众数、中位数、平均数(1)标准差、方差

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。

统计之数据的处理：常用统计量的计算（平均数、加权平均数、中位数、众数、方差）平均数的计算平均数是描述一组数据的常用指标，它反映了这组数据中各数据的平均大小或是集中趋势。

一组数据的平均数只有一个。

称这中位数的计算一般地，n个数据按大小顺序排列，处于最中间位置的一个数据（或最中间的两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。

即：n个数据按大小顺序排列，当数组的个数是奇数时，中间的那个数为这组数据的中位数；当数组的个数是偶数时，居于中间的两个数的平均数才是这组数据的中位数。

注意：（1）一组数据的中位数是唯一的；（2）当数据个数为奇数时，它的中位数一定是这组数据中的某一个数；当数据个数为偶数时，它的中位数不一定是这组数据中的某一个数。

众数的计算一组数据中出现次数最多的那个数据叫做这组数据的众数。

注意：众数着眼于对各数据出现次数的考察，一组数据中，众数可能不止一个。

方差的计算⎤。

⎥⎦(1)已求得甲的平均成绩为8环，求乙的平均成绩；(2)观察图形，直接写出甲，乙这10次射击成绩的方差s甲2，s乙2哪个大；(3)如果其他班级参赛选手的射击成绩都在7环左右，本班应该选参赛更合适；如果其他班级参赛选手的射击成绩都在9环左右，本班应该选参赛更合适．分析：(1)根据平均数的计算公式和折线统计图给出的数据即可得出答案；(2)根据图形波动的大小可直接得出答案；(3)根据射击成绩都在7环左右的多少可得出甲参赛更合适；根据射击成绩都在9环左右的多少可得出乙参赛更合适．解答：解：(1)乙的平均成绩是：(8+9+8+8+7+8+9+8+8+7)÷10=8(环)；(2)根据图象可知：甲的波动小于乙的波动，则22乙甲s s ；(3)如果其他班级参赛选手的射击成绩都在7环左右，本班应该选乙参赛更合适；如果其他班级参赛选手的射击成绩都在9环左右，本班应该选甲参赛更合适．故答案为：乙，甲．点评：本题考查方差的意义．方差是用来衡量一组数据波动大小的量，方差越大，表明这组数据偏离平均数越大，即波动越大，数据越不稳定；反之，方差越小，表明这组数据分布比较集中，各数据偏离平均数越小，即波动越小，数据越稳定．。

统计学的六个相对指标统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的科学方法。

统计学通过使用各种指标和方法，帮助人们理解和描述数据，并从中推断出有关总体特征、相互关系和因果关系的信息。

在统计学中，有六个重要的相对指标，它们是：平均数、中位数、众数、标准差、方差和相关系数。

1. 平均数（Mean）：平均数是一组数据的总和除以数据的个数。

它是描述数据集中心位置的一个常用指标。

平均数可以用来表示数据的集中趋势，比如计算一个班级学生的平均分数。

2. 中位数（Median）：中位数是一组有序数据中居于中间位置的数值，将数据按照大小顺序排列，位于中间的数即为中位数。

中位数通常用于描述数据的位置和离散程度，特别适用于包含离群值的数据集。

3. 众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值。

众数是描述数据集中趋势的一个常用指标，特别适用于描述离散型数据集中的集中趋势。

4. 标准差（Standard Deviation）：标准差是用来衡量数据的离散程度，即数据的波动性。

它是一组数据与其平均值之间的差异的平均值的平方根，标准差越大，表示数据越分散。

5. 方差（Variance）：方差是标准差的平方，它也是用于衡量数据的离散程度的指标。

方差可以描述数据的分布情况，如果方差较小，表示数据较为集中。

6. 相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数是用于衡量两组数据之间的线性相关性的指标。

相关系数的取值范围在-1到1之间，相关系数等于1表示完全正相关，等于-1表示完全负相关，等于0表示没有线性相关。

这六个相对指标在统计学中起到了重要的作用，帮助人们了解和解释数据的特征和关系。

通过对数据的分析和计算，我们可以得到这些指标，并从中获得有关数据的深入认识。

在实际应用中，我们可以使用这些指标来帮助我们做出决策，并对数据的特征和趋势有一个更全面的认识。

常用的6个统计量说明6个基本统计量(平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差)的数学内涵，学生学习过程中可能产生的困难及主要原因、应对策略.数学内涵:在初中阶段，数据处理中，平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差是六个基本的统计量。

