数据的离散程度

数据离散程度离散程度指标的种类很多，下面介绍的是常用的几种。

全距(Range)又称极差，是指数据中最大值和最小值的差值。

如果用R表示全距，用Xmax，Xmin，分别表示数据的最大值、最小值，则全距公式为：R = Xmax- Xmin。

例如，前面提到的两组数据中，第一组数据的全距R = 21 – 19 = 2，第二组数据的全距R = 25 – 15 = 10。

通过全距的数值我们可以确定第二组数据的离散程度更大。

由此，我们可以记住一个一般性结论：离散指标的数据越小，说明数据的变异程度就越小;数值越大，则说明数据的变异程度越大。

当然，这个结论只有在同类离散指标相比较时才会有意义。

全距指标的应用问题全距指标的含义容易理解，计算也很简便。

因此，在某些场合具有特殊的用途。

例如，要说明一个地区的温度情况，没有比用温差说明更好的指标了。

在描述一种股票的波动情况时，最高价和最低价的差是常使用的特征值。

另外，在成品质量控制方法中，R控制图也是全距的一种应用。

但是，全距在计算上只与两个极端值有关，因此它不能反应其他数据的分散情况，就这一点来说，全距只是一个比较粗糙的测度指标。

如果需要全面、精确地说明数据离散程度时，就不宜使用全距。

平均差(Mean Absolute Deviation)就是各项数值与其均值之差绝对值之和的平均数。

用MAD表示平均差，其公式为：所谓离散，是个相对概念，需要用一个标准来衡量。

因为均值是最重要也是最常用的指标，所以就成为衡量离散程度的一个常用标准。

方法就是用各项数据与与均值相减，通常将这个差值称为离差(Deviation)。

离差数值的大小就可以说明数据的偏离程度。

但是，可以证明。

因为相对于均值的正、负偏差之和是相等的。

为了解决离差正、负值抵消的问题，统计学家使用了绝对值的方法，如平均差，更多使用的是平方的方法，如方差，然后再用平均的方法，消除掉由于数据项数多少给离差值带来的`影响，即从指标的含义来看，平均差的数值代表了所有数据离均值的平均距离，使用该数据说明数据的离散程度，比较容易理解。

如何衡量数据的离散程度 Revised by Jack on December 14,2020如何衡量数据的离散程度我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。

常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range）极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差：极差计算比较简单，能从一定程度上反映的数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往往会受异常点的影响不能真实反映数据的离散情况。

四分位距（interquartile range，IQR）我们通常使用箱形图来表现一个数据集的分布特征：一般中间矩形箱的上下两边分别为数据集的上四分位数（75%，Q3）和下四分位数（25%，Q1），中间的横线代表数据集的中位数（50%，Media，Q2），四分位距是使用Q3减去Q1计算得到：如果将数据集升序排列，即处于数据集3/4位置的数值减去1/4位置的数值。

四分位距规避了数据集中存在异常大或者异常小的数值影响极差对离散程度的判断，但四分位距还是单纯的两个数值相减，并没有考虑其他数值的情况，所以也无法比较完整地表现数据集的整体离散情况。

方差（Variance）方差使用均值作为参照系，考虑了数据集中所有数值相对均值的偏离情况，并使用平方的方式进行求和取平均，避免正负数的相互抵消：方差是最常用的衡量数据离散情况的统计量。

标准差（Standard Deviation）方差得到的数值偏差均值取平方后的算术平均数，为了能够得到一个跟数据集中的数值同样数量级的统计量，于是就有了标准差，标准差就是对方差取开方后得到的：基于均值和标准差就可以大致明确数据集的中心及数值在中心周围的波动情况，也可以计算正态总体的置信区间等统计量。

