应用统计学概述

应用统计知识点总结一、概率论与数理统计概率论和数理统计是应用统计的基础，它们是应用统计的数学基础。

概率论是研究随机现象的数学理论，数理统计是研究利用样本数据对总体进行推断的数学理论。

其中，概率论涉及概率空间、随机变量及其分布、数学期望和方差、协方差等概念；数理统计涉及总体分布的估计和检验、假设检验、参数估计、方差分析等内容。

掌握概率论与数理统计对于应用统计工作至关重要。

二、随机变量及其分布随机变量是应用统计中十分重要的概念，它是指在一次试验中可能取到的不同数值，而这些数值是不确定的。

在应用统计中，我们面对的往往是随机现象，因此需要将这些随机现象进行抽象，用随机变量来描述。

随机变量按照其取值的规律分布，可分为离散型随机变量和连续型随机变量。

离散型随机变量的分布包括伯努利分布、二项分布、泊松分布等；连续型随机变量的分布包括正态分布、指数分布、均匀分布等。

对于不同类型的随机变量及其分布，我们需要掌握其概率密度函数、概率质量函数、期望和方差等概念，以便在实际工作中灵活运用。

三、统计推断统计推断是应用统计中的重要方法，它是指根据样本数据对总体进行估计和检验的一种方法。

统计推断包括点估计和区间估计两个方面。

点估计是指利用样本数据对总体参数进行估计，常用的点估计方法包括最大似然估计、矩估计等。

区间估计是指用样本数据对总体参数形成一个区间，以便对总体参数进行估计，常用的区间估计方法包括置信区间估计等。

另外，假设检验也是统计推断的一部分，它是指在总体分布的某些参数值已知的情况下，利用样本数据对总体参数进行检验的一种方法。

假设检验包括原假设和备择假设，以及显著性水平、拒绝域等概念。

掌握统计推断方法对应用统计工作至关重要，它可以帮助我们进行风险评估、质量检验、医疗诊断、市场调研等工作。

四、回归分析回归分析是应用统计中的一种重要方法，它是指用来研究两个或两个以上变量之间相互依赖关系的一种方法。

常用的回归分析方法包括线性回归分析、非线性回归分析、多元回归分析等。

《应用统计学》课程内容
《应用统计学》课程主要涵盖以下内容：
1. 统计学基础知识：包括统计学的概念、统计学的对象和目标、统计学的分类以及统计学的基本原理等。

2. 数据收集与整理：包括问卷设计、样本抽取、数据收集的方法和技巧，以及数据整理、数据清洗等。

3. 描述统计分析：包括中心趋势和离散程度的测度、频率分布、概率分布、直方图、箱线图等统计方法。

4. 探索性数据分析：包括数据可视化方法、数据的分布特征、数据之间的关系等。

5. 参数估计与假设检验：包括点估计和区间估计的方法、假设检验的基本原理、假设检验的步骤和方法等。

6. 方差分析：包括单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的假设检验和效应量等。

7. 回归分析：包括线性回归分析、非线性回归分析、多元回归分析、逐步回归等。

8. 非参数统计方法：包括秩和检验、符号检验、克鲁斯卡尔-
沃利斯检验等非参数检验方法。

9. 时间序列分析：包括时间序列的特征、时间序列的平稳性检验、时间序列的预测方法等。

10. 进阶统计模型：包括方差分析的进阶方法、多元回归的进
阶方法、主成分分析、聚类分析、因子分析等。

11. 统计软件应用：包括SPSS、R、Python等统计软件的基本
操作和应用。

12. 实际案例分析：通过实际案例，应用所学的统计学知识进
行分析和解决问题。

应用统计学大一课程统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学，它在各个领域都有着广泛的应用。

在大一课程中，学生们将接触到应用统计学的基础知识，学会如何运用统计方法解决实际问题。