三“数”:平均数、众数、中位数为统计的平均量，是描述一组数据的集中趋势的统计指标，它们从不同的侧面概括了一组数据，都可作为一组数据的代表。

平均数、中位数、众数之间可以互相相等也可以不相等。

1、平均数:是把一组数据的总和除以这组数据的个数所得的商，是反映样本或总体的平均水平的特征数，平均数的大小与一组数据里的每一个数据都有关系，任何一个数据的变化都会引起平均数的变化，平均数受较大数和较小数的影响较大。

平均数又分为算术平均数和加权平均数。

2、众数:是指一组数据中出现次数最多的数据。

一组数据可以有不止一个众数也可以没有众数。

众数的大小仅与一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，它的众数也往往是我们关心的一种集中趋势3、中位数:是指将一组数据按大小顺序排列后，如果数据的个数是奇数，则处于中间位置的数据称为这组数据的中位数;如果数据的个数是偶数，则中间的两个数据的平均数称为这组数据的中位数。

一组数据的中位数是唯一的。

三“差”:极差、方差、标准差是统计量中的变异量，是反映数据波动大小的离散程度的，通过三个不同的计算形式来刻画一组数据不同的波动情况。

1、极差:是指一组数据中最大数据与最小数据的差。

它计算方便，只对极端值敏感，只是粗略地反映这组数据的波动范围。

2、方差:是指各数据与平均数的差的平方的平均数。

它主要是衡量这组数据的波动大小的，即数据的稳定性。

一组数据的方差越大，说明这组数据的波动越大;方差越小，数据的波动越小。

要比较数据的稳定性，一般会用到方差。

3、标准差:是指方差的算术平方根。

标准差也是用来表示一组数据的波动大小的量。

在实际问题中，极差和方差经常结合起来共同去更全面地描述一组数据的波动情况。

统计学第3章数值性的主要统计指标统计学中，数值性的主要统计指标是描述和总结数据集中数值变量的中心趋势和离散程度。

这些指标包括平均数、中位数、众数、四分位数、极差、方差和标准差等。

1. 平均数（Mean）是数据集中所有数值的总和除以观测次数。

它是一种常见的统计指标，用于表示数据的“典型”数值。

平均数对异常值敏感，受数据的分布和范围影响较大。

2. 中位数（Median）是将数据按大小排序后，处于中间位置的数值。

它不受异常值的影响，适用于数据存在明显偏态或异常值的情况。

3. 众数（Mode）是数据集中出现频率最高的数值。

对于离散变量，可能存在多个众数；对于连续变量，众数可能不存在或不唯一4. 四分位数（Quartiles）将数据按大小排序后，将数据集分为四个部分。

第一个四分位数（Q1）是排序后数据集中25%位置处的数值，第二个四分位数（Q2）就是中位数，第三个四分位数（Q3）是75%位置处的数值。

四分位数用于描述数据的分布和离群值。

5. 极差（Range）是数据集中最大值与最小值之间的差值。

它衡量了数据的全局离散度，但忽略了数据集的内部变化。

6. 方差（Variance）是数据值与其平均数之间的差的平方和的平均值。

方差表示了数据的离散程度，反映了数据点离平均值的距离。

7. 标准差（Standard Deviation）是方差的平方根。

标准差是用于衡量数据的离散度的常用指标。

一般来说，标准差越大，数据的离散程度越高。

这些统计指标能够揭示数据的集中趋势和离散程度，帮助我们理解数据的分布情况。

根据数据的类型和分布情况，选择适当的统计指标进行描述和总结，能够更好地理解数据，进行进一步的分析和推断。

平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差说明6个基本统计量（平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差）的内涵，学生学习过程中可能产生的困难及主要原因、应对策略.首先，结合简单实例认真把握这6个基本统计量的内涵。

