数据排序后处于中间位置上的变量值

3. 分位数

与中位数类似的还有四分位数、十分位数、百分位数。它们通常用的是3个点、9个点、99个点将数据分为四等分、十等分和一百等分后各分为点上的值

四分位数：一组数据排序后处于25%和75%位置上的值，称为四分位数，也称四分位点

4. 众数

一组数据出现次数最多的元素称为众数

2——离散程度的度量

如何对数据进行离散程度的度量？

集中趋势只是数据分析的一个特征，它反映的是各变量值向其中心值聚集的程度。

而数据的离散程度，反映的是各变量值远离其中心值的程度，描述数据的离散程度采用的测量值有：

极差、四分位差、方差、标准差以及离散系数等

1. 极差

一组数据中最大值与最小值之差

2. 四分卫差

上四分位数与下四分位数之差

3. 平均差

各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，平均差以平均数为中心，反映了每个数与平均数的平均差异程度，能够全面的反应一组数据的离散程度

4. 方差

方差：各变量值与其平均数离差平方的平均数

标准差：方差的平方根

离散系数：一组数据的标准差与其相应的平均数之比，离散系数主要用于比较不同样本数据的离散程度，离散系数越大，说明离散程度越大。

3——偏态和峰态的度量

如何衡量数据的偏态和峰态？

通过直方图和茎叶图就可以知道数据的分布是否对称？

对于不对称的分布，就需要计算相应的描述统计量：

偏态系数和峰态系数

1. 偏态

数据分布的不对称性，通常用偏态系数衡量数据分布的不对称性

2. 峰态

数据分布的平峰或者尖顶峰度，对峰度的测量则需要计算峰态系数

书名：统计学学习指导书（第3版）

作者：孙静娟、邢莉

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