1、“.....最大值最小值极差在这个实例中，极差是。四分位间距这告诉我们在中间的数据是跨度有多大在这种情况下我们将在以后的过程中使用的四分间距，所以我们要保持这个样本方差这告诉我们，从平均值的偏差的平方的总和。大的方差表示偏离程度打,小的方差表示偏离程度小。由于是变量的平方,所以结果不会为零。让我们来看看这是如何实现的总和我们使用的公式这些数据的方差是。对于我们这里的目的，方差的计算仅仅是个对标准偏差的计算步骤......”。

2、“.....因此，样本标准差的计算公式是总体方差使用相同的公式中的分子，但的分母，而不是。因为我们很少有整个样本总体,我们几乎总是用公式为样本方差公式，。总体标准偏差因为我们很少有整个样本总体,我们几乎总是用公式为样本标准差公式。变异系数告诉我们什么是百分比的样本标准差的样本均值这个数字是相对于,只是用于比较两个或两个以上的变量的分布假设我有两个样品，我想知道样品有更多的变化如果两个样本有相同的均值......”。

3、“.....但是，如果他们有不同的均值，我需要计算变异系数来确定哪个有更大的可变性。，相比和，标准数据和异常值的检验得分模型得分告诉我们值的平均值是多少个标准差。我们可以看看图片告诉我们什么的得分。在正常曲线均值是在最高点和曲线尾巴远离对称在两个方向。得分的标志告诉我们哪个方向,均值是指常态曲线。负值则是左边,正值将在右边。标准分数标准正态曲线均值为零，标准偏差为。钟形和对称分布。曲线下的面积为，曲线的尾巴无限延伸。他们和横轴永远没有交点......”。

4、“.....让我们计算每个值的得分经验法则假设分布已知。大约变量将下降在个标准差的平均值大约的变量将下降在个标准差的平均值大约的变量将下降在个标准差的平均值切比雪夫定理不要求数据正态分布至少有值将属于均值的标准偏差。,,,,我们不能再做任何假设的百分比变量是在标准差的均值但是至少的变量将下降在个标准差的平均值至少的变量将下降在个标准差的平均值我们用切比雪夫定理估计在分布的变化......”。

5、“.....或分布被认为是不正常。异常值异常值必须确定和审查。如果他们的情况下正确输入数据，他们应该予以纠正。如果输入值正确，它是个有效的数字，它应该保持的初步分析数据集的部分。当我们用识别异常值的得分方法，我们假设任何值与绝对值大于的得分即小于或比更大是个异常值。在我们进行数据分析之前，我们需要检查所有异常值的准确性。如果我们确定该值是有效的，我们经常运行两套分析。个有异常值，个没有。另种方式来确定异常值关于四分位间距是是个数据的汇总最小值......”。

6、“.....上四分位数和最大值。这些值成的上限和下限，和我们图他们在个盒子里小区。五个数据总结最小值下四分位数中位数上四分位数最大值使用箱线图盒形图的优势是，它不是由分数是离群值或极端值的影响。箱线图盒形图的优势是，它不是由得分是异常值或极端影响值。倍四分间距倍四分间距倍四分间距倍四分间距下四分位数上四分位数小于下四分位数中位数大于上四分位数小于下四分位数小于下四分位数内部和外部围栏之间的任何值不寻常，出超出围栏外的任何值都是异常值。使用箱线图法......”。

7、“.....,,,,,,,外文翻译原文课题名称统计基础趋势和位置的划分意思是说，中位数，众数，百分位数，四分位数和十分位数。排序中央趋势的划分是平均数，中位数和众数均值均值对于个给定的变量，它的值除以变量的数目的总和。在这种情况下，我们有。因此，我们需要添加所有的值除以。,，中位数值的半以上和个值的半以下再在分配变量的响应。找到中位数......”。

8、“.....然后我们可以判断，中位数，如果的值是奇数，它仅仅是中间的观察，但如果的值是偶数，这是中间的两个观测的平均。在这种情况下，是奇数，所以中位数将是我们的排序好的变量的中间观察值第个值众数发生最频繁的值。如果有两种不同的价值观最经常发生的，说是数据双峰。如果有两个以上的众数，分布被认为是多众数。在这种情况下，最常出现的值是。因此，众数是。位置的度量百分位数......”。

9、“.....至少的意见是大于或等于这个值。计算百分，我们使用指数。,如果答案是个整数整数，那么是和的平均值。如果指数数不是个整数，我们通常取该指数的位置是下个整数整数大于计算指数。例如这时候取所以，我们会把从的最小值排序的数据到索引号。由于计算不是个整数，我们必须找到值四舍五入到至少的值等于或低于这个值和至少是等于或者高于这个值。在这种情况下，第百分位值是第个这是否很熟悉这和第百分位数相同。它告诉我们什么在此分布，至少有的意见是小于或等于......”。