一、平均数、众数、中位数是刻画一组数据的“平均水平”的数据代表。

（八上《第八章数据的代表》）平均数分算术平均数和加权平均数，算术平均数是指n个数据的和的平均值，学生理解与计算都不成问题，只要注意细心运算就是其中的取标准值后的简便算法也都是在小学早已熟练的（公式：x=1/n(x1+x2+x3+……+xn)；而加权平均数是一组数据里的各个数据乘各自的“权”之后的平均数。

此处理解“权”的概念可能产生很大困难，因为“权”的理解的确不易，若是照搬教材直接给出其定义，学生会迷惑成团，再进行应用更是不可思议。

所以应对措施：讲好、用好加权平均数就要先举例、后分析、再给出定义，比如：某同学的一次考试各科成绩如下：语文110、数学105、英语106、物理95、化学90、政治86、历史98、地理66、生物89，你可以先让学生算算各科的平均数，再按中考计分法将语、数、英各取120%，物、化、政各取100%，史、地、生各取40%后的平均值算出，两个结果一比较，学生就会很容易发现不同的原因是加入了所谓的“权”，这样，不仅通俗易懂，而且对“权”内涵的理解和应用就不再困难。

众数是一组数据中出现次数最多的数。

其内涵很好理解和掌握，就是结合实际应用也顺理成章，如商店老板进货号多大的男鞋好？那当然是“众数”（调查数据最多的号）所代表的。

中位数顾名思义是一组数据中间位置的数，但考虑一组数可能有偶数个或奇数个，所以要注意强调取中位数的方法。

教材上给出的内涵很好：一般地，n个数据按大小顺序排列，处于最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数。

如一组数据1.5,1.5,1.6,1.65,1.7,1.7,1.75,1.8的中位数是1/2（1.65+1.7），即1.675。

第20章数据分析—各统计量的意义01Lex Li方差标准差与平均数众数中位数在统计学上各自的作用方差或标准差是表示一组数据的波动性的大小的指标,标准差是方差的算术平方根,因此方差或标准差可以判断一组数据的稳定性:方差或标准差越大,数据越不稳定;平均数可以反映一组数据的平均水平;众数是一组数据中出现次数最多的数,即众数可以反映一组数据的多数水平;中位数是一组数据中最中间位置的数(奇数个数据时)或最中间的两个数的平均数(偶数个数据时),所以中位数可以反映一组数据的中间位置水平.比如现在有一组数据1，2，3，4，4，5，5，5，6，7，8，8，9，从小到大排好了顺序一共是13个，其中5有3个，4和6有2个，其他都是1个中位数，就是这些数据排列好了以后中间的那个数字，比如现在是13个，中间那个应该是第7个，所以就是5，那么如果有偶数个数据，那么就是中间两个数字的平均数，比如说18个数据，就应该是第9位和第10位相加除以2。

众数，就是这些数据中出现次数最多的那个，这里是5，出现了3次。

比其他的都多，如果出现个数一样的数据，或者每个数据都只有一次，那么众数可以不止一个或者没有例1：一组数据：2、2、3、3、4的众数是多少？（2、3）例2：一组数据：1、2、3、4的众数是多少？（没有）平均数，这个就是把所有数据相加，除以个数。

