描述性统计分析是一种用于总结和描述数据集的方法。它可以帮助我们了解数据的分布、中心趋势和变异程度。下面是一些常用的描述性统计指标及其意义：

1. 均值（Mean）：

均值是数据集中所有观测值的平均数。它可以反映数据的中心位置。计算均值的方法是将所有观测值相加，然后除以观测值的总数。

2. 中位数（Median）：

中位数是将数据集按照大小排列后，位于中间位置的观测值。它可以反映数据的中心位置，相对于均值更具有鲁棒性，即不受极端值的影响。

3. 标准差（Standard Deviation）：

标准差是衡量数据集中观测值与均值之间差异的指标。它可以反映数据的变异程度，标准差越大表示数据的离散程度越高。

4. 方差（Variance）：

方差是标准差的平方，它衡量数据集中观测值与均值之间的差异程度。方差越大表示数据的离散程度越高。

5. 最大值（Maximum）和最小值（Minimum）：

最大值是数据集中的最大观测值，最小值是数据集中的最小观测值。它们可以帮助我们了解数据的范围。

6. 四分位数（Quartiles）：

四分位数将数据集按照大小排列后，分为四个等分，分别是第一四分位数（25%分位数）、中位数（50%分位数）和第三四分位数（75%分位数）。它们可以帮助我们了解数据的分布情况。

这些指标可以帮助我们对数据进行初步的分析和理解。通过计算这些指标，我们可以得到关于数据集中心位置、变异程度和分布情况的信息，从而更好地解释和描述数据。

更多IT类相关推荐：
更多IT干货文章
IT精品就业培训课程

文章来源：网络  版权归原作者所有

上文内容不用于商业目的，如涉及知识产权问题，请权利人联系博为峰小编(021-64471599-8103)，我们将立即处理