1樓：帳號已登出
如果想知道資料分散程度，我們可以通過計算全距來了解，全距的計算方法是：用資料集中的最大數減去最小數。
資料中的最小值稱為下界。
資料中的最大值稱為上界。
全距=上界-下界。
舉例：比如想知道班級裡男生的身高範圍，就可以統計班級裡男生身高資料，用最高值減去最低值。
異常值。全距是描述資料集分散程度的簡便方法，它具有較大的侷限性。
假設我們有以下一批資料。
下界為1，上界為5，全距為5-1=4。
如果增加乙個值10，會發生什麼變化？
下界保持不變，上界增至10，新的全距為10-1=9。
沒有10時，以上兩批資料是相等的，但因為10的加入，數值分布的描述差生了巨大差距，這個10就是異常值。異常值的存在讓全距對資料描述變得不准確。
四分位距（迷你距）
為了忽略異常值，我們會構建迷你距，來忽略異常值。我們不再度量整個資料集的全距，而是找出這個全距的一部分——不包含異常值的部分。
構建四分位數。
將一組資料集從小到大依次排列，中位數正好落在中間q2的位置上。
q1為下界與中位數間的中位數，稱為下四分位數。
q3為上界與中位數間的中位數，稱為上四分位數。
四分位距=上四分位數-下四分位數=q3-q1
四分位距的優點：與全距相比，四分位距剔除了頭尾25%的資料，僅適用了中間50%的資料，較少受到異常值的影響。
2樓：阡陌上花開
相關關係是一種非確定性的關係，相關係數是研究變數之間線性相關程度的量。
由於研究物件的不同，相關係數有如下幾種定義方式。
復相關係數：又叫多重相關係數。復相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如，某種商品的季節性需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現復相關關係。
典型相關係數：是先對原來各組變數進行主成分分析，得到新的線性關係的綜合指標，再通過綜合指標之間的線性相關係數來研究原各組變數間相關關係。
變數之間是否存在關係？
如果存在關係，他們之間是什麼樣的關係？
變數之間的關係強度如何？
樣本所反映的變數之間的關係能否代表總體變數之間的關係？
第二：兩個變數都是隨機變數；
確定相關關係的存在，相關關係呈現的形態和方向，相關關係的密切程度。其主要方法是繪製相關圖表和計算相關係數。
3樓：渴侯含巧
用來比較多個母群平均數間差異顯著性的一種統計分析方法。
用來分析多個群體中的計量型資料，以便比較變異的意義和分析其**。是一種特殊形式的統計假設檢定，廣泛應用於實驗資料的分析中。統計假設檢定是一種根據資料進行決策的方法。
測試結果（通過零假設進行計算）如果不僅僅是因為運氣，則在統計學上稱為顯著。統計顯著的結果（當可能性的p值小於臨界的「顯著值」）則可以推翻零假設。
在方差分析的經典應用中，原假設是假設所有資料組都是整體測試物件的完全隨機抽樣。這說明所有方法都有相同效果（或無效果）。推翻原假設說明不同的方法，會得到不同的效果。
在操作中，假設測試限定i型別錯誤（假陽性導致的假科學論斷）達到某一具體的值。實驗者也希望ii型錯誤（假陰性導致的缺乏科學發現）有限。ii型錯誤受到多重因素作用，例如取樣範圍（很可能與試驗成本有關），相關度（當實驗標準高的時候，忽視發現的可能性也大）和效果範圍（當對一般觀察者來說效果明顯，ii型錯誤發生率就低）。
4樓：網友
的將混合響應型別的多水平模型應用到具有兩個不同型別結局變數的重複測量資料的分析中。方法對原始資料的格式作適當變換，構造乙個水平1虛擬變數，將2個結局變數作為水平1上的觀察單位，各時間點的重複測量為水平2單位，受試者為水平3單位，用m...
在統計學中，變異和變數的區別與聯絡
5樓：網友
變異就是標誌在同一總體不同總體單位之間的差別。例如：對某地區所有工業企業這個總體來說，其不變標誌是「某個地區」,「工業」,這兩個標誌對總體各單位包括的範圍進行了具體的界定，構成企業的同質性；而每個企業的職工人數、產量、產值等都可能不同，是變異標誌。
就是可變的。再有，例如：以每個職工為總體單位時，性別就是品質變異標誌，因為性別分男、女。
年齡、工資等是數量變異標誌。
變數是將數量變異標誌稱為變數。它的表現形式是具體的數值，就是變數值。例如：某公司有人數650人，那人就是變數，650就是變數值。
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