这是数学平均数的简称。

如果是几何平均数，就要把所有数据相乘，然后除以个数。

还有其他一些平均数一般所谓的平均数都是说数学平均数，又叫均数。

其他平均数都要特别指出才行。

样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。

中位数（Median）统计学名词。

将数据排序后，位置在最中间的数值。

即将数据分成两部分，一部分大于该数值，一部分小于该数值。

平均数是反映数据集中趋势的一项指标。

平均数、众数、中位数分别代表数据的什么水平比如现在有一组数据1，2，3，4，4，5，5，5，6，7，8，8，9，从小到大排好了顺序一共是13个，其中5有3个，4和6有2个，其他都是1个中位数，就是这些数据排列好了以后中间的那个数字，比如现在是13个，中间那个应该是第7个，所以就是5，那么如果有偶数个数据，那么就是中间两个数字的平均数，比如说18个数据，就应该是第9位和第10位相加除以2。

【教师寄语：昨天很残酷，明天很残酷，不要倒在今天晚上！】 平均数、中位数、众数、方差、 标准差 一、考点、热点回顾考点一、平均数1、平均数：是指一组数据中所有数据之和再除以数据的个数，它是反映数据集中趋势的一项指标。

2、求平均数的方法 （1）定义法当所给数据,,,,21n x x x 比较分散时，一般选用定义公式：)(121n x x x nx +++= （2）加权平均数法：当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：nf x f x f x x kk ++=2211，其中n f f f k =++ 21。

（3）新数据法：当所给数据都在某一常数a 的上下波动时，一般选用简化公式：a x x +='。

其中，常数a 通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，a x x -=11'，a x x -=22'，…，a x x n n -='。

)'''(1'21n x x x nx +++=是新数据的平均数（通常把,,,,21n x x x 叫做原数据，,',,','21n x x x 叫做新数据）。

考点二、中位数1、中位数：把一组数据按从小到大的顺序排列，在中间的一个数字（或两个数字的平均值）叫做这组数据的中位数。

2、中位数的找法：将该组数从小到大排列，取中间的数3、当一组数有偶位数时，该组数的中位数为中间两个数的平均数；当一组数有奇位数时，该组数的中位数为中间那个数。

考点三：众数众数：在一组数据中出现次数最多的数众数：在一组数据中出现次数最多的数叫做这组数据的众数。

考点四：极差、频数、频率1、极差：一组数据中最大值与最小值的差叫做这组数据的极差。

2、频数：将数据分组后落在各小组内的数据个数叫做该小组的频数。

3、频率：每一小组的频数与样本容量的比值叫做这一小组的频率。

4、频数和频率的基本关系式：频率 = ——————频数样本容量5、各小组频数的总和等于样本容量，各小组频率的总和等于1。

● 本章重点：1．了解总体、样本、均值、加权平均数、方差、标准差、众数和中位数等概念，会作频数直方图和频率直方图．2．掌握均值、加权平均数、方差、标准差、众数和中位数的计算方法．● 知识要点：1. 样本均值：∑=i x nx 1 2. 加权平均： 0,1,11>==∑∑==i ni i n i i i p p p x x3. 方差：∑∑==-=-=n i i n i i x x n x x n s 1221221)(1 标准差（均方差）2s s =4. 中位数：将数据),,2,1(n i x i=由小到大重新排列为**2*1n x x x ，，， ，其中位数（处于中间位置的数）⎪⎩⎪⎨⎧+=++为偶数为奇数n x x n x m x n n n )(21*12*2215. 众数：重复出现次数最多的那个数给定一组数据x 1, x 2, …, x n ，则这组数据的均值、方差和标准差分别为：∑==n j j x n x 11，∑=-=n j j x x n s 122)(1，∑=-=n j j x x n s 12)(1若存在一组数p 1, p 2, …, p n ，满足11=∑=n j j p ，则数据x 1, x 2, …, x n 的加权平均数为， ∑==n j j j x p n x 11● 例题示范 例1 设有一组5个数据: x 1=0.051, x 2=0.055, x 3=0.045, x 4=0.065, x 5=0.048. 记 0528.05151==∑=k k x x , 则∑=-51)(51k k x x =( )A.0B.0.0528C.150⨯.0528D. 1500000(.051.055.045.065.048)++++解 因为∑=-51)(51k k x x =∑∑==-51515151k k k x x =x x -= 0所以，应该选A ．例2 一组数据19，16，22，25，35，20，32，24的中位数是（ ）．A . 22B . 23C . 24D . 25解 因为将这组数据按大小顺序排列：35，32，25，24，22，20，19，16，所以这些数据的中位数为23)2224(21=+所以，应该选B ．例 3 设一组数据1x =0, 2x =1, 3x =2，它们的权数分别为1.01=p ,6.02=p , 3.03=p ，则这组数据的加权平均数是x = .解 加权平均数x =∑=31j j j x p =23.016.001.0⨯+⨯+⨯= 1.2 所以，应该填写：1.2。

