在做資料分析時，一般先會對資料進行描述性統計分析，以便於描述該資料的各種特徵及其所代表的總體的特徵。描述性統計分析包括對資料的集中趨勢、離散程度以及分布進行分析。
集中趨勢統計量: 均值（mean)、中位數(median)、眾數(mode)、百分位數
離散趨勢統計量：標準差（sd)、方差（var)、極差（range)、變異係數(cv)、標準誤、樣本校正平方和（css）、樣本未校正平方和（uss）
分布情況統計量：偏度、峰度
統計量函式
均值mean(x, …)；mean(x, trim = 0, na.rm = false, …)
中位數median(x, …)；median(x, trim = 0, na.rm = false, …)
頻數table(x, …)
眾數which.max(table(x))
五數/描述統計
summary（x, …）；fivenum(x, …)
方差var(x, na.rm = false)
標準差sd(x, na.rm = false)
偏度需要先載入moments包或fbasic包，再用函式skewness()
峰度需要先載入moments包或fbasic包，再用函式kurtosis()
極差range(…, na.rm = false)
注：
R常用描述性統計
常用統計分析 1.描述性統計分析 mtcars 車輛路試資料集，每加侖汽油行駛英里數 mpg 馬力 hp 車重 wt 變速箱型別 am,0自動擋，1手動擋，氣缸數cyl head mtcars 只看前六行資料 summary mtcars 對每個變數輸出最小值，最大值，均值，中位數，四分位數 var...
描述性統計
上一節，我們談了資料視覺化，並且用python 對影象進行了簡單的實現。但是，這僅僅使得我們對資料分布的形狀和特徵有了乙個大概的了解。想要全面了解資料分布的特徵，還需要找到反應資料分布特徵的各個代表值。資料分布的特徵可以從三個方面進行測度和描述 1 分布的集中趨勢，反應各資料向其中心值靠攏或聚集的程...
描述性統計
眾數 一組資料 現最多的變數值 中位數 一組資料排序後處於中間位置上的變數值 分位數 四分位數 十分位數 百分位數 平均數 一組資料相加後除以資料個數的結果值 各變數值倒數的平均倒數，稱為調和平均數 n個變數值乘積的n次方根，稱為幾何平均數 眾數是一組資料分布的峰值，是一種位置代表值，不受值極端的影...