以下是应用统计学大一课程的主要内容和目标。

一、核心知识点1.数据收集：通过问卷调查、实验、文献资料等途径获取数据。

2.数据整理：对收集到的数据进行清洗、分类、编码等处理。

3.描述性统计分析：计算平均数、中位数、众数、方差等统计量，描述数据的集中趋势和离散程度。

4.推断性统计分析：运用概率论、抽样分布等知识，对总体参数进行估计和假设检验。

5.回归分析：研究两个或多个变量之间的关系，构建预测模型。

二、实用技能1.掌握Excel、SPSS等统计软件的使用，进行数据处理和分析。

2.学会绘制统计图表，清晰展示数据分布和分析结果。

3.运用统计软件进行数据分析，解决实际问题。

三、学习建议1.理解概念：认真学习统计学基本概念，如概率、抽样分布、假设检验等，为实际应用打下基础。

2.动手实践：参与课堂实验和课后作业，充分利用统计软件进行数据分析。

3.交流讨论：与同学、老师进行学术交流，提高自己对统计学的理解能力和实际应用水平。

四、资源推荐1.《应用统计学》教材：陈希孺著，详细介绍了应用统计学的基本概念和方法。

2.《统计学习方法》：李航著，深入浅出地讲解了统计学习的基本原理和算法。

3.在线课程：Coursera、网易云课堂等平台提供丰富的统计学在线课程，可自主选择学习。

五、实际应用和未来发展应用统计学在大一课程中的实际应用包括但不限于：市场调查、产品质量检测、社会科学研究等。

随着大数据时代的到来，统计学在各领域的应用将更加广泛。

学习应用统计学有助于培养数据分析和解决问题的能力，为未来的职业发展奠定基础。

总之，应用统计学大一课程旨在培养学生掌握基本的统计学知识和实用技能，学会运用统计方法解决实际问题。

应用统计学科目
应用统计学是统计学的一个重要分支,它着重于运用统计方法和技术来解决实际问题。

应用统计学科目是统计学专业最核心和重要的课程之一。

它包括以下几个重要课程:
1. 描述统计学:介绍统计数据的描述和概括方法,如、平均数、变量分散程度等指标。

2. 推论统计学:研究小样本统计推论的方法,如参数估计、假设检验和回归分析等。

3. 设计与实验设计:重点介绍如何合理设计问卷与实验以获取有效数据。

4. 多变量统计分析:研究如何利用两个或两个以上变量之间的关系来分析问题,内含回归分析、讨论分析等方法。

5. 非参数统计学:研究在数据不满足常态分布假设时适用的统计方法,如秩和检验法。

6. 生存分析:主要研究时间到事件发生的分布情况,探讨影响生存时间的因素,如医疗研究常用。

7. 统计软件应用:以、、等统计软件为例,培养学生运用软件进行统计分析解决问题的能力。

以上这些应用统计学科目的学习,可以帮助统计学生掌握统计分析工具并在各行各业中有效应用。

它是统计学专业教育的一个重要部分。

应用统计学主要内容一、引言应用统计学是一门研究如何应用统计方法来解决实际问题的学科，它在各个领域中都有广泛的应用。

本文将介绍应用统计学的主要内容，包括统计描述、统计推断、回归分析和实验设计等方面。

二、统计描述统计描述是应用统计学的基础，它主要研究如何通过搜集、整理和分析数据来描述和总结数据的特征。

在统计描述中，常用的方法包括中心趋势度量、离散程度度量和数据分布等。

中心趋势度量包括均值、中位数和众数等，离散程度度量包括方差、标准差和极差等，数据分布包括正态分布、偏态分布和峰态分布等。

三、统计推断统计推断是应用统计学的核心内容，它主要研究如何通过样本数据来推断总体参数，并对推断结果进行可靠性评估。

在统计推断中，常用的方法包括点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据估计总体参数的值，常用的点估计方法包括最大似然估计和矩估计等。

