统计计算器

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统计结果:

提示:

1. 总和（Sum）：总和即所有数据值的累加和，可以用以下公式表示： $$\text{Sum}=x_1+x_2+\dots +x_n$$ 其中 $x_1,x_2,\dots ,x_n$ 是数据集中的各个数据值。

2. 计数（Count）：计数即数据集中数据点的个数，可以通过简单地计算数据集的长度得到。

3. 平均值（Mean）：平均值是数据集的所有数据值的算术平均数，计算公式为： $$\text{Mean}=\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n{x}_i$$ 其中 $n$ 是数据点的个数，$x_1,x_2,\dots ,x_n$ 是数据集中的各个数据值。

4. 中位数（Median）：中位数是数据集中按大小排列后位于中间位置的数值，如果数据点的个数 $n$ 是奇数，则中位数是第 $(n+1)/2$ 个数值；如果 $n$ 是偶数，则中位数是第 $n/2$ 和第 $(n/2)+1$ 个数值的平均数。

5. 标准差（Standard Deviation）：标准差是衡量数据集各个数值与平均值之间的离散程度的一种指标，其计算公式为： $$\text{StdDev}=\sqrt{\frac{1}{n}\sum _{i=1}^n(x_i-\text{Mean}{)}^2}$$ 其中 $n$ 是数据点的个数，$x_i$ 是数据集中的各个数据值，$\text{Mean}$ 是数据集的平均值。

6. 最小值（Minimum）和最大值（Maximum）：分别表示数据集中的最小值和最大值，可以通过在数据集中找到最小值和最大值来获得。

7. 离散系数（Coefficient of Variation）：离散系数是标准差与平均值之比，通常以百分比表示，其计算公式为： $$\text{Coefficient}=\left(\frac{\text{StdDev}}{\text{Mean}}\right)\times 100\mathrm{\%}$$ 其中 $\text{StdDev}$ 是数据集的标准差，$\text{Mean}$ 是数据集的平均值。

通过计算这些统计指标，我们可以更好地了解数据集的集中趋势、离散程度和分布情况，从而进行更深入的数据分析和解释。