描述数据整体情况的四个数据：

Skewness is a measure of how asymmetric is the distribution, kurtosis is a measure of how spiky is it.

均值与中位数

中位数是最棒的：

其不会收到数据极值的影响。

比如：

> a <- c(1, 2, 520, 660, 526, 623, 862, 753, 720, 890, 12568)
> median(a)
[1] 660
> mean(a)
[1] 1647.727

但如果是去除极值再计算均值，也是可以的：

> mean(a, trim = 0.2)
[1] 666.2857

这里trim 表示：

在a的首尾各去除11*0.2 （近似为2，共4）个数据。

可见，通过去除首尾4个数据后，均值已经和原来的中位数非常接近了。

偏差

• 平均偏差

• 中位数偏差

• 四分位差inter-quartile range

方差

开根就是平均差。

• 变异系数

当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响。

其实也可以直接归一化处理。

中心化与归一化

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描述数据分布

描述数据分布的图

• 箱线图

• 茎叶图

• 直方图/条带图