什麼是數據分布

『壹』 統計學中從哪些方面用哪些特徵描述數據分布特徵

數據分布特徵可以從集中趨勢、離中趨勢及分布形態三個方面進行描述。

1. 分布的集中趨勢，反映各數據（眾數、中位數、分位數、均值、幾何平均數、切尾均值）向其中心值靠攏或聚集的程度。

2. 分布的離散程度，反映各數據（極差、內距、方差和標准差、離散系數）遠離其中心值的趨勢。
   

3. 分布的形狀，反映數據分布的偏態和峰態。
   

『貳』 如何描述一組數據的分布特徵

1、描述一組數據的分布特徵可以從數據分布集中趨勢、數據分布離散程度、數據分布偏態與峰度的角度進行分析，平均指標是在反映總體的一般水平或分布的集中趨勢的指標。
2、集中趨勢又稱「數據的中心位置」、「集中量數」等。它是一組數據的代表值。集中趨勢的概念就是平均數的概念，它能夠對總體的某一特徵具有代表性。
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『叄』 如何描述一組數據的數據分布特徵

數據分布特徵的描述：
1、數據分布集中趨勢
2、數據分布離散程度
3、數據分布偏態與峰度
具體參考:

『肆』 數據分布的含義是什麼

一組或一系列數字，落在坐標圖里的形態特徵。比如：正態分布

『伍』 數據分布的描述

數據的分布描述簡單可以概括為集中趨勢、離散程度以及分布形狀等

一、集中趨勢描述的優劣比較

1.平均數

也稱為均值，常用的統計量之一

消除了觀測值的隨機波動

易受極端值的影響

數學性質優良，實際中最常用

數據對稱分布或接近對稱分布時代表性較好

2.中位數

排序後處於中間位置上的值。不受極端值影響

數據分布偏斜程度較大時代表性接好

3. 四分位數

排序後處於25%和75%位置上的值

不受極端值的影響

4. 眾數

一組數據中出現次數最多的變數值

適合於數據量較多時使用

不受極端值的影響

具有不惟一性，一組數據可能沒有眾數或有幾個眾數

數據分布偏斜程度較大且有明顯峰值時代表性較好

二、離散程度的描述

1.極差

一組數據的最大值與最小值之差

離散程度的最簡單測度值

易受極端值影響

未考慮數據的分布

2.四分位差

也稱為內距或四分間距

上四分位數與下四分位數之差

反映了中間50%數據的離散程度

不受極端值的影響

用於衡量中位數的代表性

3.方差與標准差

數據離散程度的最常用測度值

反映各變數值與均值的平均差異

根據總體數據計算的，稱為總體方差(標准差)

根據樣本數據計算的，稱為樣本方差(標准差)

