ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

2022-01-05 10:34:59  阅读:206  来源: 互联网

标签:IQR 标准偏差 极差 分布 变异性 可变性 数据 度量


variability被称作变异性或者可变性,它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。

可变性有时也称为扩散或者分散。因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。

低变异性是理想的,因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。高可变性意味着值的一致性较低,因此更难做出预测。在统计学中,我们的目标是测量一组特定数据或一个分布的变异性。简单来说,如果一个分布中的数据值是相同的,那么它没有变异性。

上图中尽管数据服从正态分布,但每个样本都有不同的分布。样品 A 的变异性最大,而样品 C 的变异性最小。

可以使用多种不同的方式对变异度进行度量

极差(Range)

极差,又称全距,可以显示数据从分布中的最低值到最高值的分布。

例如,考虑以下数字:1、3、4、5、5、6、7、11。对于这组数字,极差是 11-1 或 10。

极差的度量仅使用了 2 个数字因此受异常值影响很大,并且不会提供有关值分布的任何信息。所以它最好与其他方法结合使用。

原文地址:

数据变异性的度量 - 极差、IQR、方差和标准偏差

 

标签:IQR,标准偏差,极差,分布,变异性,可变性,数据,度量
来源: https://www.cnblogs.com/deephub/p/15765712.html

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有