统计学是数据分析的基石。学了统计学，你会发现很多时候的分析并不靠谱。比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果，但是这往往是粗糙的，不准确的。如果学了统计学，那么我们就能以更多更科学的角度看待数据。跟我一起从零开始学习吧~
首先我们学之前要知道统计学主要分为三类：
①描述性分析（均值、中位数、众数、方差、标准差等）
②预测分析（预测未来）
③推论统计（通过样本推论出总体情况）
本篇文章主要涵盖描述性统计的知识点
一、均值、中位数、众数
均值大家再熟悉不过了，pandas 我们用mean 、excel我们用average，这里就不介绍了
中位数：从小到大排序，找到中间的数据。如果中间有两个数，中位数就是两个数的均值
众数：哪个数字出现次数最多，就是众数
什么时候会用到中位数、众数？
举个栗子
<code>3
，3，3，3，3，100
假如以上是一组成绩数据
平均数：（3+3+3+3+3+100）/6
=
19.16
中位数：3
众数：3
我们观察，如果用平均数的话，是不是与实际偏差过于大。众数和中位数会合理一点
/<code>
数据中的100，称为离群值（明显与别的值的不同）
二、极差、中程数
极差：指数字分开的有多远，最大数-最小数(结果越小，数字间越紧密)
中程数：取最大数+最小数的平均值
三、描述数据分布：箱须图
以上是对观察数据的集中趋势很好的一种作图方式，其实和箱线图很相似。
四、总体均值和样本均值
起初遇到数学公式，心里是退缩的，其实发现，尝试着慢慢去理解，真的不难。加油~
总体均值用符号μ（读miu）来表示，公式如下：
我们通常用以下的公式，表示对N个X求和，从i = 1开始，再除以N
样本均值用符号X（X上面有个—）来表示，公式如下：
样本均值和样本均值唯一的区别就是N，n，N表示大量数据，n表示少量数据
五、总体方差和样本方差
总体方差
样本方差
六、标准差
目的：为了表示数据集中数据点的离散程度
以上内容，如果能看懂，说明统计学入门了，继续前行~
希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，每天进步一点点，加油。
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