高中数学：众数中位数和平均数

众数中位数平均数的特点和应用场合众数、中位数和平均数是统计学中常用的描述数据集中趋势的指标。

它们各自具有不同的特点和应用场合。

众数是指在一组数据中出现频率最高的数值，也就是数据集中出现次数最多的数。

众数具有以下特点：1. 众数不一定存在，数据集中可能没有众数，也可能有多个众数。

2. 众数适用于描述离散型数据的集中趋势，特别是在存在离群值时，众数更能反映数据的主要分布区间。

3. 众数容易受极端值的影响，对于极端值较多的数据集，众数可能无法准确反映数据的整体特征。

4. 众数可以通过频数分布表或直方图等图表来确定，对于连续型数据，可以通过分组统计的方式来计算众数。

在实际应用中，众数常用于以下场合：1. 社会调查：用于统计人口分布、收入分布、教育程度等指标的众数，可以反映社会的整体特征。

2. 商品销售：用于统计商品销量的众数，可以帮助企业了解市场需求，制定合理的销售策略。

3. 生物统计：用于统计种群数量的众数，可以帮助研究人员了解物种的繁衍情况和分布范围。

中位数是将一组数据按从小到大的顺序排列，位于中间位置的数值。

中位数具有以下特点：1. 中位数对于极端值的影响较小，更能反映数据集的整体分布情况。

2. 中位数适用于描述有序数据的集中趋势，特别是在存在离群值时，中位数更能反映数据的中间位置。

3. 中位数的计算相对简单，只需要将数据按从小到大的顺序排列，然后找到中间位置的数值即可。

在实际应用中，中位数常用于以下场合：1. 薪资调整：用于确定薪资调整的中位数，可以避免极端值对薪资调整的影响。

2. 房价评估：用于评估房价的中位数，可以反映某一地区的房价水平，避免极端值对房价评估的影响。

3. 经济指标：用于统计国民收入、人均GDP等指标的中位数，可以更准确地反映国家或地区的经济发展水平。

平均数是将一组数据相加后除以数据的个数得到的结果。

平均数具有以下特点：1. 平均数对于数据集中的每个数值都进行了考虑，能够反映数据集的整体特征。

什么是中位数,众数,平均数中位数，又称中点数，中值。

中数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数；众数是统计学名词，在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平；平均数是指在一组制数据中所有数据之和再除以数据的个数。

什么是中位数,众数,平均数中位数：把一组数据从小到大排列，最中间的那个数就是中位数。

众数：一组数据中出现次数量多的那个数，众数可以是多个。

平均数：一组数据之和，除以这组数的个数，所得的结果就是平均数。

中位数,众数,平均数的作用中位数：表示数据的中等水平。

中位数与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值，不受数据极端值的影响。

众数：表示数据的普遍情况。

与数据出现的次数有关，着眼于对各数据出现的频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，不受极端值的影响，其缺点是具有不惟一性。

平均数：表示数据的总体水平。

与每一个数据都有关，其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。

主要缺点是易受极端值的影响，这里的极端值是指偏大或偏小数，当出现偏大数时，平均数将会被抬高，当出现偏小数时，平均数会降低。

中位数,众数,平均数怎么求1.中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数。

它的求出不需或只需简单的计算。

2.众数：一组数据中出现次数最多的那个数，不必计算就可求出。

3.平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出。

（在选手比赛成绩统计中通常会去掉一个最高分和一个最低分，以示公平）。

如何辨析平均数、众数、中位数哪一个更具代表性今天教完中位数以后，发现部分学生对平均数、众数、中位数需要进一步明晰三个统计量的关系：一、概念：平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数。

中位数：将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数。

众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。

二、求法平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出。

中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数。

它的求出不需或只需简单的计算。

众数：一组数据中出现次数最多的那个数，不必计算就可求出。

三、相同点平均数、众数和中位数都叫统计量，它们在统计中，有着广泛的应用。

平均数、中位数、众数都是描述数据的集中趋势的“特征数”，平均数、中位数和众数从不同侧面给我们提供了同一组数据的面貌，平均数和中位数都有单位(众数如果表示的是数时，也有单位)；它们的单位和本组数据的单位相同。