平均差（Mean Deviation）方差用取平方的方式消除数值偏差的正负，平均差用绝对值的方式消除偏差的正负性。

《数据的离散程度》数据的分析数据的离散程度是指数据变量之间的差异程度。

离散程度越大，数据之间的差异越大，反之亦然。

在数据分析中，了解和评估数据的离散程度对于了解和解释数据的分布特点和趋势非常重要。

数据的离散程度可以通过多种统计指标和图表来描述和分析。

下面将介绍几种常用的方法。

1. 平均差距（Mean deviation）平均差距是数据离散程度的简单度量方法之一、它计算每个数据点与均值之间的差距，并求取这些差距的平均值。

平均差距越大，数据离散程度越大。

2. 方差（Variance）方差是数据离散程度的常用度量方法之一、它计算每个数据点与均值之间的差距的平方，并求取这些差距平方的平均值。

方差越大，数据离散程度越大。

3. 标准差（Standard deviation）标准差是方差的平方根。

它可以快速度量数据的离散程度，并且易于解释。

标准差越大，数据离散程度越大。

4. 四分位间距（Interquartile range）四分位间距是数据的分布特征的度量方法之一、它测量了数据中25%和75%之间数据点的差距。

四分位间距越大，数据离散程度越大。

5. 离群值检测（Outlier detection）离群值是与其他数据点显著不同的异常值。

通过检测和处理离群值，可以更准确地评估数据的离散程度。

6.统计图表直方图和箱线图是用于可视化数据离散程度的常用图表。

直方图将数据分布在一系列柱状图中，可以清晰地显示数据的离散性。

箱线图显示了数据的分布范围、中位数和四分位间距，可以直观地了解数据的离散程度。

了解数据的离散程度可以帮助我们更好地分析和解释数据，从而做出有意义的决策。

不同的离散程度描述方法可以结合使用，以便全面地评估数据的离散程度。

在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据类型选择合适的离散程度度量方法，并结合其他统计分析方法进行综合分析。

数据的离散程度在统计学中，我们经常会关注数据的分布情况和离散程度。

数据的离散程度是指数据值在分布中的散布程度，也就是数据点相对于平均值的偏离程度。

偏离程度的度量方法常见的度量偏离程度的方法有四个：方差、标准差、极差和平均绝对偏差。

方差方差是偏离程度的最常用指标之一。

它计算对于均值的平均偏离的平方。

我们可以用以下公式来计算方差：$$ s^2 = \\frac{1}{n-1} \\sum_{i=1}^{n} (X_i - \\bar{X})^2 $$其中，n是样本大小，X i是第i个数据点，$\\bar{X}$是样本的平均值。

标准差标准差是方差的平方根。

它测量了数据点对于均值的平均偏离，并提供了一种标准化的度量。

我们可以用以下公式来计算标准差：$$ s = \\sqrt{\\frac{1}{n-1} \\sum_{i=1}^{n} (X_i - \\bar{X})^2} $$极差极差是样本数据中最大值与最小值的差。

它提供了数据集中数据较为分散的程度。

我们可以用以下公式来计算极差：r=X max−X min其中，X max是最大值，X min是最小值。

平均绝对偏差平均绝对偏差是测量样本与均值之间平均差异的度量方法，计算了数据点与平均值的绝对偏差的平均值。

我们可以用以下公式来计算平均绝对偏差：$$ MAD = \\frac{1}{n} \\sum_{i=1}^{n} |X_i - \\bar{X}| $$应用离散程度是数据分析和数据处理中非常重要的概念。

