大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于离散的古典指标的问题，于是小编就整理了1个相关介绍离散的古典指标的解答，让我们一起看看吧。

1. 衡量数据离散程度的指标有哪些？

1、衡量数据离散程度的指标有哪些？

根据不同的数据类型，离散程度主要有以下几个测度值：

异众比率

异众比率，适用于类别型数据。它指的是非众数组的频数占总的频数的比例。

∑f[i]是总频数，f[m]是众数组的频数

从公式中不难看出，异众比率越大，说明众数的代表性越差，反之亦然。

四分位差

四分位差又叫内距，它指的是上四分位数和下四分位数的差，用公式可以

Q[U]是上四分位数，Q[L]是下四分位数

简单的说，四分位差主要反映的是中间那50%部分数据的离散程度。

从公式中也能看出，四分位差越大，说明中间这部分数据越分散。

需要注意的是，四分位差主要适用于测量顺序型数据的离散程度，一般并不适合用于分类型数据。

极差

极差，顾名思义，就是指一组数据的最大值和最小值的差。也可以称之为全距，用

公式很简单，也很方便理解。但由于只计算了数据两端的差值，并不能很好的反映数据的离散程度，一般很少使用这个指标。

平均差

平均差，又称之为平均绝对离差。它是每个变量和平均值之间差的绝对值的平均数，看起来有点绕，不过用公式表

n为数据个数

为什么公式中要用绝对值呢？因为如果去掉绝对值的话，那么离差之和就是0了，没有意义。

平均差的实际意义也很明确，平均差越大，表示数据的离散程度越大。

方差和标准差

方差

方差和平均差很类似，只不过是将平均差中的绝对值换成了平方数。也就是说，方差是各个变量和平均数之间离差的平方的平均数。用公式可以表示为：

分母n-1又称为自由度，那为什么要减去1呢？因为我们通常拿到的都是样本。

衡量数据离散程度的指标有：

1.异众比率，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；

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。

关于离散的古典指标和常用的离散指标的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 离散的古典指标的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于常用的离散指标、离散的古典指标的信息别忘了在本站进行查找喔。