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  • 中位数的概念是什么
    千次阅读
    2019-09-12 07:50:42

    所谓中位数就是一组数据从小到大排列中间的那个数字。但是有的时候一组数据是偶数的话就是中间两个数字相加除以2.

     

    表示 学数学的时候 似乎没有学到中位数!!!

     

    java 实现

    https://blog.csdn.net/zhang_z_ming/article/details/85779901

    总之就用 各种排序算法对 数据进行排序,然后 再求出中位数

    中位数就是中间的那个数,

    如果一个集合是奇数个,那么中位数就是按大小排列后,最中间那个数,

    如果一个集合是偶数个,那么中位数就是按大小排列后,最中间那2个数的平均数。

     

     

     

    转载于:https://my.oschina.net/ouminzy/blog/3083193

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  • python求中位数

    千次阅读 2021-01-29 04:53:38
    此代码计算包含数字的列表的中位数:我们定义一个数字列表并计算列表的长度。要查找中位数,我们首先使用sort()函数按升序排序列表。现在我们通过检查剩余数量来检查数字是偶数还是奇数。如果数字是偶数,我们在列表...

    中位数:中位数是一组数字中的中间数。此代码计算包含数字的列表的中位数:

    我们定义一个数字列表并计算列表的长度。要查找中位数,我们首先使用sort()函数按升序排序列表。

    现在我们通过检查剩余数量来检查数字是偶数还是奇数。如果数字是偶数,我们在列表中找到2个中间元素并获得它们的平均值以将其打印出来。但如果数字是奇数,我们在列表中找到中间元素并将其打印出来。

    # Python program to print

    # median of elements

    # list of elements to calculate median

    n_num = [1, 2, 3, 4, 5]

    n = len(n_num)

    n_num.sort()

    if n % 2 == 0:

    median1 = n_num[n//2]

    median2 = n_num[n//2 - 1]

    median = (median1 + median2)/2

    else:

    median = n_num[n//2]

    print("Median is: " + str(median))

    输出:Median is: 3

    展开全文
  • 一组数据中如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数 一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数 其余情况一般还是平均数比较精确 一、联系与区别:  1、平均数是通过计算得到的,因此它会因...

    原文链接:http://www.360doc.com/content/18/0717/09/57858800_771067787.shtml

    个人理解,说简单点:
    一组数据中如果有特别大的数或特别小的数时,一般用中位数
    一组数据比较多(20个以上),范围比较集中,一般用众数
    其余情况一般还是平均数比较精确

    一、联系与区别:

      1、平均数是通过计算得到的,因此它会因每一个数据的变化而变化。

      2、中位数是通过排序得到的,它不受最大、最小两个极端数值的影响.中位数在一定程度上综合了平均数和中位数的优点,具有比较好的代表性。部分数据的变动对中位数没有影响,当一组数据中的个别数据变动较大时,常用它来描述这组数据的集中趋势。另外,因中位数在一组数据的数值排序中处中间的位置,

      3、众数也是数据的一种代表数,反映了一组数据的集中程度.日常生活中诸如“最佳”、“最受欢迎”、“最满意”等,都与众数有关系,它反映了一种最普遍的倾向.

    二、平均数、中位数和众数它们都有各自的的优缺点.

    平均数:
    (1)需要全组所有数据来计算;
    (2)易受数据中极端数值的影响.

    中位数:
    (1)仅需把数据按顺序排列后即可确定;
    (2)不易受数据中极端数值的影响.