例如，在金融领域中，我们可以使用离散程度来衡量投资组合的风险，进而作出更好的投资决策。

在生物医学研究中，研究者们可以使用离散程度来分析药物试验数据及对疾病的影响。

在市场营销中，离散程度可以用来研究客户对于一款产品的反馈，进而制定更有针对性的市场营销策略。

总结数据的离散程度是衡量数据分布状态的重要指标。

使用方差、标准差、极差以及平均绝对偏差这些量化离散程度的方法，可以帮助我们分析数据分布的特征，做出更加准确的结论。

【本讲教育信息】一、教学内容：数据的离散程度1. 理解方差、标准差和极差的概念以及它们表示的意义.2. 会计算极差和方差、标准差，并会用它们表示数据的离散程度.二、知识要点：1. 方差的定义和计算（1）设是n个数据x1、x2、…、x n的平均数，各个数据与平均数之差的平方和的平均数，叫做这组数据的方差. 通常用“s2”表示，从上面的计算方差的式子可以看出：当数据分布比较分散（即数据在平均数附近波动较大）时，各个数据与平均数的差的平方和较大，方差就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的差的平方和较小，方差就较小. 因此，方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小.2. 极差的计算和应用一组数据的最大值与最小值的差叫做这组数据的极差.极差是刻画数据离散程度的一个统计量. 生活中，我们经常用到极差，例如用温差来描述气温的变化情况；用公司员工的最高薪水与最低收入的差反映员工待遇的差别；用一个班学生身高的最大值与最小值的差看学生的发育情况；用一个机床生产的零件的尺寸差别看机床的好坏；用射击的最好环数与最差环数的差看运动员成绩的稳定性等.3. 极差反映数据的波动范围，它只用到数据的两个极端值，没有利用数据的全部信息，因此在数学上常用方差刻画数据的离散程度.三、重点难点：本讲重点是理解极差与方差的概念和它们表示的意义. 难点是会计算极差和方差，并会用它们表示数据的离散程度.【典型例题】例1.计算数据3、4、5、6、7的极差、方差和标准差（精确到0.01）.分析：本题考查极差、方差和标准差的定义和计算方法.解：7－3＝4，这组数据的极差为4.这组数据的标准差是1.41.例2.八年级下学期期末统一考试后，甲乙两班的数学成绩（单位：分）的统计情况如下表所示：从成绩的波动情况看__________学生的成绩波动更大.分析：乙班的方差大于甲班的方差. 所以乙班的学生成绩波动更大.解：乙班评析：方差是反映数据离散程度的统计量. 方差越大，波动越大.例3. 今年5月16日我市普降大雨，基本解除了农田旱情. 以下是各县（市、区）的降水A. 29.4，29.4，2.5B. 29.4，29.4，7.1C. 27，29.4，7D. 28.8，28，2.5分析：把表格中的7个数据按由小到大的顺序排列：27，28，28.8，29.4，29.4，31.9，34.1. 中位数是29.4，众数是29.4，极差是34.1－27＝7.1.解：B例4.对10盆同一品种的花施用甲、乙两种保花肥，把10盆花分成两组，每组5盆，其（1）10盆花的花期最多相差几天？（2）施用哪种保花肥，使得花的平均花期较长？（3）施用哪种保花肥效果比较可靠？分析：10盆花的花期的极差就是花期最多与最少相差的天数；花的平均花期就是分别求出甲、乙两组数据的平均数；而看哪种保花肥效果可靠，就是比较它们的方差.解：（1）28－22＝6（天）.（2）由平均数计算公式可得：（3）由方差计算公式可得：s2甲＝5.2，s2乙＝2.8.因为乙的方差小于甲的方差，所以施用乙种保花肥效果比较可靠.评析：波动越小，效果越可靠.例 5. 在某旅游景区上山的一条小路上，有一些断断续续的台阶. 如图所示是甲、乙两段台阶路的示意图（长度单位：厘米）.请你用所学过的有关统计知识（平均数、中位数、方差和极差）回答下列问题： （1）两段台阶路有哪些相同点和不同点？ （2）哪段台阶路走起来更舒服？为什么？（3）为方便游客行走，需要重新整修上山的小路. 对于这两段台阶路，在台阶数不变的情况下，请你提出合理的整修建议.151414161615151910171811甲路段乙路段分析：本题主要考查运用所学的统计知识分析问题和解决实际问题的能力.∴相同点是：两段台阶路台阶高度的平均数相同.不同点是：两段台阶路台阶高度的中位数、方差和极差均不相同. （2）甲路段走起来更舒服一些，因为它的台阶高度的方差小. （3）每个台阶高度均为15cm （原平均数），使得方差为0.评析：用平均数、中位数、方差和极差的知识分析、比较，并作出合理的判断和决策.例6. 张明、王成两位同学上学年10次数学单元自我检测的成绩（成绩均为整数，且个位数为0）. 如图所示.102030405060708090012345678910102030405060708090012345678910张明同学自测序号自测成绩（分）自测成绩（分）自测序号王成同学利用图中提供的信息，解答下列问题. （1（2）如果将90分以上（含90分）的成绩视为优秀，则优秀率高的同学是__________； （3）根据图表信息，请你对这两位同学各提一条不超过20个字的学习建议.分析：这是一道统计计算题，从图中获取有关信息，计算表中所需补充的统计量，同时会从图中把握识别优生的标准，并对两同学提出合理化建议.解：（1）根据样本平均数、方差公式、中位数、众数的定义，不难从图中提供的各次测试成绩求出张明同学的平均成绩为80分，方差为60，王成同学的平均成绩也为80分，中位数为85，众数为90.（2）若将90分以上（含90分）的成绩视为优秀，则10次单元自我检测成绩中，张明同学仅有3次成绩达到优秀，而王成同学有5次成绩达到优秀，因此，优秀率高的同学应是王成.（3）尽管王成同学的优秀率高，但他的成绩不稳定（方差大），而张明同学虽然优秀率比不上王成同学，但他的考试成绩相对稳定. 