range统计学 统计学rd

平均的英文是什么，标准是什么意思吗？

平均：平均是表示各个变量值之间异程度的数值之一。指各个变量值同平均数的离的算术平均数。

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标准：是离均平方的算术平均数的平方根，用σ表示。标准是方的算术平方根。

方：方是在概率论和统计方衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方（样本方）是每个样本值与全体样本值的平均数之的平方值的平均数。

极：极又称范围误或全距(Range)，以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数(measures

of

variation)，其值与小值之间的距，即值减小值后所得之数据。是指一组数据内的值和小值之间的异.

区别：

1、平均是说明集中趋势的,标准是说明一组数据的离中趋势的.平均是反应各标志值与算术平均数之间的平均异,是各个数据与平均值值的的平均数；标准是离均平方和平均后的方根,更能反映一个数据集的离散程度。

2、方是每个数减去平均数的平方的和,标准是把方除以我们的关注的事物的个数，方=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]，标准=方的算术平方根。

3、平均是总体所有单位与其算术平均数的离的算术平均数。方是各个数据与其算术平均数的离平方和的平均数。

联系：极越大,平均的代表性越小,反之亦然；标准越大,平均的代表性越小,反之亦然，方的算术平方根=标准。

扩展资料：

方的统计学意义

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的平方和较大，方就较大；当数据分布比较集中时，各个数据与平均数的的平方和较小。因此方越大，数据的波动越大；方越小，数据的波动就越小。

样本中各数据与样本平均数的的平方和的平均数叫做样本方；样本方的算术平方根叫做样本标准。样本方和样本标准都是衡量一个样本波动大小的量，样本方或样本标准越大，样本数据的波动就越大。

方和标准是测算离散趋势重要、常用的指标。方是各变量值与其均值离平方的平均数，它是测算数值型数据离散程度的重要的方法。标准为方的算术平方根，用S表示。方相应的计算公式为：

标准与方不同的是，标准和变量的计算单位相同，比方清楚，因此很多时候我们分析的时候更多的使用的是标准。

参考资料来源：搜狗百科——方

搜狗百科——极

搜狗百科——标准

搜狗百科——平均

求统计学高手 计算标准！不懂，求解释！

你可能是在国外留学，翻译时出现了中文术语的错误：

Range：极值，指一组数据值与小值之间的值。值对应于你题目的年份（Best

Years），小值对应于年份（Worst

Years）。

Expected

Range：期望极值，也就是平均极值。

你的题目就是要通过样本极值来估计总体标准，这个算法有专门的计算公式，需要用到高等数学的内容，这里不好列出，如果有兴趣可以参考统计质量控制部分的内容。你的题目已经根据这个计算公式列出了通过极值估算总体标准的方法：

样本平均极值=总体标准X临界值

临界值与样本量有关：当n=2时等于1.13，当n=3时等于1.63，当n=4时等于2.06，等等，就是你表格中列出的数据。

你的样本极值=0.85-0.55=0.30，样本量为15，因此，根据上面的公式，总体标准的估计值=0.30/3.47。

统计学基础知识之数据离散程度描述

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，是指数据中值和小值的值。如果用R表示全距，用Xmax，Xmin，分别表示数据的值、小值，则全距公式为：R = Xmax- Xmin。例如，前面提到的两组数据中，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，没有比用温说明更好的指标了。在描述一种股票的波动情况时，价和价的是常使用的特征值。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、地说明数据离散程度时，就不宜使用全距。

平均(Mean Absolute Deviation)就是各项数值与其均值之之和的平均数。用MAD表示平均，其公式为：

所谓离散，是个相对概念，需要用一个标准来衡量。因为均值是重要也是常用的指标，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，通常将这个值称为离(Deviation)。离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、负偏之和是相等的。为了解决离正、负值抵消的问题，统计学家使用了的方法，如平均，更多使用的'是平方的方法，如方，然后再用平均的方法，消除掉由于数据项数多少给离值带来的影响，即从指标的含义来看，平均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。

平均的应用问题

虽然平均简单易懂，但因为使用了，不便于进一步计算，所以在实际应用中不如其他离散指标应用那样广泛。但在预测领域，还常常使用该指标用于误的说明。

方(Variance)就是全部数据离平方的平均数。总体方表示，计算公式为：

方克服了平均的问题，成为描述离散程度的一个重要指标。但是，在方数值含义的解释上却遇到困难。因为方的单位是数据单位的平方，夸大了数据的离散程度，使人不易直观理解数值意义。因此，通常取方的算数平方根作为描述离散程度的指标，即标准(StandardDeviation)。总体标准的公式表示如下：

如果用上面的数据计算，对于这个数据，我们就很容易理解它的含义了。=方、标准的应用问题总体方表示，总体标准用

表示，而样本方用S2表示，样本标准用S表示，不能混淆。样本方与标准的计算公式如下：

可以看到，样本方及标准与总体方和标准的计算公式略有不同。样本方和标准的分母是n-1而不是n。因为样本的方和标准在使用中，经常作为总体方和标准的估计量，分母除以n-1而不是n，可以得到总体方和标准的较好的估计量。

离散系数(Coefficient Of Variation)就是标准与均值的比值。一般用V表示。总体的离散系数表示：

样本的离散系数表示为：

离散系数的应用问题

离散系数实质上是标准相对于均值的大小。因此，如果比较均值不相同的两组数据相对离散程度时，使用离散系数，要比使用标准更准确。例如，定有甲、乙两个工人，甲平均每小时生产40个零件，标准是5件。乙平均每小时生产80个零件，标准为6件。那么那个工人的稳定性比较好呢?根据标准的定义，标准越小，离散性就越小，所以甲生产要比乙稳定。但是，我们看到乙的标准虽然比甲略高，但其生产的能力确实甲的2倍(80/40)。也就是说，6相对于80的变化要小于5相对于40的变化，这个含义就是离散系数。计算过程如下：