    众数:
    (1)通过计数得到;
    (2)不易受数据中极端数值的影响

    关于“中位数、众数、平均数”这三个知识点的理解,我简单谈谈自己的认识和理解。
    ⒈众数。
    一组数据中出现次数最多的那个数据,叫做这组数据的众数。
    ⒉众数的特点。
    ①众数在一组数据中出现的次数最多;②众数反映了一组数据的集中趋势,当众数出现的次数越多,它就越能代表这组数据的整体状况,并且它能比较直观地了解到一组数据的大致情况。但是,当一组数据大小不同,差异又很大时,就很难判断众数的准确值了。此外,当一组数据的那个众数出现的次数不具明显优势时,用它来反映一组数据的典型水平是不大可靠的。
    3.众数与平均数的区别。
    众数表示一组数据中出现次数最多的那个数据;平均数是一组数据中表示平均每份的数量。
    4.中位数的概念。
    一组数据按大小顺序排列,位于最中间的一个数据(当有偶数个数据时,为最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数。
    5.众数、中位数及平均数的求法。
    ①众数由所给数据可直接求出;②求中位数时,首先要先排序(从小到大或从大到小),然后根据数据的个数,当数据为奇数个时,最中间的一个数就是中位数;当数据为偶数个时,最中间两个数的平均数就是中位数。③求平均数时,就用各数据的总和除以数据的个数,得数就是这组数据的平均数。
    6.中位数与众数的特点。
    ⑴中位数是一组数据中唯一的,可能是这组数据中的数据,也可能不是这组数据中的数据;
    ⑵求中位数时,先将数据有小到大顺序排列,若这组数据是奇数个,则中间的数据是中位数;若这组数据是偶数个时,则中间的两个数据的平均数是中位数;
    ⑶中位数的单位与数据的单位相同;
    ⑷众数考察的是一组数据中出现的频数;
    ⑸众数的大小只与这组数的个别数据有关,它一定是一组数据中的某个数据,其单位与数据的单位相同;
    (6)众数可能是一个或多个甚至没有;
    (7)平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量。
    7.平均数、中位数与众数的异同:
    ⑴平均数、众数和中位数都是描述一组数据集中趋势的量;
    ⑵平均数、众数和中位数都有单位;
    ⑶平均数反映一组数据的平均水平,与这组数据中的每个数都有关系,所以最为重要,应用最广;
    ⑷中位数不受个别偏大或偏小数据的影响;
    ⑸众数与各组数据出现的频数有关,不受个别数据的影响,有时是我们最为关心的数据。
    8.统计量。
    平均数、众数和中位数都叫统计量,它们在统计中,有着广泛的应用。
    9.举手表决法。
    在生活中,往往会有由多数人来从众多答案中选择一个的情形,一般都利用“举手表决”方式来解决问题。即在统计出所有提议及相应票数的情况下,看各票数的众数是否超过总票数的一半,如果众数超过了总票数的一半,选择的最终答案就是这个众数。如果出现了双众数(两个众数),可对这两个众数采用抓阄、抽签或投掷硬币等办法选出最终的答案。
    10.平均数、众数和中位数三种统计数据在生活中的意义。
    平均数说明的是整体的平均水平;众数说明的是生活中的多数情况;中位数说明的是生活中的中等水平。
    11.如何通过平均数、众数和中位数对表面现象到背景材料进行客观分析。
    在个别的数据过大或过小的情况下,“平均数”代表数据整体水平是有局限性的,也就是说个别极端数据是会对平均数产生较大的影响的,而对众数和中位数的影响则不那么明显。所以,这时要用众数活中位数来代表整体数据更合适。即:如果在一组相差较大的数据中,用中位数或众数作为表示这组数据特征的统计量往往更有意义。