区间估计是通过样本数据估计总体参数的范围，常用的区间估计方法包括置信区间和预测区间等。

四、回归分析回归分析是应用统计学的重要内容，它主要研究自变量和因变量之间的关系，并通过建立回归模型来预测和解释因变量。

在回归分析中，常用的方法包括简单线性回归和多元线性回归。

简单线性回归是研究一个自变量和一个因变量之间的关系，多元线性回归是研究多个自变量和一个因变量之间的关系。

回归分析还可以应用于非线性回归、逻辑回归和时间序列分析等。

五、实验设计实验设计是应用统计学的实践内容，它主要研究如何合理地安排实验，以获得可靠的实验结果。

在实验设计中，常用的方法包括完全随机设计、随机区组设计和因子设计等。

完全随机设计是将实验单位随机分配到不同处理组中，随机区组设计是将实验单位按照一定规律分配到不同区组中，因子设计是研究多个因子对实验结果的影响。

六、统计软件统计软件是应用统计学的重要工具，它可以帮助研究人员快速、准确地进行统计分析。

常用的统计软件包括SPSS、SAS和R等。

这些统计软件具有强大的数据处理和分析功能，可以帮助研究人员进行统计描述、统计推断、回归分析和实验设计等。

应用统计学的专业介绍应用统计学是一门运用统计学原理和方法来解决实际问题的学科。

它通过收集、整理和分析数据，研究数据的规律性和变异性，从而对现象和问题进行科学的定量分析和预测。

应用统计学在各个领域都有广泛的应用，如经济学、社会学、生物学、医学等。

应用统计学在经济学领域中扮演着重要的角色。

它可以通过对市场需求、供应、价格等数据的分析，为决策者提供科学的依据。

例如，通过对消费者调查数据的统计分析，可以确定产品的市场需求量和价格弹性，为企业制定合理的定价策略提供参考。

此外，应用统计学还可以通过对经济指标数据的分析，预测经济发展趋势，为政府决策提供参考。

应用统计学在社会学领域也有重要的应用。

社会学研究的对象是人类社会的各个方面，而社会现象的研究离不开大量的数据分析。

应用统计学可以通过对调查数据的统计分析，揭示人类社会的规律性和变异性。

例如，通过对调查数据的分析，可以研究人口结构、教育水平、就业状况等社会现象的变化趋势，为社会政策的制定提供科学的依据。

应用统计学在生物学领域也发挥着重要作用。

生物学研究的对象是生命现象的各个方面，而生物现象的研究同样需要大量的数据分析。

应用统计学可以通过对实验数据的统计分析，揭示生物现象的规律性和变异性。

例如，通过对基因数据的分析，可以研究基因的功能和变异对生物体的影响，为生物科学的发展提供重要的信息。

应用统计学在医学领域也有广泛的应用。

医学研究的对象是人类健康和疾病的各个方面，而医学研究同样需要大量的数据分析。

应用统计学可以通过对临床试验数据的统计分析，评估药物的疗效和副作用。

例如，通过对大规模临床试验数据的分析，可以确定药物的安全性和有效性，为医生和患者提供科学的治疗方案。

应用统计学是一门运用统计学原理和方法来解决实际问题的学科。

它在经济学、社会学、生物学、医学等各个领域都有广泛的应用。

通过收集、整理和分析数据，应用统计学可以揭示现象和问题的规律性和变异性，为决策者提供科学的依据和预测。

应用统计学专业概述应用统计学是一门研究如何运用统计理论和方法来解决实际问题的学科。

它不仅仅是统计学的一个分支，更是一个与实际应用紧密结合的学科。

应用统计学的目标是通过分析和解释数据，得出客观事实，为决策提供科学依据。

应用统计学的研究对象是数据。

数据在现代社会中无处不在，它们记录了我们生活和工作的方方面面。

然而，数据本身并没有意义，只有通过统计学的方法进行分析和解释，才能从中发现规律和信息。

应用统计学通过采集、整理和处理数据，得出结论，并进行推断和预测。

应用统计学的方法包括描述统计和推断统计。

描述统计是对数据进行整理和概括，以便更好地理解数据的特征和规律。

常用的描述统计方法包括平均数、标准差、频率分布等。

推断统计则是通过从样本中得出结论，进而推断总体的特征。

推断统计的方法包括假设检验、置信区间等。

应用统计学的领域非常广泛，几乎涵盖了所有与数据有关的领域。

例如，在医学领域，应用统计学可以用于分析临床试验数据，评估新药的疗效；在经济学领域，应用统计学可以用于分析经济数据，预测经济走势；在环境科学领域，应用统计学可以用于分析大气、水质等环境监测数据，评估环境污染程度。

