描述性统计分析是一种用来研究和总结数据集的特征或属性的方法。它主要包括以下几个方面:
1. 中心趋势:这是指数据集中的“典型”值,通常用平均数、中位数和众数来表示。平均数是所有数值的总和除以数值的数量;中位数是将数据集从小到大排序后位于中间的数值;众数则是数据集中出现次数最多的数值。
2. 散布:这是指数据集中的数值分布情况,包括离散程度和偏斜程度。离散程度通常用方差或标准差来衡量,它们反映了数据集中的数值相对于中心趋势的分散程度;偏斜程度则可以通过偏态系数来度量,正的偏态系数表示数据集偏向右侧(长尾),负的偏态系数表示数据集偏向左侧(长尾)。
3. 形状:这是指数据集的整体形状,常见的有对称分布、偏态分布等。
4. 最大值和最小值:这是数据集中的最大值和最小值,可以提供数据范围的信息。
5. 四分位数:这是将数据集分为四个等份的点,分别是第一四分位数(Q1)、第二四分位数(中位数)、第三四分位数(Q3)。四分位数可以用来描述数据的分布情况,比如计算四分位距(IQR=Q3-Q1)来反映数据的离散程度。
描述性统计分析可以帮助我们理解数据集的基本特征,为进一步的数据分析提供基础。