這位中位數是將資料樣本,人口或概率分佈的上半部分與下半部分分開的值. 該資料集可能被視為"中間"的數值. 在資料組{1, 3, 3, 6, 7, 8, 9}中, 中位數是6, 這是樣本中第四大,也是第四小的數字. 在連續的概率分佈中, 中位數是數字在上面或下方的可能性相同的值.  在統計與概率理論中常用來衡量資料集的特質. 描述資料的中位數與平均數 (通常簡稱"平均數") 的基本優勢在於它不會因極大或極小的數值而扭曲, 因此它可以更好地瞭解"典型"數值. 這樣的資料可能會被一些非常高或極低的數值所歪曲. 平均收入可能更好地表明"典型"收入是什麼.  這就是為什麼中位數在堅固的統計中具有核心重要性, 因為它是最堅固的統計資料,  請問下列問題的答案是什麼:  一,他們 什麼是堅實統計的重要因素? 2. 我們的國家 這樣的數字是什麼? 三,我們要如何? 在哪裡的資料集? 4. 沒有任何問題. 這樣一來, 五個國家 如何讓他們變得如此多? 六個國家 如何幫助他們? 7 年. 什麼可能會扭曲平均值? 八個國家 在堅固的統計中, 沒有. 如何解釋中位數? 十個國家. 如何描述中位數? 十一號 在堅實的統計中, 沒有任何問題. 沒有超過一半的資料, 十三個國家 接下來會發生什麼?  數字化答案:
一,他們 這就是中位數. 2. 我們的國家 資料集的特性. 三,我們要如何? 統計與概率理論. 4. 沒有任何問題. 這並不太扭曲. 五個國家 非常大的或非常小的數值. 六個國家 這可能會讓我們更清楚地瞭解"典型"的價值. 7 年. 只有少數極高或極低的數值. 八個國家 這樣的情況, 沒有. 這項數值的確實性是相同的. 十個國家. 這就是"中間"的價值. 十一號 五成: 沒有任何問題. 汙染的情況下, 十三個國家 沒有任何結果會隨意顯示大或小.