应用统计学的研究方法也在不断发展和创新。

随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，传统的统计方法已经无法满足需求。

因此，应用统计学与计算机科学的结合越来越紧密，涌现出了许多新的统计学方法，如机器学习、数据挖掘等。

在应用统计学的研究过程中，数据的质量和可靠性非常重要。

只有数据可靠才能得出准确的结论。

因此，数据采集的过程需要严谨和精确。

同时，统计学家也要具备扎实的统计学知识和丰富的领域知识，以便更好地理解数据并得出合理的结论。

应用统计学是一门重要的学科，它在各个领域都发挥着重要作用。

通过运用统计学的方法和理论，可以从海量的数据中提取有用的信息，为决策提供科学依据。

随着科技的不断进步和数据的不断增长，应用统计学的研究也在不断发展和创新，为人们提供更好的数据分析和决策支持。

应用统计学笔记应用统计学是应用统计学概念和工具来解决实际问题的一个学科。

它是一种将数学、统计学和计算机科学与实际应用相结合的方法，可以用来分析和解释现实世界中的数据。

在许多领域，比如商业、医学、科学和工程方面，应用统计学都是非常重要的。

下面是应用统计学笔记的一些重点。

1. 数据的类型数据可以被分为两种类型：定量数据和定性数据。

定量数据描述了某些事物的数量，比如一个人的身高、重量、年龄、收入等等。

定量数据可以被进一步分类为离散数据和连续数据。

离散数据是指只能取整数值的数据，比如一个人的孩子数量。

在另一方面，连续数据是指可以取任意值的数据，比如一个人的身高。

定性数据则描述了某些事物的特征，比如一个人的性别、种族、职业等等。

定性数据通常用于描述分类变量，也可以被用于描述顺序变量。

顺序变量是指描述一个事物的属性的大小和排名，例如，一个文学作品的评价。

2. 描述统计学和推论统计学描述统计学是一种简单的统计分析方法，用于描述和总结数据的基本特征。

它包括中心趋势、变异性和分布。

中心趋势描述了数据的集中水平，通常用平均数、中位数和众数来表示。

变异性用来描述数据的分散程度，通常用标准差或方差表示。

分布描述数据的形态，通常用直方图或箱线图表示。

推论统计学是一种利用样本数据推断总体特性的统计分析方法。

它包括假设检验和置信区间。

假设检验是一种检查假设是否正确的方法。

置信区间是一个包含总体参数的范围，具有一定的置信度。

3. 统计方法应用统计学可以用不同的统计方法来解决问题。

其中一些方法包括：- t检验：用于比较两组样本的平均值是否有显著差异。

- 相关性分析：用于分析两个变量之间的相关性程度。

- 回归分析：用于建立一个预测模型，可以根据输入变量的值预测输出变量的值。

- 主成分分析：用于降低高维数据的复杂度。

4. 数据可视化数据可视化是一个非常重要的应用统计学技能，它可以帮助人们更好地理解和解释数据。

数据可视化方法包括图表、图形和地图。

应用统计和应用统计学
应用统计和应用统计学是一门研究如何应用统计学的学科。

它涉及到数据收集、数据分析和数据解释等过程，以及如何将这些过程应用于实际问题中。

在现代社会中，应用统计和应用统计学无处不在，从医学研究到金融预测，从市场营销到公共政策制定，都需要应用统计学的知识和技能。

应用统计和应用统计学的主要目的是帮助人们更好地理解和解释数据，并从中提取有用的信息，以支持决策和行动。

它还可以帮助人们评估和比较不同的方案或策略，以确定最佳的解决方案。

应用统计和应用统计学与其他学科紧密联系，包括计算机科学、数学、经济学和心理学等。

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应用统计学
应用统计学：
1. 什么是应用统计学？
应用统计学是一种概念，它将统计学的原则和方法应用在实际问题中，用来解决商业、政府、学术和社会中的实际问题。

应用统计学可以帮助人们以有效的方式处理数据，根据现有的数据来做出决策，以解决或减少许多实际问题。

2. 应用统计学的主要方法
应用统计学的主要方法有：
3. 应用统计学的好处
应用统计学可以帮助企业和其他组织（如政府、学术机构、研究机构等）有效地处理数据，并运用现有的数据进行决策。