三者都可以作为一组数据的代表。

四、不同点在一组数据中，平均数和中位数都具有惟一性，但众数有时不具有惟一性。

在一组数据中，可能不止一个众数，也可能没有众数。

平均数：平均数具有惟一性，是通过计算得到的，它不是数据中的原始数据。

反映了一组数据的平均大小，常用来一代表数据的总体“平均水平”。

中位数：中位数具有惟一性，当一组数据有奇数个时，它就是该组数据排序后最中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；但在数据个数为偶数的情况下，中位数是最中间两个数据的平均数，它不一定与这组数据中的某个数据相等，此时的中位数就是一个虚拟的数。

像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”。

众数：是一组数据中的原数据，它是真实存在的。

反映了出现次数最多的数据，用来代表一组数据的“多数水平”。

平均数、中位数和众数的知识归纳与梳理：（一）平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数。

即x=（x1+x2+……+xn）÷n中位数：将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数或最中间的两个数的平均数叫做这组数据的中位数。

众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。

平均数：一组数据的平均值平均水平平均数是描述一组数据的一种常用指标，反映了这组数据中各数据的平均大小。

平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，其中任何数据的变动都会引起平均数的相应变动平均数一般的计算方法为：用一组数据的总和除以这组数据的个数．平均数的优点。

反映一组数的总体情况比中位数、众数更为可靠、稳定．平均数的缺点。

平均数需要整批数据中的每一个数据都加人计算，因此，在数据有个别缺失的情况下，则无法准确计算，计算的工作量也较大。

平均数易受极端数据的影响，从而使人对平均数产生怀疑。

中位数：在有序排列的一组数据中最居中的那个数据中等水平中位数是描述数据的另一种指标，如果将一组数按从小到大排列那么中位数的左边和右边恰有一样多的数据。

中位数仅与数据的大小排列位置有关，某些数据的变动对它的中位数没有影响．中位数是将数据按大小顺序依次排列（相等的数也要全部参加排序）后“找”到的．当数据的个数是奇数时，中位数就是最中间的那个数据；当数据的个数是偶数时，就取最中间的两个数据的平均数作为中位数．中位数的优点。

简单明了，很少受一组数据的极端值的影响。

中位数的缺点。

中位数不受其数据分布两端数据的影响，因此中位数缺乏灵敏性，不能充分利用所有数据的信息。

当观测数据已经分组或靠近中位数附近有重复数据出现时，则难以用简单的方法确定中位数。

众数一组数据中出现次数最多的那个数据。

集中趋势众数告诉我们，这个值出现次数最多，一组数据可以有不止一个众数，也可以没有众数。

众数着眼于对各数据出现的频数的考查，其大小只与这组数据中的部分数据有关．一组数据中的众数不止一个．当一组数据中有相同数据多次出现时，其众数往往是我们关心的．众数的优点比较容易了解一组数据的大致情况，不受极端数据的影响，并且求法简便。

怎样选择平均数、众数、中位数我们知道平均数、众数、中位数是描述一组数据集中趋势的特征数，那么，要辨析平均数、众数、中位数哪一个更具代表性，则需要进一步明晰三个统计量的关系：它们之间的区别，主要表现在以下方面。

1、定义不同平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数。

中位数：将一组数据按大小顺序排列，处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数。

众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。

2、求法不同平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出。

中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，如果数据个数是奇数，则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数。

它的求出不需或只需简单的计算。

众数：一组数据中出现次数最多的那个数，不必计算就可求出。

3、个数不同在一组数据中，平均数和中位数都具有惟一性，但众数有时不具有惟一性。

在一组数据中，可能不止一个众数，也可能没有众数。

4、呈现不同平均数：是一个“虚拟”的数，是通过计算得到的，它不是数据中的原始数据。

中位数：是一个不完全“虚拟”的数。

当一组数据有奇数个时，它就是该组数据排序后最中间的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；但在数据个数为偶数的情况下，中位数是最中间两个数据的平均数，它不一定与这组数据中的某个数据相等，此时的中位数就是一个虚拟的数。

众数：是一组数据中的原数据，它是真实存在的。

5、代表不同平均数：反映了一组数据的平均大小，常用来一代表数据的总体“平均水平”。

中位数：像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”。

众数：反映了出现次数最多的数据，用来代表一组数据的“多数水平”。

这三个统计量虽反映有所不同，但都可表示数据的集中趋势，都可作为数据一般水平的代表6、特点不同平均数：与每一个数据都有关,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。

