Изучение ключевых статистических характеристик для анализа данных

На этой странице вы найдете подборку фотографий и полезных советов о том, какие статистические характеристики существуют и как их применять в анализе данных.

Среднее значение (математическое ожидание) - основная характеристика центральной тенденции данных.

Медиана - значение, которое делит набор данных на две равные части, помогает оценить распределение данных.

Мода - наиболее часто встречающееся значение в наборе данных, полезна для анализа категориальных данных.

Стандартное отклонение - мера разброса данных относительно их среднего значения, помогает оценить вариативность данных.

Дисперсия - квадрат стандартного отклонения, также используется для оценки разброса данных.

Коэффициент вариации - отношение стандартного отклонения к среднему значению, позволяет сравнивать вариативность разных наборов данных.

Коэффициент асимметрии - показатель симметрии распределения данных относительно среднего значения.

Коэффициент эксцесса - мера остроты или плоскости распределения данных по сравнению с нормальным распределением.

Корреляция - статистическая связь между двумя переменными, показывает, насколько они взаимосвязаны.

Регрессионный анализ - метод, используемый для моделирования и анализа зависимости одной переменной от другой.