统计计算器

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统计结果:

提示:

总和（Sum）:

计数（Count）:

平均值（Mean）:

中位数（Median）:

标准差（Standard Deviation）:

最小值（Minimum）:

最大值（Maximum）:

离散系数（Coefficient of Variation）:

当我们对一组数据进行统计分析时，通常会计算以下几个常用的统计指标，并根据这些指标来理解数据的特征和分布情况：

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： \[ \text{Sum} = x_1 + x_2 + \ldots + x_n \] 其中 \(x_1, x_2, \ldots, x_n\) 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，\(x_1, x_2, \ldots, x_n\) 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： \[ \text{Coefficient} = \left( \frac{\text{StdDev}}{\text{Mean}} \right) \times 100 \%\] 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。