平均数、众数、中位数这三个统计量的各自特点是：平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动；众数则着眼于对各数据出现的次数的考察,其大小只与这组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,其众数往往是我们关心的一种统计量；中位数则仅与数据排列位置有关,当一组数据从小到大排列后,最中间的数据为中位数(偶数个数据的最中间两个的平均数)。

因此某些数据的变动对它的中位数影响不大。

在同一组数据中,众数、中位数和平均数也各有其特性：(1)中位数与平均数是唯一存在的,而众数是不唯一的；(2)众数、中位数和平均数在一般情况下是各不相等，但在特殊情况下也可能相等。

具体来说，平均数、众数和中位数都是描述一组数据的集中趋势的特征数，但描述的角度和适用范围有所不同。

平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系，其中任何数据的变动都会引起平均数的相应变动；众数着眼于对各数据出现的频数的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关；中位数则仅与数据的排列位置有关，某些数据的变动对中位数没有影响，当一组数据中的个别数据变动较大时，可用它来描述其集中趋势。

一般来说，平均数、中位数和众数都是一组数据的代表，分别代表这组数据的“一般水平”、“中等水平”和“多数水平”。

平均数涉及所有的数据，中位数和众数只涉及部分数据。

它们互相之间可以相等也可以不相等，没有固定的大小关系。

其实，它们三者有关联也有区别。

在一组数据中出现次数最多的数就是这组数据众数，众数和平均数一样，也是描述一组数据集中趋势的统计量，但它和平均数有以下两点不同：一是平均数只是一个“虚拟”的数，即一组数据的和除以该组数据的个数所得的商，而众数不是“虚拟”的数，是一组数据中出现次数最多的那个数据，是这组数据中真实存在的一个数据；二是平均数的大小与一组数据里的每个数据都有关系，任何一个数据的变动都会引起平均数大小的改变，而众数则仅与一组数据的出现的次数有关，某些数据的变动对众数没有影响，所以在一组数据中，如果个别数据变动较大，但某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”比较合适。

简答题：说明算术平均数、中位数、众数的优缺点及三者之间的关系（一）算术平均数、中位数和众数是统计学中常用的集中趋势度量，它们各自具有不同的优缺点，适用于不同类型的数据分布和分析目的。

以下是它们的优缺点及关系：算术平均数（Mean）：优点：易于计算，能够充分利用全部数据，对异常值不敏感。

缺点：对于包含极端值（异常值）的数据，平均数可能不太代表整体趋势。

中位数（Median）：优点：对于数据中的异常值不敏感，能够反映数据的中间位置。

缺点：需要将数据进行排序，对数据分布的形状了解较少，不能充分利用全部数据信息。

众数（Mode）：优点：易于理解和计算，可以用于分类数据，可以有多个众数。

缺点：可能不存在众数，对连续型数据不太适用，不能反映数据的分散情况。

三者之间的关系：在对称分布（例如正态分布）中，平均数、中位数和众数通常是接近的，且中位数通常等于平均数等于众数。

在偏斜分布（例如右偏或左偏分布）中，平均数受到极端值的影响，可能偏离中位数和众数。

当数据分布对称时，平均数通常是最好的集中趋势度量。

当数据分布有偏斜或包含异常值时，中位数和众数可能更能反映数据的典型特征。

综合来说，选择使用哪种集中趋势度量取决于数据的性质以及分析的目的。

通常建议同时考虑这三种度量，以更全面地了解数据的特征。

（二）算术平均数、中位数和众数是描述数据集中趋势的三种常用方法，它们各有优缺点：算术平均数：优点：算术平均数提供了一种快速、直观的了解数据集的中心位置。

它适用于大多数类型的数据，并且在数学和统计分析中非常有用，尤其是在计算方差和标准差时。

缺点：算术平均数容易受极端值的影响。

在一个数据集中，若存在极端高值或低值，算术平均数可能无法准确反映大多数数据的实际情况。

中位数：优点：中位数不受极端值的影响，因此它在存在异常值时可以更好地代表数据集的中心位置。

当数据分布不对称时，中位数是一个很好的中心趋势度量。

缺点：中位数对数据集的信息利用不如算术平均数全面，特别是在数据集很大时，中位数可能忽略了数据分布的某些特征。

众数、中位数、平均数的特点及其应用-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述在统计学和数据分析领域，众数、中位数和平均数是常用的统计指标，用于描述和分析数据集的集中趋势。

