四个统计量中反映数据中心位置是

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一、中位数怎么求

计算有限数量的数据的中位数的方法是将所有相似的数据按大小顺序排列。若数据个数为奇数，则数据均值为该数据组的中位数；若数据个数为偶数，则中间两个数据的算术平均值为该数据组的中位数。

示例如下：

查找这个数据集：23,29,20,32,23,21,33。,25中位数。

解决方案：

首先，我们对数据集进行排序（这里按照从小到大的顺序），得到：

20,21,23,23,25,29,32,33

由于该数据集总共由8个数据组成，即n为偶数，所以根据中位数计算方法，中位数为24，即第四个和第五个数字的平均值。

扩展信息

中位数的特点：

1）中位数是在所有值中它所代表的值​​的标志。该位置定义的所有单位符号值的代表值与分布序列的最大值或最小值无关，这在一定程度上提高了分布序列的代表性。

2）对于一些离散变量的单项式序列，序数分布的扭曲会影响中位数的代表性。

3)往往位于一组有序数据的中间。

4)中位数和均值都是描述数据中心性的统计数据，而均值容易受到极端值的影响。中位数不受极值的影响，中位数有时被称为抵抗中心趋势的度量。

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二、用来描述数据分布中心的常见统计量包括

用于描述数据分布中心的常用统计量有：平均值、中位数、众数和四分位数。

1.均值：

均值是描述数据分布中心位置最常用的统计数据之一。它表示一组数据的平均值，通过将所有数据相加并除以数据个数来计算。均值对异常值非常敏感，如果数据中存在极值或较大的偏度，均值可能不能很好地表示。

2.中位数：

中位数是按大小排序的一组数据中间的值。如果数据个数为奇数，则中位数为排序后位于中间的值；如果数据个数为偶数，则中位数为中间两个数的平均数。与均值相比，中位数对异常值的敏感度较低，更能反映数据集的整体分布情况。

3.众数：

众数是一组数据中出现次数最多的值。如果数据集中存在多种模式，则称该数据集是多模式的。这种模式更适合描述数据中心位置，特别是在处理离散数据时。

4.象限：

四分位数是将一组数据按大小排序后分为四个相等部分的值。第一个四分位数(Q1)表示数据的25%百分位点，它是按大小排序的数据集的前25%的值。

第二个四分位数（Q2）代表数据的50%百分位点，即中值；第三个四分位数(Q3)代表数据的75%百分位点。数据集的最后25%按大小排序。四分位数可以帮助我们了解数据分布的形状并检测数据中的异常值。

5.极差：

极差是一组数据中最大值与最小值之间的差值。极差可以直观地反映数据的分散程度，但没有考虑中间数据分布，容易受到异常值的影响。

6.平均绝对偏差：

平均绝对偏差是一组数据与其均值之差的绝对值的平均值。它可以用来衡量数据离散化的程度。值越大，数据越分散。