应用统计学的几大好处包括：
4. 结论
应用统计学旨在根据现有的数据做出有效的决策，避免过多的经济风险，减少计算成本，并及时发现未来商机。

它是一门综合科学，涉及到许多理论和实践。

它可以使企业和其他组织以有效的方式管理数据，获取有效的信息，制定有效的决策，从而帮助企业实现优胜。

应用统计学简介
应用统计学是一门关于数据分析的学科，它涵盖了数据收集、整理、分析、解释和预测等方面。

在现代社会中，数据已经成为了一个非常重要的资源，应用统计学的出现正是为了帮助人们更好地利用数据资源。

应用统计学主要包括描述统计学和推论统计学两个方面。

描述统计学主要是对数据进行概括和描述，包括中心趋势、离散程度、分布形态等方面；而推论统计学则是通过样本数据去推断总体数据的特征，包括参数估计、假设检验、置信区间等方面。

应用统计学在许多领域都有广泛的应用，比如医学、生物、经济、社会科学等等。

在医学领域，应用统计学可以帮助医生分析疾病发病率、病人生存率等数据，从而制定更好的治疗方案。

在经济领域，应用统计学可以帮助企业分析市场需求、产品销售情况等数据，从而制定更好的营销策略。

总的来说，应用统计学是一门非常实用的学科，它可以帮助人们更好地利用数据资源，解决各种实际问题。

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应用统计学专业描述
应用统计学是统计学的一个分支，主要关注于如何使用数据和分析方法来解决实际问题。

它涉及使用现代数据技术和计算方法来综合分析和掌握各种类型的数据，以获得最有效的决策结果或者最有利的结果。

应用统计学主要应用于实践中，用于提供可靠的抽样设计、数据收集和分析、数据模拟和模型检验等技术来帮助实施策略、设计实验、决策分析、质量控制、统计诊断和报告等。

一般来说，研究应用统计学的专业学生，需要掌握统计学对实践的各种应用，有较强的数据收集能力，能够针对实际问题提供分析支持服务。

例如，在广泛的市场营销和消费研究中使用数据挖掘技术；在机器学习、量化投资、金融风险分析等行业中使用数据预测技术；在实验设计、假设检验、模型检验、探索数据分析等方面提供专业咨询服务。

此外，学习应用统计学还可以掌握一些统计软件，如著名的SPSS，进行系统性的教学研究，以便处理实际问题。

总之，学习应用统计学可以帮助信息收集、处理、分析和建模，以解决实际问题，可以有效地应用各种数据技术，有效地有效地应用到实际应用中，有助于解决复杂的实际问题。

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我看应用统计学一．引言我对经济管理中的应用统计学早有耳闻，但是却并不了解得很多。

“统计”的一些初等概念我曾在以前的学习中接触过，但真正的实际问题却复杂得多。

管理少不了决策，而决策非常重要的一点便是掌握有效的信息。

何以是我们能从成百上千的数据中提炼出有效的数据呢？那就必须要用到应用统计学。

应用统计学是指统计学的一般理论和方法在社会，自然，经济，工程等各个领域的应用以及在应用中遇到的具体方法问题，它是统计学和其他学科之间形成的交叉学科也是理论统计学发展的源泉。

二．应用统计学的简介2．1应用统计学起源提及应用统计学的起源，我们不得不说到统计学同三大不同的研究派系：实质性科学派、方法论科学派、通用方法论派。

统计学的研究范围广泛地存在于社会经济现象和自然技术现象等领域，不同学派在分类方法和分类结果的侧重点曾经一度成为统计学学科归属争论的焦点。

但从统计学的理论分野的价值趋向分析，这充分体现了统计学研究及其发展的基本规律。

准确地讲，应用统计学的价值正是从这三大研究派系的对立发展中彰显出来的，它也是现代科学技术引领学科发展的一个缩影。

现代科学技术发展的整体化趋势不但促进了学科间的融合，而且打破了单一学科门类中各派系之间的壁垒。

模糊论、突变论及其他新的边缘学科的出现，改变了包括统计学在内的众多学科的理论分野。

随着控制论、信息论、系统论以及图论、混沌理论、模糊理论等方法和理论的引人，统计学在应用与实证领域展露出前所未有的锋芒。

作为理论统计一般原理与方法在具体领域中的应用，应用统计学走向崛起与成熟的标志主要包括两个方面:一是应用范围在管理、经济、工业、农业、教育、医药卫生等领域确立了牢固的学科地位，形成了诸如政府统计学、人口统计与模型、经济计量学、统计质量控制与可靠性分析、农学与农业统计学、教育统计学、医学与卫生统计学、经营管理统计、天文与气象统计学等应用型分支学科。

