在上一节的统计学基础课程中,我们回顾了变量、抽样统计和基本趋势概念。现在,让我们继续深入研究数据模式(Data Pattern),它是理解数据集内在结构的关键。
数据模式的描绘涵盖了中心性、离散性、形状以及异常特征的洞察。让我们逐项解析:
数据集的中心,直观表现为中位数位置,两侧的数据量对称分布。例如,如图所示,数据集的中心点落在4的位置,两侧分布均衡。
离散性衡量数据的分布宽度,一个数据集覆盖范围越广,离散性越强。如图,左侧数据集的离散程度明显小于右侧。
数据集中的异常包括缺口(数据分布中某些区间无数据)和离群值(极端值与大部分数据显著不同)。在正态分布中,超过Q1和Q3的1.5倍四分位距范围的值被视为异常值。
通过理解这些模式,我们能对数据集进行更深层次的分析,揭示隐藏的规律和洞察潜在的趋势。在接下来的内容中,我们将探讨数据模式的抽象概念,以及如何识别和分类不同的数据分布类型。