八年级下 数据的离散程度 课件
名词解释数据的离散程度分析？
数据的离散程度是数据分布的一个重要特征，它反映各变量值远离中心值的程度。
数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该数据的代表性就越差；离散程度越小，其代表性越好。描述数据离散程度采用测度值，根据数据类型的不同主要有异众比率，四分位差，方差和标准差。不同样本主要使用离散系数测度数据的相对离散程度。
衡量数据离散程度的指标有哪些？
衡量数据离散程度的指标有：
1、极差：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。
2、四分位差：用于测量顺序数据的离散程度,衡量中位数对一组数据的代表程度；
3、方差和标准差：用于测度数据离散程度的最常用测度值,衡量均值对一组数据的代表程度.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。
4、平均差：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平均差可以用均值作为参考系,也可以用中位数,这里使用均值:平均差相对标准差而言,更不易受极端值的影响,因为标准差是通过方差的平方计算而来的,但是平均差用的是绝对值,其实是一个逻辑判断的过程而并非直接计算的过程,所以标准差的计算过程更加简单直接。
5、变异系数：用于测度分类数据的离散程度,衡量众数对一组数据的代表程度；方差、标准差和平均差等都是数值的绝对量,无法规避数值度量单位的影响,所以这些统计量往往需要结合均值、中位数才能有效评定数据集的离散情况比如同样是标准差是10的数据集,对于一个数值量级较大的数据集来说可能反映的波动是较小的,但是对于数值量级较小的数据集来说波动也可能是巨大的变异系数就是为了修正这个弊端,使用标准差除以均值得到的一个相对量来反映数据集的变异情况或者离散程度。
在excel中求数据的离散程度？
数据外输入 =STDEVP(A2:H2) 回车。
为什么要考虑数据的离散程度？
数据的离散程度是数据分布的一个重要特征，它反映各变量值远离中心值的程度。
数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该数据的代表性就越差；离散程度越小，其代表性越好。描述数据离散程度采用测度值，根据数据类型的不同主要有异众比率，四分位差，方差和标准差。不同样本主要使用离散系数测度数据的相对离散程度。
怎么在excel比较数据离散程度？
1、打开一个excel表格。
2、首先找一排输入你的对应的权值，这里可以直接在上排对应输入。3、找到公式-插入函数-SUMPRODUCT(),这个要在所有函数里面找。4、找到后选择Array1和array2,分别是你的权值和你的运算数。5、结果出来后是你要的加权值和。6、有些时候比如说需要算很多数的时候，两个变量都在变。7、所以我们需要的是让一个变量在变化，这里我们把权值给手动输入，同时手动写公式 。8、然后按住Ctrl 将鼠标放在方框右下角，就会发现自动计算出来了。
分组数据怎么看离散程度
方差就是标准差的平方, 数字越小说明整组数据越稳定, 离散系数反映单位均值上的离散程度, 常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上
怎么描述一组数据的离散程度？
C标准差和D极差。
众数是一组数中最多的数，不能反映数据的离散程度。
平均数是将一组数取平均，将数据的差异降低。
标准差是按照各数据与平均数的差的平方和后开方，这个数越大，离散程度越大反之越小。
极差是将一组数据中的最大与最小数取差，也是极差越大，离散程度越大。
离散数据的离散要素？
离散要素是不连续的，具有明确的要素边界。例如，道路有宽度和长度，在地图上表示为线。地籍图可以显示出各宗地之间的边界。地图上各要素的特征(如所有者名称、宗地编号和有效面积)都存在着明显的不同。
离散地图要素也可视为专题数据。这些数据或地图要素在地图中被简单地表示为点、线或面。现在，您已经了解了如何利用 ArcGIS数据结构表示二维要素的拓扑关系。这些地图要素可被赋予属性，用以描述、绘制、符号化和标注这些地图要素。此外，还可以进行进一步的分析，以定义或识别这些要素间的新关系。
什么会改变一组数据的离散程度？
方差大小决定一组数据离散程度，方差越大，离散度越大，反之，离散度越小。
体现数据离散程度的统计量标准差？
有些时候数据的离散程度能够让我们数据分析得出一些其他信息，理想情况下数据越集中那么效果越好。那么有没有指标来衡量？答案是有得，今天主要学习一下数据离散程度的衡量指标。
1.极差
极差就是对一组数据的最大值减去最小值。但是因为极差是采用两头的数据，没有考虑中间的数据，所以代表性差。
2.四分位差
即数据样本的上四分之一位和下四分之一位的差值，放映了数据中间50%部分的离散程度，其数值越小表明数据越集中，数值越大表明数据越离散，同时由于中位数位于四分位数之间，故四分位差也放映出中位数对于数据样本的代表程度，越小代表程度越高，越大代表程度越低。但是取四分位数据的时候会因为数据的偏向问题影响，有可能上四分位和下四分位数据值相差太大，所以做为离散程度指标也欠妥。
3.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。
4.标准差
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
5.平方差
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。平均差可以用均值作为参考系，也可以用中位数，这里使用均值。
平均差相对标准差而言，更不易受极端值的影响，因为标准差是通过方差的平方计算而来的，但是平均差用的是绝对值，其实是一个逻辑判断的过程而并非直接计算的过程，所以标准差的计算过程更加简单直接。
6.变异系数
有时候因为标准差相同，我们无法判断具体那组数据更加离散，比如标准差都为4，一组数据量是1000，而另外一组数据为10，那么显然第一组数据更加平稳。所以为了避免标志差的没有具体的衡量联系，所以使用标准差与均值的比作为变异系数。当然对于均值为0的数据，变异系数也是无能为了。
