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. 對於一個資料集,它可以被認為是"中間"值. 例如,在資料集{1, 3, 3, 6, 7, 8, 9}中,中位數是6,是樣本中第四大,也是第四小的數字. 對於連續的概率分佈,中位數是數值的值,一個數值同樣有可能在它上方或下方.  中位數是統計學和概率理論中常用的資料集屬性的衡量值. 與平均值 (通常簡單地稱為"平均值") 相比,中位數在描述資料中的基本優勢在於,它不會被極大或極小的值所歪曲,因此它可以更好地瞭解"典型"值. 例如,在理解諸如家庭收入或資產等大差異的統計資料時,平均值可能會被少數極高或極低的值所歪曲. 例如,收入中位數可能是一個更好的方法來說明"典型"收入是什麼.  因此,中位數在可靠的統計學中具有核心重要性,因為它是最耐用的統計資料,具有50%的分解點:只要資料中不超過一半是受汙染的,中位數就不會給出任意的大或小的結果.  以下問題有哪些答案:  一個. 什麼是穩定的統計資料非常重要? 2. 沒有 中位數是什麼的度量? 3. 沒有. 在什麼資料集? 4. 沒有 中位數的優點是什麼? 五個 扭曲了很多什麼? 六個 它還提供了哪些有用的措施? 七個 什麼可以扭曲平均值? 沒有. 在穩定統計學中, 中位數是最穩定的統計嗎? 9. 沒有 對於連續的概率分佈, 如何解釋中位數? 十個 對於一個資料集,你如何描述中位數? 十一個. 在穩定的統計學中, 中位數的崩<unk>點是多少? 只有12個. 不能得到超過一半的資料,是什麼? 十三個 那麼會發生什麼?  編號的答案:
一個. 在中位數. 2. 沒有 一個資料集的屬性. 3. 沒有. 統計學和概率理論. 4. 沒有 它們並沒有那麼歪曲. 五個 非常大的或非常小的值. 六個 這可能會給出一個更好的"典型"價值的概念. 七個 通過少數極高或極低的值. 沒有. 是的 9. 沒有 一個數值同樣有可能落在它上面或下面的值. 十個 這是一個"中間"值. 十一個. 50%: 沒有 只有12個. 已經被汙染. 十三個 中位數不會給出任意大或小的結果.