    算数平均数、中位数与众数——统计量背后的故事

    现代经济社会的数字化程度越来越高,我们会发现在我们生活的这个世界里充斥着各种各样的数字。人们在描述事物或过程时,人们也已经习惯性的偏好于接受数字信息以及对于各种数字的整理和分析。因此,社会经济统计越发的重要。统计学一定是基于现实经济社会发展的需要牵引而不断发展的。在运用统计方法、观察统计数字时不能仅仅看到数字,更要看到数字背后的故事。其实统计学作为一门工具能够帮助我们更为深刻的理解抽象的社会经济现象。当我们仔细发掘其中涵义就会发现,其实自然科学与社会科学并不是相隔千里,它们有着很多地方可以相互的对应,存在普遍而深刻的联系。
    笔者曾在为一些本科学生讲授统计学而准备教案时,产生了一些似乎有些勉强,但的确可以训练思维的想法。下面以对于如何理解“算数平均数、中位数与众数”之间的关系为例说一说统计量背后的故事。这三个统计量都是用来描述样本集中趋势的,但三者描述的机制和所表达出来的内涵有不小的区别。算数平均数这样一个统计量反映了样本内所有个体的信息,尽管反映的程度因个体在整体中所占比重不同而不同。在政治过程中,算数平均数与完全的平均主义、严格的每人一票、“全民公投”等相对应。中位数指的在是从小到大排序之后的样本序列中,位于中间的数值,它并不能反映所有样本个体的信息,仅仅考虑的是在相对位置上中间的样本的信息。在一个社会中,按照财富和社会地位进行排序位于中间位置的是中产阶级。中产阶级的意见受到重视的社会是一个较为稳定的社会,是一个有了较高发展程度的社会。众数指的则是在样本中出现次数做多的个体。很明显,在政治过程中这是与“少数服从多数”相对应的。出现次数最多的个体信息被表达出来,其他个体的所有信息完全被忽视。那个个体票数最多,它的利益得以实现,而少数人的利益则不能够得到保证。这恰恰证明了所谓民主的局限之一,即“多数人对少数人的暴政”。
    在一个社会里,完全的平均主义会使人们失去进取的动力,“全民公投”的成本极高并且也不能保证个体表达出其真实意愿,因此这并不是理想的政治过程。在改革开放之前实行的计划经济体制最终走下了历史舞台也正是因为我们清楚地认识到了这样的问题;我们反对台湾当局针对台湾是否独立实行“全民公投”也正是基于这一点。那么美国式的民主,即“少数服从多数”是否理想呢?民主是有局限性的,如此的政治过程不能够保护少数人的利益,正是其重要的缺陷之一。况且如果需要政府来保障那些不能通过政治过程实现自身利益的个体,成本极高。相对而言,使中产阶级的利益得以表达,将会形成一个稳定的社会结构,市较为理想的政治过程。人们会有不断进取的心态使自己成为中产阶级,同时最富裕的阶层也受到了一定限制,从而不会凭借其财富垄断社会的公共资源,为整个社会提供了一套阶层之间相互流动的渠道和机制。当然,如此的政治过程仍然是具有一定局限性的。比如仍然会有部分弱势群体的利益得不到保护。但是,相对于“少数服从多数”的政治过程,政府出面保护弱势群体的成本将低得多了。那么我们能不能为社会提供一个最为理想的政治过程呢,哪怕那仅仅是一种理想呢?或许可以。在统计学中,最理想的情况是反映集中趋势的三个统计量相互重合,即算数平均数、中位数和众数相等。这种情况下的社会结构分布可以被看作为正态分布。中产阶级的在数量上占整体的多数,即为富裕与极贫困者皆为少数;中产阶级通过民主的政治过程表达出自身的利益取向;平均看来整个社会在一个较高的发展水平上运行。

    教参上说了他们三者的联系

    “重视理解平均数、中位数与众数的联系与区别。
    描述一组数据的集中趋势,可以用平均数、中位数和众数,它们有各自不同的特点。
    平均数应用最为广泛,用它作为一组数据的代表,比较可靠和稳定,它与这组数据中的每一个数据都有关系,能够最为充分地反映这组数据所包含的信息,在进行统计推断时有重要的作用;但容易受到极端数据的影响。
    中位数在一组数据的数值排序中处于中间的位置,故其在统计学分析中也常常扮演着“分水岭”的角色,人们由中位数可以对事物的大体趋势进行判断和掌控。
    众数着眼于对各数据出现的频数的考察,其大小仅与一组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据多次重复出现时,它的众数往往是我们关心的一种统计量。
    在这部分知识的教学中,要注意讲清上述三个量的联系与区别。使学生知道它们都是描述一组数据集中趋势的统计量,但描述的角度和适用范围有所不同,在具体的问题中究竟采用哪种统计量来描述一组数据的集中趋势,要根据数据的特点及我们所关心的问题来确定。”

    有个顺口溜 分析数据平中众,比较接近选平均,相差较大看中位,频数较大用众数;
       所有数据定平均,个数去除数据和,即可得到平均数;大小排列知中位;
       整理数据顺次排,单个数据取中问,双个数据两平均;频数最大是众数

    展开全文
  • rstudio中位数的公式In this tutorial, let’s learn how we can find the median in R. Median is defined as the measurement of central tendency in the data. In simpler terms, you may call it the ‘middle...

    rstudio中位数的公式

    In this tutorial, let’s learn how we can find the median in R. Median is defined as the measurement of central tendency in the data. In simpler terms, you may call it the ‘middle’ value.

    在本教程中,让我们学习如何在R中找到中位数。中位数定义为数据中中心趋势的度量。 简单来说,您可以将其称为“中间”值。

    The process includes grouping or ordering the values and then finding the middle number among them. If you encounter multiple middle values, you can take the average or ‘mean’ of those values.