二是应用范围向政治学、法学、社会学、金融管理以及其他新兴技术学统计学发展在趋于成熟并得到大量应用后,一些回避不了的弱点开始显露并逐渐为人们所重视.传统的统计方法不能充分利用过去经验积累起来的知识,小样本问题里表现出来难以克服的局限性,这一点在可靠性统计问题中特别突出.统计的应用范围愈来愈广泛,已渗透到许多科学领域,应用到国民经济各个部门,成为科学研究不可缺少的工具。

应用统计学概念整理第一章：导论1.只能归类于某一类别的非数字型数据称为分类数据2.只能归于某一有序类别的非数字型数据称为顺序数据3.按数字尺度测量的观测值称为数值型数据4.包含所研究的全部个体的集合称为总体5.从总体中抽取的一部分的元素的集合称为样本6.用来描述总体特征的的概括性数字度量称为参数7.用来描述样本特征的概括性数字度量称为统计量8.说明事物类别的一个名称称为分类变量9.说明事物有序类别的一个名称称为顺序变量10.说明事物数字特征的一个名称称为数值型变量11.只能取可数值的变量称为离散型变量12.可以在一个或多个区间中取任何值的变量称为连续型变量第二章:数据收集1.从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法，称为抽样调查.2.为特定目的而专门组织的全面调查称为普查3.按照国家有关法律规定,自上而下地统一布置，自下而上地逐级提供基本数据的调查方式称为统计报表第三章：数据的图表展示1.落在某一特定类别或组中的数据个数，称为频数2.把各个类别及其落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表示出来，称为频数分布3.一个样本或总体中各个部分的数据与全部数据之比，称为比例4.将比例乘以100得到的数值，称为百分比或百分数，用%表示5.样本或总体中各不同类别数值之间的比值，称为比率6.分类数据的图示:条形图，pareto图，对比条形图，饼图7.将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数称为累计频数8.将各有序类别或组的百分比逐级累加起来称为累计频率9.顺序数据的图示:累计频数分布图，环形图10.根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准划分成不同的组别称为数据分组11.分组后的数据称为分组数据12.把变量值作为一组称为单变量值分组13.将全部变量值一次划分为若干个区间,并将这一区间的变量值作为一组，称为组距分组14.在组距分组中，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限15.一个组的上限与下限的差称为组距16.各组组距相等的组距分组称为等距分组17.各组组距不相等的组距分组称为不等距分组18.每一组的下限和上限之间的重点值称为组中值19. 用矩形的宽度和高度即面积来表示频数分布的图形称为直方图20. 由茎和叶两部分组成的,反应原始数据分布的图形称为茎叶图21. 由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成的，反应原始数据分布的图形，称为箱线图第四章：数据的概括性度量1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度称为集中趋势 2.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4.低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据 5.层次由低到高：分类—顺序-数值型 6.一组数据中出现频数最多的变量值，称为众数 7.一组数据排序后处于中间位置上的变量值称为中位数 8.一组数据排序后处于中间位置上的变量值，称为中位数 9.一组数据排序后处于25％和75％位置上的值称为四分位数 10.一组数据相加后除以数据的个数而得到的结果，称为平均数 11.N 个变量值乘积的n 次平方根，称为几何平均数 12.数据分布的另一个重要特征 13.离中趋势反映各变量值远离其中心值的程度(离散程度) 14.从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 15.不同类型的数据有不同的离散程度测度值 16.非众数组的频数占总频数的比率，称为异众比率 17.上四分位数与下四分位数之差，称为四分位差，也称为内距或四分间距 18.一组数据的最大值与最小值只差称为极差，用R 表示 19.各变量值与其平均数离差绝对值的平均数，称为平均差,叶也称为平均绝对离差 20.各变量值与其平均数离差平方的平均数称为方差 21.方差的平方根称为标准差 22. 变量值与其平均数的离差除以标准差后的值，称为标准分数，也成为标准化值或z 分数 数据类型品质数据汇总表条形图饼图环形图数值型数据原始数据茎叶图箱线图分组数据直方图折线图时序数据线图多元数据散点图气泡图雷达图23.对于任意分布形态的数据，根据切比雪夫不等式,至少有1-1/k2的数据落在平均数加减k个标准差之内。