根据两位同学10次检测的成绩看，发现他们各有所长，也各有所短. 因此，如何切合实际、准确地为他们今后的学习提出合理化的学习建议显得尤为重要，下面给出一条仅供参考：王成同学的学习要持之以恒，保持稳定；张明同学的学习还需加一把劲，提高优秀率.评析：本题综合了平均数、方差、中位数、众数的知识，能够结合统计结果对问题作出判断.【方法总结】1. 用方差、标准差和极差来描述数据的离散程度时，极差计算方便，但只与数据的最大值和最小值有关，而方差可以较全面地反映数据的离散程度. 方差和标准差多用于描述某项技术的稳定性、重复测量的精确程度、特殊人群身高的整齐程度等.2. 在全面描述数据的特征时，要综合考虑数据的平均数和方差. 当两组数据的平均数相等或接近时，可用方差比较它们的稳定性.【模拟试题】（答题时间：60分钟）一. 选择题1. 体育课上，八年级（1）班两个组各10人参加立定跳远，要判断哪一组成绩比较整齐，通常需要知道这两个组立定跳远成绩的（）A. 众数B. 平均数C. 中位数D. 方差*2. 一组数据－1，0，3，5，x的极差是7，那么x的值可能有（）A. 1个B. 2个C. 4个D. 6个3. 一台机床在十天内生产的产品中，每天出现的次品个数依次为（单位：个）0，2，0，2，3，0，2，3，1，2. 那么，这十天中次品个数的（）A. 平均数是2B. 众数是3C. 中位数是1.5D. 方差是1.254. 下列各组数据中，标准差是的是（）A. 101、98、102、100、99B. 101、101、102、102、100C. 100、100、100、98、98D. 103、101、99、97、955. 两个同学参加一次考试，两人各科的平均分数相同，但标准差不同，下列说法正确的是（）A. 平均分数相同说明两个同学各科成绩一样B. 标准差较大的同学各科成绩比较稳定C. 标准差较大的同学成绩好D. 标准差较小的同学成绩之间差异较小6. 国家统计局发布的统计公报显示：2001年到2005年，我国GDP增长率分别为8.3%，9.1%，10.0%，10.1%，9.9%. 经济学家评论说：这五年的年度GDP增长率之间相当平稳. 从统计学的角度看，“增长率之间相当平稳”说明这组数据的_______比较小. （）A. 中位数B. 方差C. 平均数D. 众数*7. 样本数据3，6，a，4，2的平均数是5，则这个样本的方差是（）**8. 甲、乙两班举行电脑汉字输入速度比赛，参加学生每分钟输入汉字的个数经统计计算后填入下表：某同学根据上表分析得出如下结论：①甲、乙两班学生成绩的平均水平相同；②乙班优秀的人数多于甲班优秀的人数（每分钟输入汉字数≥150个为优秀）；③甲班的成绩的波动情况比乙班的成绩的波动大. 上述结论正确的是（ ）A. ①②③B. ①②C. ①③D. ②③二. 填空题1. 一组数据2，6，x ，10，8的平均数是6，则这组数据的方差是__________.2. 小明和小红练习射击，第一轮10枪打完后两人的成绩如图所示，一般新手的成绩不太稳定，小明和小红二人有一人是新手，估计小明和小红两人中新手是__________.2468103. 现有甲、乙两支球队，每支球队队员身高数据的平均数均为1.70米，方差分别为2s 甲＝0.28、2s 乙＝0.36，则身高较整齐的球队是__________队（填“甲”或“乙”）.4. 2007年1月，在吉林省举行了第六届亚洲冬季运动会. 我国在各届亚冬会上获得金牌数如图所示，那么这六届获得金牌数的极差是__________枚.2468101214161820第一届第二届第三届第四届第五届第六届**5. 若8个数据的平方和是20，方差是2，则平均数是__________.三. 解答题1. 有甲、乙两个新品种的水稻，在进行杂交配系时要比较出产量较高、稳定性较好的一种，种植后各抽取5kg ）（1）哪一种品种平均单产较高？（2）哪一种品种稳定性较好？（3）据统计，应选哪一种品种做杂交配系？**2. 一次科技知识竞赛，两组学生成绩统计如下：分数50 60 70 80 90 100人数甲组 2 5 10 13 14 6 乙组 4 4 16 2 12 12已经算得两个组的人均分数是80分，请根据你学过的统计知识，进一步判断这两个组这次竞赛中成绩谁优谁次，并说明理由.**3.3月4月5月6月7月8月吐鲁番葡萄（吨） 4 8 5 8 10 13哈密大枣（吨）8 7 9 7 10 7 （1平均数方差吐鲁番葡萄8 9哈密大枣（2）补全折线统计图.（3）请你从以下两个不同的方面对这两种水果在去年3月份至8月份的销售情况进行分析：①根据平均数和方差分析；②根据折线图上两种水果销售量的趋势分析.【试题答案】一. 选择题1. D2. B3. D4. A5. D6. B7. A8. A二. 填空题三. 解答题1. （1）甲的平均单产是51kg，乙的平均单产是51kg，两品种平均单产一样高（2）甲的方差是2，乙的方差是3.6，所以甲品种稳定性好（3）选甲品种.2. （1）由于甲组、乙组学生的成绩平均分相同，从这个角度看，分不出谁优谁次.（2）甲组成绩的众数为90分，乙组成绩的众数为70分，从成绩的众数比较，甲组的成绩好些.（3）计算得甲组方差是172，乙组方差是256，所以甲组的成绩比乙组的成绩稳定.（4）甲组、乙组学生的成绩的中位数、平均数都是80分，其中甲组成绩在80分以上的有33人，乙组成绩在80分以上的有26人，从这一角度上讲，甲组的成绩总体较好.（5）从成绩统计表看，甲组成绩不低于90分的有20人，乙组成绩不低于90分的有24人，且得满分的人数为甲组6人，乙组12人，从高分段的人数看，乙组的成绩较好.（2）如图所示：（3）①由于平均数相同，s大枣2＜s葡萄2，所以大枣的销售情况相对比较稳定. ②从图上看，葡萄的月销售量呈上升趋势. （答案不惟一，合理均可得分）。

