1楼：匿名用户
描述集中趋势的常用指标有算术平均值、几何平均值和中位数。
算术平均值，简称平均值，反映一组观测值在数量上的平均水平，适用于对称分布，尤其是正态分布数据。
几何平均数，用g表示，也称为多重平均数，反映了变量值平均增减的倍数。适用于轴测数据和对数正态分布数据。
中位数，以m表示，是一组观测按大小排列后中间的观测值。它可以用于任何分布类型的数据，但主要用于倾斜分布数据、未知分布数据或开放数据。
2楼：匿名用户
常用的描述集中趋势的指标有：算术均数、几何均数及中位数。
①算术均数，简称均数，反映一组观察值在数量上的平均水平，适用于对称分布，尤其是正态分布资料；
②几何均数：用g表示，也称倍数均数，反映变量值平均增减的倍数，适用于等比资料，对数正态分布资料；
③中位数：用m表示，中位数是一组观察值按大小顺序排列后，位置居中的那个观察值。它可用于任何分布类型的资料，但主要应用于偏态分布资料、分布不明资料或开口资料。
描述数据集中趋势和离散程度的指标分别有哪些?各自的适用情况是什么? 10
3楼：匿名用户
集中趋势指标：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。
集中趋势适用情况：对称分布或偏度不大的资料，尤其适合正态分布资料。
离散趋势指标：极差，方差，标准差，四分位数间距。
离散趋势适用情况：均数相差不大，单位相同的资料。
在统计学中，集中趋势或**趋势，在口语上也经常被称为平均，表示一个机率分布的中间值。最常见的几种集中趋势包括算数平均数、中位数及众数。集中趋势可以由有限的数组中或理论上的机率分配中求得。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
4楼：匿名用户
集中趋势：算术均数，几何均数，中位数和百分位数。适用：对称分布或偏度不
大的资料，尤其适合正态分布资料。
离散趋势：极差，方差，标准差，四分位数间距，适用：均数相差不大，单位相同的资料；变异系数，适用：均数相差较大，单位不同的资料。
5楼：梦无歆
描述集中趋势的指标：算数均数，中位数，几何均数
描述离散趋势的指标：方差与标准差，极差，百分位数，变异系数
6楼：匿名用户
集中趋势：平均数、众数、中位数。平均数最准确，但有极端数据或数据模糊不清时中位数众数适用，
离散趋势：方差，平均差。平均差是方差的算数平方根，方差不受正负号影响，应用广泛。
这都是统计概率论里面的知识点吧
什么是集中趋势和离散趋势?
7楼：喵喵喵
一、集中趋势
集中趋势是指一组数据所趋向的中心数值。对集中趋势的度量就是采用具体的统计方法和统计测度对这一中心数值的测量和计量，以一个综合数值来表述数据所趋向的这一中心数值的一般水平。
二、离散趋势
在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
异众比率用于评价众数的代表性测度。异众比率越接近1，众数的代表性越弱。四分位差是指上四分位数与下四分位数的绝对离差。平均差是指全部变量值与均值离差的绝对值的均值。
平均差以均值为中心，通过每个变量值与均值的绝对距离反应数据离散程度的测度。方差是指全部变量值与其均值的离差平方的均值。标准差是方差的算术平方根。
离散系数是指同一总体的标准差与均值的比较。标准化值是以变量值与其均值的差除以同一数据的标准化的比值。
集中趋势和离散程度是关于数据分布的基本测度，要进一步描述数据分布的形态是否偏倚，偏倚的方向和程度；分布是尖耸还是扁平，尖耸或扁平的程度，以及数据分布形态与正态分布的差异等，还需要对数据分布的偏态和峰度进行测量。
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一、描述集中趋势的统计量
统计学中常用平均数来描述一组变量值的集中位置或平均水平。常用的统计量指标有算数均数、几何均数、中位数和百分位数。
1、算数均数：即为均数，用以反映一组呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
2、几何均数：常用以反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数量上的平均水平。
3、中位数：适用于偏态分布资料和一端或两端无确切的数值的资料。是第50百分位数
4、百分位数：为一界值，用以确定医学参考值范围。
二、描述离散趋势的统计量
离散趋势是反映资料的变异程度，常用指标有极差、四分位间距、方差与标准差、变异系数。
1、极差：为一组数据的最大值和最小值之差，但极差不能反映所有数据的变异大小，且极易受样本含量的影响。常用以描述偏态分布。
2、四分位数间距：它是由第3四分位数与第1四分位数相减得到，常和中位数一起描述偏态分布资料的分布。
3、方差与标准差：反映一组数据的平均离散水平，消除了样本含量的影响，常和均数一起用来描述一组数据中的离散和集中趋势。
4、变异系数：多用于观察指标单位不同时，可消除因单位不同而不能进行比较的困难。
