在学习完相关的统计学课程之后，接触到了很多的统计学图形，很多时候“一图解千文”，不但美观，而且信息一目了然。在以后的工作和学习当中要学会善于使用这些图形。
1、条形图
也叫柱形图，主要针对于离散型数据资料，如人口数等。它是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形图中很容易看出各种数量的多少。
条形图分为：单式和复式，前者只表示１个项目的数据，后者可以同时表示多个项目的数据。
2、直方图
直方图主要针对于连续...
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在平均数、变异数的优缺点中已经介绍了度量集中性的平均数，如算术平均数、中位数、众数等和度量离散性的变异数如方差、标准差等概念和具体理解。随着学习的深入，我们很快就会接触到协方差这一概念。那么协方差又如何理解呢？
我们知道平均数是进行集中性度量，方差是离散型的度量，但要是考虑两个变量之间的相互关系时，它们都哑火了。这时就该轮到协方差上场了！对二维随机向量（X,Y)来说，期望E(X),E(Y)只反映了X,Y各自的平均值，方差D(X),D(Y)只反映了它们各自与它们均值的偏离程度，它们都对X,Y之间的相互关...
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数据资料具有集中性和离散性两个特点。集中性就像是大家向我靠拢，向我开炮。离散性自然是要远离中心这个雷区了。使用平均数作为集中性的度量，对离散性用变异数作为度量。
平均数一般分为算术平均数、中位数、众数和几何平均数。它们中以算术平均数最为常见，使用最为广泛，所以经常将算术平均数简称为平均数。但是假若数据中有极端值（极大或者极小）出现，那么算术平均数会受其影响的。当中位数和众数不易受到极端值的影响，但是都存在着数据利用不完全这一弊端。除此之外，众数还可能存在着多个众数或者无众数...
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