由此可见，乙的离散系数小于甲，所以乙的生产要比甲相对稳定。离散系数是个无名数，这是它与其他离散指标的区别。全距、平均还有标准，它们都是有名数，其单位与原始数据的单位一致。离散系数的这一特点使其不仅可以说明同类事物的相对离散程度，还可以说明不同类事物的相对离散程度。例如，当我们有兴趣比较一群人的身高离散程度大，还是体重离散程度大时，其他离散指标都不能用于比较，因为身高与体重的单位不一致。而离散系数就可以比较，因为它完全消除了单位的影响。

极（Range）指的是什么

极，又称范围误或全距(Range)，以R表示，是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation)，其值与小值之间的距，即值减小值后所得之数据。[1]

它是标志值变动的范围，它是测定标志变动的简单的指标。移动极（Moving Range）是其中的一种。极不能用作比较，单位不同 ，方能用作比较， 因为都是个比率。

极没有充分利用数据的信息，但计算十分简单，仅适用样本容量较小（n<10)情况。

谁能给我一些关于统计的英文单词?

population 母体

sample 样本

census 普查

sampling 抽样

quantitative 量的

qualitative/categorical 质的

discrete 离散的

continuous 连续的

population parameters 母体参数

sample statistics 样本统计量

descriptive statistics 叙述统计学

inferential/inductive statistics 推论/归纳统计学

lls of measurement 衡量尺度

nominal scale 名目尺度

ordinal scale 顺序尺度

interval scale 区间尺度

ratio scale 比例尺度

frequency distribution 次数分配

relative frequency 相对次数

range 全距

class midpoint 组中点

class limits 组限

class boundaries 组界

class width 组距

cumulative frequency (以下) 累加次数

decumulative frequency 以上累加次数

histogram 直方图

pie chart 饼图

ogive 肩形图

frequency polygon 多边形图

cumulative frequency polygon 累加次数多边形图

box plot 盒须图

stem and leaf plot 枝叶图

measures of central tendency 趋势量数

mean 平均数

median 中位数

mode 众数

location measures 位置量数

percentile 百分位数

quartile 四分位数

decile 十分位数

dispersion measures 分散量数

range 全距

interquartile-range IQR 四分位距

mean absolute deviation 平均离

variance 变异数

standard deviation 标准

coefficient of variation 变异系数

left-skewed 左偏

negative-skewed 负偏

right-skewed 右偏

itive-skewed 正偏

contingency table 列联表

sampling distribution (of a statistic)(某个统计量的) 抽样分布

point estimate 点估计值

point estimator 点估计式

unbiased estimator 不偏点估计式

efficient estimator 有效点估计式

consistent estimator 一致点估计式

confidence ll 信赖水准

confidence interval 信赖区间

null hypothesis 虚无设

alternative hypothesis 对立设

left-tailed test 左尾检定

right-tailed test 右尾检定

two-tailed test 双尾检定

test statistic 检定统计量

critical value 临界值

如何计算一组数据的range

1.计算平均数：首先把所有的数字相加，然后除以总个数。

2.计算方：将每个数字减去平均数得到一个新的序列，然后对这些新的序列中每一项都取平方，再将它们相加得到总和。用总和除以样本量n-1来获得方。

3. 计算标准: 求出方之后就可以通过开根号来获得标准

如何在excel中计算单元格内数值(数减小数的值.)

1、基本公式

设abc三列为要求计算的单元格，d列中输入公式=max(a1:c1)-min(a1:c1)

2、vba法

一组数据中值与小值的值在统计学中称为全距，英文为range，简写为r。

使用vba公式，可在本sheet内的任意单元格内使用，并且不限于单元格区域的大小。

如下代码到vba模块中，即可在excel中使用公式range。

function range(myrange as range)

range = application.worksheetfunction.max(myrange) - application.worksheetfunction.min(myrange)

end function

基础统计学(2) 集中趋势和分散度的测量

mode(众数):

中数量出现多的数，一般用于用于定类变量和定序变量测量

一个中可能会有多个众数

median(中位数):

数量为奇数的中的元素顺序排列，排在中间的数；

数量为偶数的中的元素顺序排列，排在中间的2个数的和除以2

mean(平均数):

什么时候用哪种方法来测量的集中趋势呢? 根据测量级别

分类变量:

使用mode(众数)

定量变量:

使用median(中位数)或mean(平均数).

如果中有影响数值的异常值(特别大或特别小)，或者是偏态分布，使用median(中位数)

其他时候用平均数

这些指标是用来测量数据离散情况

range(范围误): 值(max) - 小值(min)

interquartile(四分距): IQR = Q3-Q1

这里还涉及到异常值的计算，小于某值的数据(特别小的数据),大于某值的数据(特别大的数据)

小值的临界点 Q1 - 1.5(IQR) , 小于该值的数被当做异常值(统计时忽略)

大值的临界点Q3 + 1.5(IQR), 大于该值的数被当做异常值(统计时忽略)

box plot(箱型图):

箱型图很好的描述了数据的集中性、离散度以及异常值

Variance(方):

Standard deviation(标准): 表示数据与平均值的平均距离

方和标准同样是用来测量数据的可变度的,他们数值越大，离散度、变化度就越大。

某个数与平均数的有多少个标准就是这个数的Z分数(Z-scores)

中所有数据的Z-scores之和为0

贝尔曲线(正态)分布图:

上图特征:

若向右倾斜(右侧大量异常数据)，或左倾斜(左侧大量异常数据)分布图满足以下特点

Z-score是对变量的一种标准化。让我们很容易地观察一个数据是 普遍 的还是 异常 的.