8楼：匿名用户
一、集中趋势
集中趋势又称“数据的中心位置”、“集中量数”等。它是一组数据的代表值。集中趋势的概念就是平均数的概念，它能够对总体的某一特征具有代表性，表明所研究的**现象在一定时间、空间条件下的共同性质和一般水平。
就变量数列而言，由于整个变量数列是以平均数为中心而上下波动的，所以平均数反映了总体分布的集中趋势，它是表明总体分布的一个重要特征值。
二、离散趋势
在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
一组数据的分布可能比较集中，差异较小，则平均数的代表性较好。另一组数据可能比较分散，差异较大，则平均数的代表性就较差。描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、四分位数间距、方差、标准差、标准误差和变异系数等，其中方差和标准差最常用。
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一、选择中位数作为集中趋势的情况
1、极端数值和偏态分布：这两个都是同一个道理，就是少数的极端值影响了平均数的计算，比如个人收入，他是一个非常明显的偏态分布，少部分人的超高收入的人将平均收入水平拉高了，所以这时候我们可以采用中位数作为集中趋势。
2、未确定数值：有时候，我们测量一组个体的时候，某个个体具有一个未知或未确定的情况，比如测量老鼠从迷宫入口到出口一共犯了多少个错误，可能有些老鼠他始终就是走不到出口，
但是我们并不能去掉这个个体，因为这个个体可能代表了在总体中有一群老鼠，他就是走不出迷宫的。这时候我们不能去掉这个数据，但同时这个数据的值却无法确定，这时候我们可以用中位数作为集中趋势。
3、尾端开放式数据：当一个分布他没有上限或者没有下限的时候，这个分布他即受极端值的影响，尾端也是无穷尽，也没办法计算平均值，这时候也可以使用中位数作为集中趋势。
4、顺序量表：这个其实我还不是特别能理解，就是当使用顺序量表是，顺序量表之间是无法确定差异的，只能确定他们之间的从大到小这种方向，书上认为平均数不适合作为集中趋势，因为平均数它需要差异，就是说他需要知道x轴上的距离。
二、选择众数作为集中趋势的情况
1、称名量表：这个应该很好理解，我们使用苹果、葡萄、香蕉这种称名量表时，没办法计算平均数与中位数，只能选择众数。
2、离散变量：比如统计每个家庭的儿童数量，可能会得到平均每个家庭有2.2个孩子，但是我们人不可能有2.2个啊，这时候使用众数可能会更合适。
3、描述形状：众数基本不需要计算，所以当你想快速的介绍一组数据时，可以考虑使用众数，比如一般考试成绩平均的众数是80，一下就能知道这个班的大体情况。
9楼：匿名用户
一、集中趋势（central tendency）在统计学中是指一组数据向某一中心值拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。
集中趋势测度就是寻找数据水平的代表值或中心值，低层数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据，能够揭示总体中众多个观察值所围绕与集中的中心，反之，高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据。
二、离散趋势是指在统计学上描述观测值偏离中心位置的趋势，反映了所有观测值偏离中心的分布情况。
计量资料的频数分布有集中趋势和离散趋势两个主要特征。仅仅用集中趋势来描述数据的分布特征是不够的，只有把两者结合起来，才能全面地认识事物。我们经常会碰到平均数相同的两组数据其离散程度可以是不同的。
一组数据的分布可能比较集中，差异较小，则平均数的代表性较好。另一组数据可能比较分散，差异较大，则平均数的代表性就较差。描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、四分位数间距、方差、标准差、标准误差和变异系数等，其中方差和标准差最常用。
10楼：匿名用户
集中趋势集中趋势（central tendency）在统计学中是指一组数据向某一中心值靠拢的程度，它反映了一组数据中心点的位置所在。集中趋势测度就是寻找数据水平的代表值或中心值，低层数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据，能够揭示总体中众多个观察值所围绕与集中的中心，反之，高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据。
度量方法
集中趋势的度量包括了均值（mean），中位数（median），众数（mode），中列数（midrange）。
离散程度与之相反，是实验分析上表达误差大小的参数 。
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