1樓：
兩同概念吧差用衡量變數與均值離散程度擬合優度設計模型資料解釋程度
描述資料集中趨勢和離散程度的指標分別有哪些?各自的適用情況是什麼? 10
2樓：匿名使用者
集中趨勢指標：算術均數，幾何均數，中位數和百分位數。
集中趨勢適用情況：對稱分佈或偏度不大的資料，尤其適合正態分佈資料。
離散趨勢指標：極差，方差，標準差，四分位數間距。
離散趨勢適用情況：均數相差不大，單位相同的資料。
在統計學中，集中趨勢或**趨勢，在口語上也經常被稱為平均，表示一個機率分佈的中間值。最常見的幾種集中趨勢包括算數平均數、中位數及眾數。集中趨勢可以由有限的陣列中或理論上的機率分配中求得。
計量資料的頻數分佈有集中趨勢和離散趨勢兩個主要特徵。僅僅用集中趨勢來描述資料的分佈特徵是不夠的，只有把兩者結合起來，才能全面地認識事物。我們經常會碰到平均數相同的兩組資料其離散程度可以是不同的。
3樓：匿名使用者
集中趨勢：算術均數，幾何均數，中位數和百分位數。適用：對稱分佈或偏度不
大的資料，尤其適合正態分佈資料。
離散趨勢：極差，方差，標準差，四分位數間距，適用：均數相差不大，單位相同的資料；變異係數，適用：均數相差較大，單位不同的資料。
4樓：夢無歆
描述集中趨勢的指標：算數均數，中位數，幾何均數
描述離散趨勢的指標：方差與標準差，極差，百分位數，變異係數
5樓：匿名使用者
集中趨勢：平均數、眾數、中位數。平均數最準確，但有極端資料或資料模糊不清時中位數眾數適用，
離散趨勢：方差，平均差。平均差是方差的算數平方根，方差不受正負號影響，應用廣泛。
這都是統計概率論裡面的知識點吧
描述數值變數資料的離散程度的指標有哪些，有何適用條件
6樓：
統計描述是用統計指標、統計圖或統計表描述資料的分佈規律及其數量特徵。 頻數表是統計描述中經常使用的基本工具之一。 1．頻數表（frequency table）的編制 在觀察值個數較多時，為了解一組同質觀察值的分佈規律和便於指標的計算，可編制頻數分佈表，簡稱頻數表。
（1）求全距（range）：找出觀察值中的最大值與最小值，其差值即為全距（或極差），用r表示。 （2）確定組段和組距：
根據樣本含量的大小確定「組段」數，一般設8-15個組段，觀察單位較少時組段數可相對少些，觀察單位較多時組段數可相對多些，常用全距的1/10取整做組距，以便於彙總和計算。第一組段應包括全部觀察值中的最小值，最末組段應包括全部觀察值中的最大值，並且同時寫出其下限與上限。各組段的起點和終點分別稱為下限和上限，某組段包含下限，但不包含上限，其組中值為該組段的（下限+上限）/2。
相鄰兩組段的下限之差稱為組距。 （3）列表劃記：確定組段界限，列成表2.
1的形式，採用計算機或用劃記法將原始資料彙總，得出各組段的觀察例數，即頻數，表中的第（1）、（3）欄即所需的頻數表。 頻數表2．頻數分佈的特徵 由頻數表可看出頻數分佈的兩個重要特徵：集中趨勢（central tendency）和離散程度(dispersion)。
身高有高有矮，但多數人身高集中在中間部分組段，以中等身高居多，此為集中趨勢；由中等身高到較矮或較高的頻數分佈逐漸減少，反映了離散程度。對於數值變數資料，可從集中趨勢和離散程度兩個側面去分析其規律性。 3．頻數分佈的型別 頻數分佈有對稱分佈和偏態分佈之分。
對稱分佈是指多數頻數集中在**位置，兩端的頻數分佈大致對稱。偏態分佈是指頻數分佈不對稱，集中位置偏向一側，若集中位置偏向數值小的一側，稱為正偏態分佈；集中位置偏向數值大的一側，稱為負偏態分佈，如冠心病、大多數惡性腫瘤等慢性病患者的年齡分佈為負偏態分佈。臨床上正偏態分佈資料較多見。
不同的分佈型別應選用不同的統計分析方法。 4．頻數表的用途 可以揭示資料分佈型別和分佈特徵，以便選取適當的統計方法；便於進一步計算指標和統計處理；便於發現某些特大或特小的可疑值。
多元線性迴歸模型中解釋變數有的取對數有的沒取，如何用eviews解決異方差問題
加權最小二乘法。在迴歸視窗，點估計，選項，會發現加權最小二乘法的框框，加入適當權數即可。希望對你有幫助 eviews多元線性迴歸模型，異方差怎麼修正，需要具體eviews操作 手把手教你寫 eviews軟體操作多元線性迴歸模型 模型如果檢驗出存在異方差性，可用加權最小二乘法 weighted lea...
為什麼增加解釋變數的個數受約束模型的殘差比無約束模型大
在迴歸分析中，相關係數r的平方，r2 1 10i 1 yi?yi 210i 1 yi?yi 2，又殘差平方和為120.55，10i 1 yi yi 2 2411 故選 c 關於理論力學裡的約束力與約束反力的區別 約束力定義 非自由體受到約束對它施加的力稱為約束反力，約束反力的方向總是與受約束限制的運...
單方程計量經濟學模型中被解釋變數是隨機的嗎
統計學發展史說明 先有社會統計學後有數理統計學，先有變數後有隨機變數 社會統計學以變數為基礎，數理統計學以隨機變數為基礎，變數與隨機變數是在一定的條件下可以相互轉化的數學概念。我們知道變數與隨機變數是即有聯絡又有區別的。當變數取值的概率不是1時，變數就變成了隨機變數 當隨機變數的取值概率為1時，隨機...