3.1.2.3.1四分位数(Quartile) [例3-8]利用例3-4的数据确定四分位数。 解：依题意得： Q1位置=n/4=3000/4=750(人) Q1=不满意 Q2位置=2n/4=2*3000/4=1500(人) Q2=一般 Q3位置=3n/4=3*3000/4=2250(人) Q3=满意
3.1.2.3.1 四分位数（Quartile） [例3-8]利用例3-4的数据确定四分位数。 解：依题意得： Q1位置=n/4=3000/4=750(人) Q1=不满意 Q2位置=2n/4=2*3000/4=1500(人) Q2=一般 Q3位置=3n/4=3*3000/4=2250(人) Q3=满意
3.1.2.3.1四分位数（Quartile) [例3-9]计算例3-5中数据的四分位数。 解：依题意得： Q1位置=(n+1)/4=9/4=2.25 Q1=x2+0.25(x3-x2)=19+0.25*(20-19)=19.25（元) Q2位置=2(n+1)/4=2*9/4=4.5 Q2=(x4+x5)/2=(22+23)/2=22.5（元) Q3位置=3(n+1)/4=6.75 Q3=x6+0.75(x7-x6)=23+0.75*(23-23)=23（元)
3.1.2.3.1 四分位数（Quartile） [例3-9] 计算例3-5中数据的四分位数。 解：依题意得： Q1位置=(n+1)/4=9/4=2.25 Q1=x2+0.25(x3-x2)=19+0.25*(20-19)=19.25 （元） Q2位置=2(n+1)/4=2*9/4=4.5 Q2=(x4+x5)/2=(22+23)/2=22.5 （元） Q3位置=3(n+1)/4=6.75 Q3=x6+0.75(x7-x6)=23+0.75*(23-23)=23（元）
3.1.2.3.2百分位数(Percentile) 百分位数是数据顺序排列后，将数据100等分，位于 i(=1,2,.,99)个等分点位置的数据值。可见，第 25百分位数就是第一个四分位数；第50百分位数即第二 个四分位数，也就是中位数；第75百分位数则是第三个 四分位数。 百分位数的计算思路与四分位数一样。 对第百分位数，严格的定义如下：第百分位数是这 样一个值，它使得至少有%的数据项小于或等于这个 值， 且至少有(100一)%的数据项大于或等于这个值
3.1.2.3.2 百分位数（Percentile） 百分位数是数据顺序排列后，将数据100等分，位于 i（i=1，2，.，99）个等分点位置的数据值。可见，第 25百分位数就是第一个四分位数；第50百分位数即第二 个四分位数，也就是中位数；第75百分位数则是第三个 四分位数。 百分位数的计算思路与四分位数一样。 对第i百分位数，严格的定义如下：第i百分位数是这 样一个值，它使得至少有i％的数据项小于或等于这个 值， 且至少有（100－i）％的数据项大于或等于这个值
3.1.3数值平均数 数值平均数又称为均值，是用于测定数量数据 的集中趋势的指标，算术平均数是最常用的数值 平均数，由算术平均数又引申出了调和平均数和 几何平均数
3.1.3 数值平均数 数值平均数又称为均值，是用于测定数量数据 的集中趋势的指标，算术平均数是最常用的数值 平均数，由算术平均数又引申出了调和平均数和 几何平均数
3.1.3.1算术平均数（均值）arithmetic mean 算术平均数又称均值，是统计数据高低相互抵消后的结果，表 现了数据的集中趋势和代表性水平。从统计思想看，均值削弱了数 据中偶然性，揭示了蕴含在偶然性当中的必然性，是统计数据集中 趋势的一个最重要特征值。而且本身具有良好的数学性质。 基本形式：算术平均数=总体标志总量/总体单位总量 算术平均数的计算条件：算术平均数是同质总体的标志总量和 单位总量的比率关系，要求分子与分母必须是同一总体，而且两者 在数量上存在着直接的对应关系，即分子数值随着分母数值的变动 而变动。 实际工作中，由于数据的不同，算术平均数有简单算术平均数 和加权算术平均数两种计算形式
3.1.3.1 算术平均数（均值）arithmetic mean 算术平均数又称均值，是统计数据高低相互抵消后的结果，表 现了数据的集中趋势和代表性水平。从统计思想看，均值削弱了数 据中偶然性，揭示了蕴含在偶然性当中的必然性，是统计数据集中 趋势的一个最重要特征值。而且本身具有良好的数学性质。 基本形式：算术平均数=总体标志总量/总体单位总量 算术平均数的计算条件：算术平均数是同质总体的标志总量和 单位总量的比率关系，要求分子与分母必须是同一总体，而且两者 在数量上存在着直接的对应关系，即分子数值随着分母数值的变动 而变动。 实际工作中，由于数据的不同，算术平均数有简单算术平均数 和加权算术平均数两种计算形式