它们可以帮助我们理解数据的分布情况，并从中提取有用的信息。

本文将重点介绍众数、中位数和平均数的特点及其应用。

众数是指在一组数据中出现频率最高的数值。

它可以用来反映数据的集中程度，并且适用于各种数据类型。

众数的计算相对简单，只需要统计每个数值出现的次数，然后找出出现次数最多的数值即可。

众数在实际应用中常用于描述一组数据的典型取值，如民意调查中的最受欢迎的候选人、销售数据中最畅销的产品等。

中位数是将一组数据按照大小排序后位于中间位置的数值。

它不受极值的影响，更能反映数据的中间位置。

计算中位数的方法相对直观，只需要将数据排序，并确定中间位置的数值即可。

中位数在实际应用中常用于描述数据的中间水平，如家庭收入的中位数可以反映社会的平均收入水平，股票价格的中位数可以反映市场的平均估值水平等。

平均数是指一组数据的总和除以数据的个数，是最常用的统计指标之一。

它可以反映数据的整体水平，并且易于计算和理解。

平均数的计算非常简单，只需要将所有数值相加，然后除以数值的个数即可。

平均数在实际应用中广泛用于描述数据的均值水平，如平均工资可以反映一个地区的平均收入水平，平均成绩可以反映一个班级的整体学习水平等。

众数、中位数和平均数在统计分析中扮演着重要的角色，并且在不同领域有着广泛的应用。

它们能够提供关于数据集的集中趋势、分布形态和离散程度等信息，帮助我们理解数据背后的规律和趋势。

同时，在决策和预测中，这些统计指标也能够提供有用的参考，帮助我们做出更准确的判断和预测。

本文将详细介绍众数、中位数和平均数的特点及其应用，并探讨它们在实际生活中的意义和作用。

通过对这些统计指标的深入了解和应用，我们可以更好地应对数据分析和决策问题，并为未来的研究和实践提供更多的启示和方向。

众数、中位数和平均数的特点和应用场合示例文章篇一：《众数、中位数和平均数：数字中的小秘密》嘿，小伙伴们！今天咱们来聊聊众数、中位数和平均数这三个超有趣的数学概念。

这可不是什么枯燥的东西哦，它们就像我们生活中的小伙伴，各自有着独特的性格和用处呢。

先来说说众数吧。

众数啊，就像是一群小伙伴里最受欢迎的那个。

怎么理解呢？比如说，我们班同学最喜欢的颜色。

我拿着小本本去问每个同学，最后发现喜欢蓝色的同学最多。

这个蓝色就是众数啦。

众数就是一组数据里出现次数最多的那个数。

它可有意思了，能一下子让我们知道在这一堆数据里，哪个是最“流行”的。

我再给你们举个例子哈。

我们学校门口有个小商店，老板想知道哪种小零食最受欢迎，好进更多的货。

他就把每天卖出去的小零食都记下来。

最后发现，小薯片卖出去的次数最多。

这个小薯片就是众数。

这时候众数就帮了老板大忙啦，老板就可以多进些小薯片，这样就能赚更多钱呢。

你说，众数是不是很有用？要是没有众数，老板可能就会乱进货，有些东西卖不出去，那不就亏大了嘛。

接着咱们来聊聊中位数。

中位数就像是一个裁判，站在中间，把数据分成了两半。

想象一下，我们有一组数字，1、3、5、7、9。

中间的数字5就是中位数啦。

那要是数字的个数是偶数个呢？比如说1、3、5、7。

那我们就把中间的3和5加起来除以2，得到4，这个4就是中位数。

中位数在生活中也很有用哦。

就像我们考试成绩一样。

有时候，平均分可能会被几个特别高或者特别低的分数影响。

这时候中位数就能更公平地反映出大家的一般水平。

比如说，有一次考试，我们班有几个学霸考了特别高的分，还有几个同学因为生病没考好，分数很低。

这时候如果看平均分，就不太能准确知道大部分同学考得怎么样。

但是中位数就不一样啦，它能把那些极端的分数排除掉，让我们知道中间水平的同学大概考了多少分。

我有个好朋友叫小明，他就特别有感触。

有一次他们班考试，平均分看起来挺高的，可是他觉得自己考得还不错，怎么排名却很靠后呢。

高中数学统计与概率知识点（文）一、众数: 一组数据中出现次数最多的那个数据。

众数与平均数的区别: 众数表示一组数据中出现次数最多的那个数据；平均数是一组数据中表示平均每份的数量。

二、.中位数: 一组数据按大小顺序排列，位于最中间的一个数据(当有偶数个数据时，为最中间两个数据的平均数)三 .众数、中位数及平均数的求法。

①众数由所给数据可直接求出;②求中位数时，首先要先排序(从小到大或从大到小)，然后根据数据的个数，当数据为奇数个时，最中间的一个数就是中位数;当数据为偶数个时，最中间两个数的平均数就是中位数。