解释平均数，中位数，众数，极差，方差的意思平均数是一组数据的总和除以数据的个数。

它是常用的统计指标之一，用来衡量一组数据的集中程度。

平均数可以帮助我们了解数据的总体趋势。

中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，中间位置的数值。

它可以帮助我们了解一组数据的中间值，不受极端值的影响。

中位数通常用于处理数据分布不均匀或存在异常值的情况。

众数是一组数据中出现次数最多的数值。

它可以帮助我们找出数据中的主要趋势或最常见的值。

众数适用于处理离散型数据，例如某一班级中最常见的学生分数。

极差是一组数据中最大值与最小值之间的差值。

它可以帮助我们了解一组数据的范围大小。

极差较大表示数据分布较广泛，而极差较小表示数据集中在一个较小的范围内。

方差是一组数据与其平均数之间差异的平方的平均数。

它可以帮助我们衡量数据的离散程度或变异程度。

方差越大，表示数据的离散程度越大；方差越小，表示数据的离散程度越小。

这些统计指标在数据分析和研究中经常被使用。

通过对这些指标的计算和解释，我们可以更好地认识和理解数据的特征和变化趋势。

一．平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差的数学内涵：平均数：是指一组数据中所有数据之和再除以数据的个数，它是反映数据集中趋势的一项指标。

中位数：把一组数据按从小到大的顺序排列，在中间的一个数字（或两个数字的平均值）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。

极差：一组数据中最大值与最小值的差叫做这组数据的极差。

方差：一般地，各数据与平均数的差的平方的平均数叫做这组数据的方差标准差：方差的算术平方根叫做标准差算术平均值Arithmetic mean：等差中项：n个数字的总和除n. [(a1+a2+……+an)/n是算术平均值]几何平均值Geometric mean：n个数字的乘积的n次根.[(a1*a2*……*an)^(1/n)是几何平均值]n个数的平方根，就是n个数的平方和除n，再开根号。

例如a b c 的均方根即[(a*a+b*b+c*c)/3]^(1/2)均方根值（RMS）、均方根误差（RMSE）、各种平均值论文写作中经常需要比较几个算法的优略，下面列举的是一些常用的评估方法。

均方根值也称作为效值，它的计算方法是先平方、再平均、然后开方。

比如幅度为100V而占空比为0.5的方波信号，如果按平均值计算，它的电压只有50V，而按均方根值计算则有70.71V。

这是为什么呢？举一个例子，有一组100伏的电池组，每次供电10分钟之后停10分钟，也就是说占空比为一半。

如果这组电池带动的是10Ω电阻，供电的10分钟产生10A的电流和1000W的功率，停电时电流和功率为零。

那么在20分钟的一个周期内其平均功率为500W，这相当于70.71V 的直流电向10Ω电阻供电所产生的功率。

而50V直流电压向10Ω电阻供电只能产生的250W的功率。

对于电机与变压器而言，只要均方根电流不超过额定电流，即使在一定时间内过载，也不会烧坏。

PMTS1.0抽油机电能图测试仪对电流、电压与功率的测试计算都是按有效值进行的，不会因为电流电压波形畸变而测不准。