    该过程包括对值进行分组或排序,然后在其中找到中间的数字。 如果遇到多个中间值,则可以取这些值的平均值或“平均值”



    中位数–优缺点 (Median – Merits and Demerits )

    Merits:

    优点:

    • It is very easy to calculate the median. In some simple cases, you can find the median just by analyzing the values.

      计算中位数非常容易。 在一些简单的情况下,您可以仅通过分析值来找到中位数。
    • Median has real use in open-ended data distributions. Because the median gives more importance to the position of the number than its value.

      中位数在开放式数据分发中有实际用途。 因为中位数比数字的值更重视数字的位置。
    • One of the major advantages of the median is that it is not affected by the outliers present in the data.

      中位数的主要优势之一是它不受数据中存在的异常值的影响。

    Outliers: Outliers are described as the extreme values, which are different from the rest of the values in the data.

    离群值:离群值描述为极值,与数据中的其余值不同。

    Ex: The retirement age values are – (52,53,54,54,55,56,57,58,79)

    例如:退休年龄值为–(52,53,54,54,55,56,57,58,79)

    Here, 79 is an extreme value and it is different from the rest of the values or data. It will affect the mean and mode drastically. But Median will not be affected as it deals with position rather than the value.

    在这里,79是一个极值,它不同于其余的值或数据。 它将严重影响均值和众数。 但是中位数不会受到影响,因为它只处理头寸而不是价值。

    Demerits:

    缺点:

    • Median will not look for the accurate value as it will not utilize the entire data.

      中位数不会寻找 准确的价值,因为它不会利用全部数据。
    • Median is not capable of further statistical or mathematical operations.

      中位数不能进行进一步的统计或数学运算。


    查找给定值的中位数 (Finding the median of the given values)

    In this section, we will create a list of values and try to find the median of those values.

    在本节中,我们将创建一个值列表,并尝试查找这些值的中位数。

    
    #creates a list 
    x <- c(45,76,56,87,65,45,34,56,78,98,87,65,34,48,76)  
      
    #displays the values
    show(x)     
    ---> 45 76 56 87 65 45 34 56 78 98 87 65 34 48 76
    
    #calculates the median of the values in the list 'x'
    median(x)
    

    Output: 65

    输出:65

    You may wonder how 65 can be a middle value. Well, the median() function first groups or order the values in ascending or descending order, then it will calculate the middle or central value.

    您可能想知道65如何成为中间值。 好吧,位数()函数首先将值分组或以升序或降序排列,然后将计算中间值或中心值。

    Note: If one or more values are found to be central values, then the average of them will be considered as the median.

    注意:如果发现一个或多个值是中心值,则将它们平均值视为中位数



    查找“国家的用电量数据”的中位数。 (Finding the median of the ‘Electricity consumption data of the countries’.)

    In this section, we import the CSV file which includes the data of ‘Electricity/energy consumption’ across the above-mentioned countries – India, Romania, USA, and Jamaica in the year 2019.

    在本部分中,我们导入CSV文件 ,其中包含上述国家(印度,罗马尼亚,美国和牙买加)在2019年的“电力/能源消耗”数据。

    Execute the below code to find the median of the ‘Voltage’ consumed by these countries in 2019.

    执行以下代码以查找这些国家/地区在2019年所消耗的“电压”中位数。

    Note: View or Download the ‘Energy consumtion’ dataset here

    注意: 在此处查看或下载“能源消耗”数据集

    
    #reads the value present in the file. 
    df <- read.csv("energydata.csv")
    
    #displays the values.
    df
    
    #calculates the median of the 'voltage' values. 
    median(df$Voltage)
    
    Median In R

    Output: 220 Volts,

    输出:220

    Note: In this data set, the results showed that the median is 220, i.e. the central tendency of the data is 220 volts.

    注意:在此数据集中,结果显示中位数为220,即数据的中心趋势为220伏。



    借助箱形图可视化数据的中位数 (Visualizing the Median of the data with the help of the box plot)

    In R, you can create a box plot to understand the distribution of median as shown in the below plot.