③求平均数时，就用各数据的总和除以数据的个数，得数就是这组数据的平均数。

四、中位数与众数的特点。

⑴中位数是一组数据中唯一的，可能是这组数据中的数据，也可能不是这组数据中的数据； ⑵求中位数时，先将数据有小到大顺序排列，若这组数据是奇数个，则中间的数据是中位数；若这组数据是偶数个时，则中间的两个数据的平均数是中位数； ⑶中位数的单位与数据的单位相同； ⑷众数考察的是一组数据中出现的频数；⑸众数的大小只与这组数的个别数据有关，它一定是一组数据中的某个数据，其单位与数据的单位相同；（6）众数可能是一个或多个甚至没有；（7）平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量。

五.平均数、中位数与众数的异同：⑴平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量； ⑵平均数、众数和中位数都有单位； ⑶平均数反映一组数据的平均水平，与这组数据中的每个数都有关系，所以最为重要，应用最广； ⑷中位数不受个别偏大或偏小数据的影响；⑸众数与各组数据出现的频数有关，不受个别数据的影响，有时是我们最为关心的数据。

六、对于样本数据x 1，x 2，…，x n ，设想通过各数据到其平均数的平均距离来反映样本数据的分散程度，那么这个平均距离如何计算？思考4：反映样本数据的分散程度的大小，最常用的统计量是标准差，一般用s 表示.假设样本数据x 1，x 2，…，x n 的平均数为x ，则标准差的计算公式是：七、简单随即抽样的含义一般地,设一个总体有N 个个体, 从中逐个不放回地抽取n 个个体作为样本（n≤N）, 如果每次12||||||n x x xx x x n22212()()()n x x x x x x sn抽取时总体内的各个个体被抽到的机会都相等, 则这种抽样方法叫做简单随机抽样.八、根据你的理解，简单随机抽样有哪些主要特点？（1）总体的个体数有限；（2）样本的抽取是逐个进行的，每次只抽取一个个体；（3）抽取的样本不放回，样本中无重复个体；（4）每个个体被抽到的机会都相等，抽样具有公平性.九、抽签法的操作步骤？第一步，将总体中的所有个体编号，并把号码写在形状、大小相同的号签上.第二步，将号签放在一个容器中，并搅拌均匀第三步，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本.十一、抽签法有哪些优点和缺点？优点：简单易行，当总体个数不多的时候搅拌均匀很容易，个体有均等的机会被抽中，从而能保证样本的代表性.缺点：当总体个数较多时很难搅拌均匀，产生的样本代表性差的可能性很大.十一、利用随机数表法从含有N个个体的总体中抽取一个容量为n的样本，其抽样步骤如何？第一步，将总体中的所有个体编号.第二步，在随机数表中任选一个数作为起始数.第三步，从选定的数开始依次向右（向左、向上、向下）读，将编号范围内的数取出，编号范围外的数去掉，直到取满n个号码为止，就得到一个容量为n的样本.简单随机抽样一般采用两种方法：抽签法和随机数表法。

