集中量数名词解释
    集中量数是现代统计学中一种有用的描述性统计指标，它可以用来表示所研究对象在一组变量上的取值情况。它是一种特殊的平均值，用来反映某一组数据集中分布情况。它不仅反映了一个数据集中样本取值的集中程度，还反映了取值的分布范围。
    在分析一组数据时，集中量数是有帮助的，可以把一组数据可视化，以便更容易理解变量的关系，例如，可以得到一个变量的平均值，以及每个变量的标准偏差。这样，可以比较两组不同的数据，或者查看一组数据的变化情况。
    常见的集中量数包括：有效值（arithmetic mean）、中位数（median）、众数（mode）、标准差（standard deviation）和变异系数（coefficient of variation）。
数据可视化名词解释    有效值（arithmetic mean）是指一组数据的平均值，是由每个数据项的平均值得出的，反映了数据的平均水平。如果只需要一种简单的反映数据集的总体变化的方法，有效值就是最有用的集中量数之一。
    中位数（median）指的是一组数据中处于中间水平的数字，可以反映一组数据的中间取值，
而不受极端取值的影响。它可以帮助我们分析数据集中特殊值的数量，例如分析数据集中的异常取值。
    众数（mode）是指一组数据中出现最多次数的数值，它表示数据集中出现最频繁的数据取值。它经常用来表示因素的最常见取值，以及描述体的整体特征。
    标准差（standard deviation）是指一组数据的离散程度，反映了该组数据的取值的分散程度。它的大小取决于数据与有效值的偏离程度，平均值越小，标准差越低，说明数据分布越集中。
    变异系数（coefficient of variation）是指一组数据的变异程度，它反映了样本变量在平均值附近的变化情况，有助于比较两个或更多样本变量的相对集中程度。变异系数由有效值和标准差组成，也是一种量化参数，数值越大，表明数据变异越大。
    总之，集中量数是一种重要的描述性统计指标，可以帮助我们可视化数据，以便更容易理解变量的关系，常见的集中量数有有效值、中位数、众数、标准差和变异系数，它们都有助于我们比较和分析数据集中的变量。