資料離散程度
概念：一組資料**現次數最多的數，眾數可以是多個，也可以沒有。
舉個栗子：[0,0,1,1,2,3]中的眾數是0和1，[0,1,2,3]中沒有眾數，[0,1,2,1]中的眾數是1。
概念：一組資料中，中間位置的那個數，假設n為奇數，排序之後中間的那個值就是中位數，如果n是偶數，排序之後中間兩個數的平均值即為中位數。
舉個栗子：假設排序之後的資料為[0,1,2,4,4]，此時的中位數是2，假設排序之後的資料為[0,1,2,3]，此時該組資料的中位數是(1+2)/2=1.5。
概念：把一組資料分成n等分，則稱之為n分位數。常用的有q1、q2、q3，分別為上四分位數，中位數和下四分位數。q1、q2、q3的position分別為q1_pos=(n+1)*0.25，q2_pos(n+1)*0.5，q3_pos=(n+1)*0.75，對應的分位數值見下圖的栗子：
概念：一組資料中最大值與最小值之差。
舉個栗子：[1,3,5,2,0]的max=5,min=0，so 極差=5-0=5
概念：一組資料之和與個數之比。
舉個栗子：[0,1,3,4]的平均數為(0+1+3+4)/4=2
概念：若n個數
概念：對各變數值的連乘積開項數次方根。
舉個栗子：一組資料為[1,2,2,4]，則幾何平均數為
概念：每乙個變數（觀察值）與總體均數之間的差異，包含樣本方差和總體方差。樣本方差的分母為n-1，總體方差的分母為n。
概念：對方差開根號，即可。常用的是樣本方差。
概念：各個變數值同平均數的離差絕對值的算術平均數。
概念：上四分位數（q3，即位於75%）與下四分位數（q1，即位於25%）的差。
概念：當進行兩個或多個資料離散程度的比較時，如果度量單位與平均數相同，可以直接利用標準差來比較。如果單位和（或）平均數不同時，比較其離散程度就不能採用標準差，而需採用標準差與平均數的比值（相對值）來比較 ：
概念：衡量眾數對一組資料的代表程度。異眾比率越大，說明非眾陣列的頻數佔總頻數的比重越大，眾數的代表性就越差；異眾比率越小，說明非眾陣列的頻數佔總頻數的比重越小，眾數的代表性越好。
概念：資料偏斜程度的測定。
sk表示偏斜係數：偏態係數小於0，因為平均數在眾數之左，是一種左偏的分布，又稱為負偏。偏態係數大於0，因為均值在眾數之右，是一種右偏的分布，又稱為正偏；當sk=0時，資料完全對稱分布。
概念：資料扁平程度的測定。
當k=3時，扁平程度適中；當k>3時為尖峰分布；當k<3時為扁平分布。
統計學 統計學基礎
五種抽樣方法 1 簡單隨機 選取熱量相同且每個樣本有同等概率被選擇的樣本 2 系統 簡單的系統抽取樣本 3 任意 使用乙個碰巧很容易被選擇的樣本 4 整群 先將總體分為不同組群，從中隨機挑選幾個組群作為樣本 5 分層 定義層級，在每個層級隨機抽取樣本。抽樣方法的選擇一定要符合 1 只有樣本對總體具有...
統計學基礎 三
分類資料 眾數 出現最多的變數值，峰值 順序資料 中位數 位置在中間的變數值 位置 分位數 上四分位位置 假設目前有9個資料，則下四分位 9 4 2.25，資料位於第二位和第三位資料的25 的位置。假設目前有9個資料，則上四分位 3 9 4 6.75，資料位於第六位和第七位資料的75 位置。數值型資...
統計學基礎打卡 task1
1 基本概念 統計學 收集 處理 分析 解釋資料並從中得出結論的科學。資料分析的方法可分為描述統計和推斷統計。2泊松分布 泊松分布 poisson distribution 台譯卜瓦松分布，是一種統計與概率學裡常見到的離散機率分布 discrete probability distribution ...