一、相同点之阿布丰王创作平均数、中位数和众数这三个统计量的相同之处主要暗示在：都是来描述数据集中趋势的统计量；都可用来反映数据的一般水平；都可用来作为一组数据的代表.二、分歧点它们之间的区别,主要暗示在以下方面.1、界说分歧平均数：一组数据的总和除以这组数据个数所获得的商叫这组数据的平均数.中位数：将一组数据按年夜小顺序排列,处在最中间位置的一个数叫做这组数据的中位数 .众数：在一组数据中呈现次数最多的数叫做这组数据的众数.2、求法分歧平均数：用所有数据相加的总和除以数据的个数,需要计算才得求出.中位数：将数据依照从小到年夜或从年夜到小的顺序排列,如果数据个数是奇数,则处于最中间位置的数就是这组数据的中位数；如果数据的个数是偶数,则中间两个数据的平均数是这组数据的中位数.它的求出不需或只需简单的计算.众数：一组数据中呈现次数最多的那个数,不用计算就可求出.3、个数分歧在一组数据中,平均数和中位数都具有惟一性,但众数有时不具有惟一性.在一组数据中,可能不止一个众数,也可能没有众数.4、呈现分歧平均数：是一个“虚拟”的数,是通过计算获得的,它不是数据中的原始数据.中位数：是一个不完全“虚拟”的数.当一组数据有奇数个时,它就是该组数据排序后最中间的那个数据,是这组数据中真实存在的一个数据；但在数据个数为偶数的情况下,中位数是最中间两个数据的平均数,它纷歧定与这组数据中的某个数据相等,此时的中位数就是一个虚拟的数.众数：是一组数据中的原数据 ,它是真实存在的.5、代表分歧平均数：反映了一组数据的平均年夜小,经常使用来一代表数据的总体“平均水平”.中位数：像一条分界线,将数据分成前半部份和后半部份,因此用来代表一组数据的“中等水平”.众数：反映了呈现次数最多的数据,用来代表一组数据的“大都水平”.这三个统计量虽反映有所分歧,但都可暗示数据的集中趋势,都可作为数据一般水平的代表.6、特点分歧平均数：与每一个数据都有关,其中任何数据的变更城市相应引起平均数的变更.主要缺点是易受极端值的影响,这里的极端值是指偏年夜或偏小数,当呈现偏年夜数时,平均数将会被抬高,当呈现偏小数时,平均数会降低.中位数：与数据的排列位置有关,某些数据的变更对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值,不受数据极端值的影响.众数：与数据呈现的次数有关,着眼于对各数据呈现的频率的考察,其年夜小只与这组数据中的部份数据有关,不受极端值的影响,其缺点是具有不惟一性,一组数据中可能会有一个众数,也可能会有多个或没有 .7、作用分歧平均数：是统计中最经常使用的数据代表值,比力可靠和稳定,因为它与每一个数据都有关,反映出来的信息最充沛.平均数既可以描述一组数据自己的整体平均情况,也可以用来作为分歧组数据比力的一个标准.因此,它在生活中应用最广泛,比如我们经常所说的平均成果、平均身高、平均体重等.中位数：作为一组数据的代表,可靠性比力差,因为它只利用了部份数据.但当一组数据的个别数据偏年夜或偏小时,用中位数来描述该组数据的集中趋势就比力合适.众数：作为一组数据的代表,可靠性也比力差,因为它也只利用了部份数据..在一组数据中,如果个别数据有很年夜的变更,且某个数据呈现的次数最多,此时用该数据（即众数）暗示这组数据的“集中趋势”就比力适合.。

频率分布直方图之马矢奏春创作
用样本的数字特征估计总体的数字特征
1、众数：在一组数据中，出现次数最多的数称为众数
2、中位数：在按大小顺序排列的一组数据中，当一组数有奇数个
时，居于中间的数称为中位数，当一组数据有偶数个是，居于中间两数的平均数称为中位数
3、平均数：是指一组数据的算术平均数
若是频率分布直方图中，这样计算：
1、众数：在频率分布直方图中，用面积最大的矩形的横轴中点对
应的数来估计众数（最高矩形的横坐标中点）
2、中位数：在频率分布直方图中，是用使图形左右两边面积相等
的与横轴垂直的直线所对应的横坐标来估计中位数。

3、平均数：在频率分布直方图中，利用每个小矩形的面积乘以小
矩形底边中点的横坐标之和来估计平均数。

例题：根据右图频率分布直方图，估计以下
（1）众数
（2）中位数
（3）平均数
例题：某学校100名学生期中考试语文成绩的频率分布直方图如
图4所示，其中成绩分组区间
[)90,80，[]100,90．
(1) 求图中a 的值
(2) 根据频率分布直方图，估计这
100名学生语文成绩的平均分； (3) 若这100名学生语文成绩某些分数段的人数()x 与数学成绩相应分数段的人数()y 之比方下表所示，求数学成绩在[)90,50之外的人数． 分数段
[)60,50 [)70,60 [)80,70 [)90,80 x ：y 1：1 2：1 3：4 4：5
创作时间：贰零贰壹年柒月贰叁拾日。