描述统计

Data Distribution

Data Distribution

All statistics and raw data can be exported as CSV

📊 直方图

💡 偏度(Skewness)反映分布对称性:0 对称,>0 右偏,<0 左偏。
峰度(Kurtosis)反映尾部分布:>0 比正态尖,<0 比正态平。正态分布峰度=3(超额峰度=0)。

📚 深度解析:数据分布分析

💡 常见使用场景

  • 录入一批实验测量值,快速查看均值、中位数、标准差与偏度,判断数据是否近似正态。
  • 绘制直方图观察数据分布形态(集中/分散、是否偏态、是否存在多峰),用于选择后续统计方法。
  • 质量数据分析中监控偏度与峰度,识别过程偏移或异常聚集。
30 个观测值的描述统计
输入 30 个数据(12,15,…,88),计算得:均值 x̄=51.000、中位数=51.000、标准差 σ=22.071(样本标准差 s=22.448)、偏度≈−0.050(近似对称)、四分位距 IQR=38.00。按 Sturges 规则自动分 6 组、组距≈12.67 绘制直方图。偏度接近 0 说明分布基本对称。

❓ 常见问题(FAQ)

偏度与峰度怎么看?
偏度=0 表示对称,>0 右偏(长尾在右),<0 左偏;本工具采用样本标准差计算。峰度为超额峰度,0 近似正态、>0 更尖、<0 更平。
分组数(bins)如何确定?
留空时按 Sturges 规则 k=⌈log₂n+1⌉ 自动分组;样本量越大分组越多。也可手动指定分组数以适配具体展示需求。
⚠️ 使用说明与注意事项
📖关于「描述统计」 ▼

📝工具简介

描述统计是一款统计分析领域的在线工具。统计分析工具,帮助快速完成数据统计与检验。

✨功能特点

🎯使用场景