4.離差

每個觀測值與均值的差異

5.標准分數

計算方式為（原始數據-均值）/標准差

對某一個值在一組數據中相對位置的度量

可用於判斷一組數據是否有離群點

用於對變數的標准化處理

均值等於0

方差等於1

只是將原始數據進行了線性變換，沒有改變某個數據在該組數據中的位置，也沒有改變該組數分布的形狀

6.離散系數

標准差與其相應的均值之比

消除了數據水平高低和計量單位的影響

用於對不同組別數據離散程度的比較

解釋需要謹慎，特別對於平均值趨近於0的樣本，此時敏感度較大

沒有置信區間

7.異眾比率

非眾數組的頻數占總頻數的比率

衡量眾數對一組數據的代表程度，異眾比率越高大，說明非眾數組占總頻數的比重越大，眾數的代表性越差

三、數據分布性狀的描述

偏態與峰態測量的是數據的形狀，如是否對稱、偏斜的程度以及扁平的程度

1.偏態

測度統計量是偏態系數

偏態系數=0為對稱分布；>0為右偏分布；<0為左偏分布

偏態系數大於1或小於-1，為高度偏態分布

偏態系數在0.5～1或-1～-0.5之間，是中等偏態分布

偏態系數越接近0，偏斜程度就越低

2.峰態

測度統計量是峰態系數

峰態系數=0扁平峰度適中

峰態系數<0為扁平分布

峰態系數>0為尖峰分布

『陸』 什麼是分布式資料庫

精確的分布式資料庫定義：分布式資料庫是由一組數據組成的，這組數據分布在計算機網路中的不同的計算機上，網路中的每個節點具有獨立處理的能力(稱為場地自治)，可以執行局部應用。同時，每個節點也能通過網路通信子系統執行全局應用。與之前的定義相比，更注重場地自治性以及自治場地之間的協作性。

分布式資料庫系統：一個粗略的定義是“分布式資料庫由一組數據組成，這些數據物理上分布在計算機網路的不同節點上(亦稱場地)上，邏輯上是屬於同一個系統。” 這里強調兩點：

(1)分布性：資料庫中的數據不是存儲在同一場地，更確切的說，不存儲在同一計算機的存儲設備上，這就可以和集中式資料庫相互區別。

(2)邏輯整體性：這些數據邏輯上是互相聯系的，是一個整體(邏輯上如同集中資料庫)。

『柒』 數據只在幾個點密集分布的叫什麼

這種數據分布叫做離散(discrete)分布，即數據只在幾個固定的點上密集分布。另一種常見的分布叫做連續(continuous)分布，即數據分布在一定的區間上，不僅包括幾個點，而且還有區間內的所有點。

『捌』 什麼是正態數據分布

1.正態分布：若已知的密度函數（頻率曲線）為正態函數（曲線）則稱已知曲線服從正態分布，記號 ～ 。其中μ、σ2 是兩個不確定常數，是正態分布的參數，不同的μ、不同的σ2對應不同的正態分布。正態曲線呈鍾型，兩頭低，中間高，左右對稱，曲線與橫軸間的面積總等於1。2．正態分布的特徵：服從正態分布的變數的頻數分布由μ、σ完全決定。(1)μ是正態分布的位置參數，描述正態分布的集中趨勢位置。正態分布以X=μ為對稱軸，左右完全對稱。正態分布的均數、中位數、眾數相同，均等於μ。(2)σ描述正態分布資料數據分布的離散程度，σ越大，數據分布越分散，σ越小，數據分布越集中。 也稱為是正態分布的形狀參數，σ越大，曲線越扁平，反之，σ越小，曲線越瘦高

『玖』 一組數據的分布特徵可以從哪幾個方面進行描述

1、集中趨勢的測度（眾數、中位數、分位數、均值、幾何平均數、切尾均值）。

集中趨勢又稱「數據的中心位置」、「集中量數」等。它是一組數據的代表值。集中趨勢的概念就是平均數的概念，它能夠對總體的某一特徵具有代表性，表明所研究的輿論現象在一定時間、空間條件下的共同性質和一般水平。

2、離散程度測度（極差、內距、方差和標准差、離散系數）。

離散程度是指通過隨機地觀測變數各個取值之間的差異程度，用來衡量風險大小的指標。

3、偏態與峰度測度（偏態及其測度、峰度及其測度）。

偏態是指非對稱分布的偏斜狀態。峰度又稱峰態系數。表徵概率密度分布曲線在平均值處峰值高低的特徵數。直觀看來，峰度反映了峰部的尖度。樣本的峰度是和正態分布相比較而言統計量，如果峰度大於三，峰的形狀比較尖，比正態分布峰要陡峭。反之亦然。

(9)什麼是數據分布擴展閱讀：

離散程度的測度意義

1、通過對隨機變數取值之間離散程度的測定，可以反映各個觀測個體之間的差異大小，從而也就可以反映分布中心的指標對各個觀測變數值代表性的高低。

2、通過對隨機變數取值之間離散程度的測定，可以反映隨機變數次數分布密度曲線的瘦俏或矮胖程度。

集中趨勢的測量方法

取得集中趨勢代表值的方法有兩種：數值平均數和位置平均數。