统计计算器
统计计算器是一个综合工具,用于计算各种统计量,如计数、求和、平均数、中位数、众数、范围、方差、标准差、几何平均数、调和平均数、四分位数、异常值检测等。它提供总体和样本统计,以满足不同的分析需求。
计数
计数表示数据集中数据点的总数。
求和
求和是数据集中所有数字的总和。
平均数 (算术平均数)
算术平均数是数据集的平均值,通过将所有数字相加然后除以计数来计算。
公式: 平均数 (μ) = Σx / N
中位数
中位数是数据集有序后的中间值。如果数据集有偶数个观测值,中位数是两个中间数的平均值。
奇数个数据的公式: 中位数 = x(N+1)/2
偶数个数据的公式: 中位数 = (xN/2 + x(N/2)+1) / 2
众数
众数是数据集中出现频率最高的值。数据集可能有一个众数、多个众数或没有众数。
公式: 识别数据集中出现频率最高的值。
范围
范围是数据集中最大值与最小值的差。它提供了数据分布的一个衡量标准。
公式: 范围 = 最大值 - 最小值
几何平均数
几何平均数是一种平均值,通常用于正数集合,通过将所有数字相乘然后取n次根(n是数值总数)来计算。
公式: 几何平均数 (G.M.) = (x₁ * x₂ * ... * xₙ)^(1/N)
调和平均数
调和平均数是另一种平均值,计算方法是数值的个数除以这些数值倒数的总和。它适用于比率和速率。
公式: 调和平均数 (H.M.) = N / Σ(1/x)
均方根 (RMS)
均方根 (RMS) 是数值平方的平均值的平方根。在电气工程和物理学等领域尤其有用。
公式: RMS = √(Σx² / N)
平均绝对偏差 (MAD)
平均绝对偏差 (MAD) 衡量每个数据点与均值之间绝对差异的平均值。它提供了数据集变异性的洞察。
公式: MAD = Σ|x - μ| / N
四分位数 (Q1, Q3)
四分位数将数据集分为四等份。Q1是第一四分位数(第25百分位),Q3是第三四分位数(第75百分位)。
公式:
Q1 = 数据集下半部分的中位数
Q3 = 数据集上半部分的中位数
四分位距 (IQR)
四分位距 (IQR) 衡量中间50%的数据分布。它计算为Q3与Q1的差。
公式: IQR = Q3 - Q1
四分位差
四分位差是IQR的一半,提供了离散度的一个衡量标准。
公式: 四分位差 = IQR / 2
方差和标准差
方差衡量一组数字与其平均值的偏离程度。标准差是方差的平方根,提供了与数据相同单位的离散度衡量。
公式:
总体方差 (σ²) = Σ(x - μ)² / N
总体标准差 (σ) = √σ²
样本方差 (s²) = Σ(x - μ)² / (N - 1)
样本标准差 (s) = √s²
变异系数 (CV)
变异系数 (CV) 是概率分布或频率分布的标准化离散度衡量。它用于比较不同数据集之间的变异程度。
公式: CV = (σ / μ) * 100%
标准误差 (SE)
标准误差 (SE) 衡量样本代表总体的准确性。它是统计量的抽样分布的标准差,最常见的是均值的标准误差。
公式: SE = σ / √N
异常值检测
计算器使用四分位距 (IQR) 方法识别数据集中的异常值。任何低于Q1 - 1.5 * IQR或高于Q3 + 1.5 * IQR的数据点被视为异常值。
公式: 异常值 = x < Q1 - 1.5 * IQR or x > Q3 + 1.5 * IQR
此统计计算器的特点:
- 全面计算关键统计量。
- 用户可控的小数位精度。
- 使用IQR方法识别异常值。
- 逐步计算显示,具有教育用途。
- 切换功能以显示/隐藏详细计算。
- 教育性解释和公式,帮助学习。
- 用户友好的界面,带有示例输入,使用方便。
附加资源
有关这些统计量及其用途的更多信息,您可以参考:
- 算术平均数 (维基百科)
- 中位数 (维基百科)
- 众数 (维基百科)
- 标准差 (维基百科)
- 方差 (维基百科)
- 几何平均数 (维基百科)
- 调和平均数 (维基百科)
- 平均绝对偏差 (维基百科)
- 四分位数 (维基百科)
- 四分位距 (维基百科)
- 变异系数 (维基百科)
- 标准误差 (维基百科)
- 异常值 (维基百科)
引用此内容、页面或工具为:
"统计计算器" 于 https://miniwebtool.com/zh-cn/statistics-calculator/,来自 miniwebtool,https://miniwebtool.com/
by miniwebtool team. Updated: Nov 26, 2024
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