你肯定小学就学过了众数，中位数，平均数这些词，但是那个时候可没怎么说是集中趋势相关的。然后可能也学习了四分位数，先复习一下众数
众数的表现形式，一般用M0表示众数。
在EXCEL中，计算的表达式一般是：众数=MODE()
然后是中位数：用Me表示
数据的分布特征
集中趋势分析的概念
概念
1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度
2.测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值或中心值
3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值
4.低层次数据的测度值适用于高层次的测量数据，但高层次数据的测度值并不适用于低层次的测量数据
平均数有三种：算术平均数，加权平均数，几何平均数。
计算时，几何平均记得减一
四分位数
不同的类型对应不同的值
众数，中位数，平均数的关系，哪边的曲线更长，就选哪边分布
众数、中位数和平均数的特点和应用
1.众数
·不受极端值影响具有不惟一性
数据分布偏斜程度较大且有明显峰值时应用
2.中位数
·不受极端值影响
数据分布偏斜程度较大时应用
3.平均数
·易受极端值影响数学性质优良
·数据对称分布或接近对称分布时应用
离散程度分析
Q1是四分之一的n，75，四分之三是225，
数据型数据:方差和标准差
性质
1.数据离散程度的最常用测度值
2.反映了各变量值与均值的平均差异
3.根据总体数据计算的，称为总体方差(标准差)，记为σ2(σ);根据样本
数据计算的，称为样本方差(标准差)，记为s²(s)
然后是各种公式
相对位置的度量: 标准分数
性质
1.也称标准化值
2.对某一个值在一组数据中相对位置的度量
3.可用于判断一组数据是否有离群点
4.用于对变量的标准化处理
5.计算公式为Z=xi-X
z分数只是将原始数据进行了线性变换，它并没有改变一个数据在该组数据中的位置，也没有改变该组数分布的形状，而只是使该组数据均值为0，标准差为1
相对离散程度: 离散系数
性质
1.标准差与其相应的均值之比
2.对数据相对离散程度的测度
3.消除了数据水平高低和计量单位的影响
4.用于对不同组别数据离散程度的比较
5. 计算公式为
偏态性质
1.数据分布偏斜程度的测度
偏态系数=0为对称分布偏态系数>0为右偏分布偏态系数<0为左偏分布
偏态系数大于1或小于-1，被称为高度偏态分布;偏态系数在0.5~1或-1~-0.5之间，被认为是中等偏态分布;偏态系数越接近0，偏斜程度就越低
2.偏态系数是已经去量纲后的参数(除以标差)
峰态性质
1数据分布扁平程度的测度
峰态系数=0扁平峰度适中峰态系数<0为扁平分布峰态系数>0为尖峰分布
2.偏态系数是已经去量纲后的参数(除以标差)
基础内容就是大概这么些