    在R中,您可以创建一个箱形图以了解中位数的分布,如下图所示。

    boxplot: Boxplots are used in R to understand the distribution of data. R offers the function boxplot() to create the box graph. The thick line in the plot represents the median.

    boxplot R中使用Boxplots来了解数据的分布。 R提供了boxplot()函数来创建箱形图。 图中的粗线代表中位数。

    Box Plot In R


    使用直方图了解“电压”的中值 (Using Histogram to Understand the Median of the ‘voltage’)

    In this section, we are going to plot the voltage distribution with the help of a histogram in Rstudio.

    在本节中,我们将借助Rstudio中的直方图来绘制电压分布

    Execute the below code to plot the histogram, which shows the voltage distribution and the median of the voltage.

    执行以下代码以绘制直方图,该直方图显示电压分布和电压中值。

    
    #reads the value present in the file. 
    df <- read.csv("energydata.csv")
    #displays the values.
    df
    #calculates the median of the 'voltage' values. 
    median(df$Voltage)
    #plots the histogram
    hist(df$Voltage, col='orange', xlab='voltage', ylab='frequency', main='Voltage distribution')
    #adds the median line
    abline(v=median(df$Voltage), col='black', lwd='3')
    #adds the legend 
    legend(x='topright', c('median'),col = 'black', lwd = '3')
    
    Histogram In R

    In the above plot, you can see the ‘black’ line, which is actually showing the median. Through the histograms we can easily demonstrate the mean, median, and density curves as well.

    在上图中,您可以看到“黑”线,它实际上是显示中位数。 通过直方图,我们还可以轻松显示均值,中值和密度曲线。

    结论 (Conclusion)

    With the help of the Median() function, we can understand the central tendency of the data. Median is very easy to find in some cases, where you are able to tell the median value by just inspecting it.

    借助Median()函数,我们可以了解数据的集中趋势。 在某些情况下,很容易找到中值,您可以通过检查中值来判断中值。

    R offers great visualizing functions to understand the hidden data patterns. As shown above, you can easily analyze the median using the histogram and box plots.

    R提供了出色的可视化功能,以了解隐藏的数据模式。 如上所示,您可以使用直方图和箱形图轻松分析中位数

    That’s all for now. Connect with us for more R tutorials. Don’t hesitate to comment below if you have any queries. Happy learning!!!.

    目前为止就这样了。 与我们联系以获取更多R教程。 如有任何疑问,请在下面评论。 学习愉快!

    翻译自: https://www.journaldev.com/39066/find-the-median-in-r

    rstudio中位数的公式

    展开全文
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    1、中位数的性质  给定一个数列,中位数有这样的性质 :所有数与中位数的绝对差之和最小 2、中位数性质的简单证明  首先,给定一个从小到大的数列x1,x2,……,xn,设x是从x1到xn与其绝对差之和最小的数...
  • 中位数

    千次阅读 2013-03-19 10:23:57
    中位数(Medians)统计学名词,是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来,形成一个数列,处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数,用Me表示。当变量值的项数N为奇数时,处于中间位置的变量值即为中位数...
  • 偏态分布的均值与中位数关系

    万次阅读 2020-04-11 18:13:31
    如何解释均值和中位数的大小关系呢? 实验室要处理敦煌莫高窟人流数据处理的任务,观察到每个洞窟的访问时间应该...按维基百科的解释是:传统定义,均值大于中位数的称为右偏,也可以理解为长尾在右侧。同理可知,...
  • 均值、中位数中位数概念以及优缺点对比。偏态分布难点分析,以及偏度、峰度计算公式。文末附相关学习链接。
  • 2020年9月全国程序员平均工资14469元,工资中位数12500元,其中95%的人的工资介于5250元到35000元。 主要城市工资 Java程序员 2020年9月北京招收Java程序员11930人。2019年9月北京Java程序员平均工资18996元,工资...
  • 5.计算数据中位数和方差

    千次阅读 2017-09-14 10:41:38
    找出数据的中位数以及直接求出方差的函数
  • print("中位数:",(lis[int(len(lis) / 2 - 1)] + lis[int(len(lis) / 2)]) / 2) 功能五:极差 极差又称范围误差或全距(Range),以R表示,是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation),其最大值与...
  • 快速找中位数的算法

    万次阅读 2019-07-14 07:35:59
    众所周知,quick sort的时间复杂度为O(N*log(N)),利用quick sort的原理可以实现经典的找任意...找了一下快速计算中位数的方法,找到一篇有趣的报告:“Fast Median Search: an ANSI C implementation”。这篇报告提...

空空如也

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中位数的概念是什么