一批数字的中心的常用度量。均值又称为平均数。均值是由所有观测值之和除以(非缺失)观测值个数得来的。
项 | 说明 |
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xi | 第 i 个观测值 |
N | 非缺失观测值个数 |
样本标准差用来度量数据的散布。它等于样本方差的平方根。
项 | 说明 |
---|---|
x i | 第 i 个观测值 |
观测值的均值 | |
N | 非缺失观测值个数 |
方差度量数据围绕其均值的分散程度。方差等于标准差的平方。
项 | 说明 |
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xi | 第 i 个观测值 |
观测值的均值 | |
N | 非缺失观测值个数 |
项 | 说明 |
---|---|
xi | 第 i 个观测值 |
数据集中的最小值。
样本中位数位于数据的中间:至少有一半的观测值小于或等于它,至少有一半的观测值大于或等于它。
假设您有一个包含 N 个值的列。要计算中位数,首先按照从小到大的顺序对数据值进行排序。如果 N 为奇数,则样本中位数是位于中间的值。如果 N 为偶数,则样本中位数是两个中间值的平均数。
例如,当 N = 5 且您有数据 x1、x2、x3、x4 和 x5 时,中位数 = x3。
当 N = 6 且您有排序数据 x1、x2、x3、x4、x5 和 x6 时:
其中 x3 和 x4 是第三个和第四个观测值。
数据集中的最大值。
项 | 说明 |
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第 i 个重新采样样本的均值 | |
B | 重新采样的样本数 |
N | 原始样本中的观测值数 |
项 | 说明 |
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重新采样的样本的均值 | |
B | 重新采样的样本数 |
第 i 个重新采样样本的均值 |
项 | 说明 |
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l | 小于或等于样本均值的自举差值数 |
u | 大于或等于样本均值的自举差值数 |
β | 重新采样的样本数 |
nl | 小于或等于 μ0 − d 的自举均值数 |
nu | 大于或等于 μ0 + d 的自举均值数 |
μ0 | 假设值 |
d | |
观测样本的均值 |