数据的离散程度数据的离散程度是指数据值之间的分散程度，也可以理解为数据的波动程度。

在统计学中，离散程度是衡量数据变异性的重要指标之一，常用的度量指标包括极差、方差、标准差等。

本文将探讨数据的离散程度及其在数据分析中的应用。

一、极差极差是最简单直观的离散程度度量指标。

它表示的是一组数据的最大值与最小值之间的差值。

计算极差只需要将最大值与最小值相减即可。

然而，极差并不能完全反映数据的整体分布情况，它只关注极端值，容易受到异常值的影响。

二、方差方差是最常用的衡量数据离散程度的统计量之一。

它以数据与其均值之间的差距为基础。

计算方差的步骤如下：1. 计算每个数据与均值的差值。

2. 对差值进行平方运算。

3. 对平方后的差值求和。

4. 将求和结果除以数据个数得到方差。

方差的计算过程可以理解为将离均差平方化后进行累加，以此来度量数据的离散程度。

方差越大，数据的离散程度越大。

然而，方差的计算结果是平方的，与原始数据具有不同的量纲，不易直观理解。

三、标准差为了便于对离散程度的理解和比较，常将方差开根号得到标准差。

标准差与原始数据具有相同的量纲，更易于理解和比较。

标准差的计算公式为：标准差 = 方差的平方根标准差的计算过程相对方差而言更为复杂，但它是数据离散程度的重要度量指标。

标准差越大，数据的离散程度越大。

四、应用案例在实际应用中，数据的离散程度对于数据分析和决策具有重要意义。

下面通过一个实例来说明数据离散程度的应用。

假设一家零售商希望了解其销售额的离散程度，以便更好地了解市场的波动情况。

该零售商在过去一年中每个月的销售额数据如下：月份销售额(万元)1月 502月 603月 554月 655月 706月 557月 808月 759月 6010月 5011月 7012月 85首先，计算这些数据的平均值为63.33万元。

然后，计算每个月销售额与均值的差值，并求差值的平方，得到如下结果：月份差值平方1月 -13.33 177.772月 -3.33 11.113月 -8.33 69.444月 1.67 2.785月 6.67 44.446月 -8.33 69.447月 16.67 277.788月 11.67 136.119月 -3.33 11.1110月 -13.33 177.7711月 6.67 44.4412月 21.67 471.11将平方后的差值求和，得到结果为1463.89。