怎么描述一组数据的离散程度？
C标准差和D极差。
众数是一组数中最多的数，不能反映数据的离散程度。
平均数是将一组数取平均，将数据的差异降低。
标准差是按照各数据与平均数的差的平方和后开方，这个数越大，离散程度越大反之越小。
极差是将一组数据中的最大与最小数取差，也是极差越大，离散程度越大。
怎样判断离散程度的大小？
1、离散值的衡量与判断可以用方差、标准差、极差来表示。2、方差计算公式：
s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+…+(xn-m)^2]
（m即为x的平均值）3、标准差是方差开方后的结果(即方差的算术平方根)4、极差计算公式：
x=xmax-xmin
（xmax为最大值，xmin为最小值）5、方差这个概念是刻画波动大小的一个重要的数字。与平均数一样，仍然采用样本的波动大小去估计总体的波动大小的方法，方差越小则波动越小，稳定性也越好
离散度计算公式？
定义
在概率论和统计学中，离散系数（coefficient of variation），是概率分布离散程度的一个归一化量度，其定义为标准差 与平均值 之比：
离散系数（coefficient of variation）只在平均值不为零时有定义，而且一般适用于平均值大于零的情况。变异系数也被称为标准离差率或单位风险。
计算公式
极差（全距）系数：Vr=R/X’ ；
平均差系数：Va，d=A.D/X’
方差系数：V方差=方差/X’ ；
标准差系数：V标准差=标准差/X’（其中，X’表示X的平均数。）
用途和意义
离散系数反映单位均值上的离散程度，常用在两个总体均值不等的离散程度的比较上。若两个总体的均值相等，则比较标准差系数与比较标准差是等价的。
一组数据的标准差与其相应的均值之比，是测度数据离散程度的相对指标，其作用主要是用于比较不同组别数据的离散程度。其计算公式为v=S/(X的平均值）。
标准变异系数是一组数据的变异指标与其平均指标之比，它是一个相对变异指标。
样本的离散程度是什么意思？
离散程度指的是观测变量各个取值之间的差异程度，是用以衡量风险大小的指标。
用来测度观测变量之间的差异程度的指标有很多，常见的有3个，分别是：极差、平均差和标准差。
一、极差：观测变量的最大取值与最小取值之间的离差，计算公式为：R= Max(xi) ? Min(xi);
二、平均差：总体各单位标志对其算术平均数的离差绝对值的算术平均数。平均差越大，则表示标志变动度越大;
三、标准差：随机变量各个取值偏差平方的平均数的算术平方根，它是最常用的反映随机变量分布离散程度的指标。
离散度是指什么？
离散程度是指观测变量各个取值之间的差异程度，是用以衡量风险大小的指标。
测度离散程度的指标主要包括以下几种：
1、极差，指观测变量的最大取值与最小取值之间的离差，即观测变量的最大观测值与最小观测值之间的区间跨度。
2、平均差，是各单位标志对其算术平均数的离差绝对值的算术平均数，综合反映总体各单位标志值的变动程度。
3、标准差，是随机变量各个取值偏差平方的平均数的算术平方根，是最常用的反映随机变量分布离散程度的指标。
凯利值中离散程度是什么意思？
是指一组数据各变量值远离其中心值的程度，也称离中趋势，是数据分布的另一个重要特征。
离散指标反映总体各单位变量值之间的差异程度，结合集中趋势的代表值，可以使我们对一组数据的分布有更深入、全面的认识。
集中趋势测度值对一组数据代表性的强弱取决于该组数据的离散程度。
离散程度越大，集中趋势测度值的代表性越弱；反之，代表性越强。
名词解释数据的离散程度分析？
数据的离散程度是数据分布的一个重要特征，它反映各变量值远离中心值的程度。
数据的离散程度越大，集中趋势的测度值对该数据的代表性就越差；离散程度越小，其代表性越好。描述数据离散程度采用测度值，根据数据类型的不同主要有异众比率，四分位差，方差和标准差。不同样本主要使用离散系数测度数据的相对离散程度。
衡量数据离散程度的指标有哪些？
衡量数据离散程度的指标有：
1、极差：极差也叫全距,指数据集中的最大值与最小值之差:极差计算比较简单,能从一定程度上反映数据集的离散情况,但因为最大值和最小值都取的是极端,而没有考虑中间其他数据项,因此往往会受异常点的影响不能真实反映数据的离散情况。
2、四分位差：用于测量顺序数据的离散程度,衡量中位数对一组数据的代表程度；
3、方差和标准差：用于测度数据离散程度的最常用测度值,衡量均值对一组数据的代表程度.方差使用均值作为参照系,考虑了数据集中所有数值相对均值的偏离情况,并使用平方的方式进行求和取平均,避免正负数的相互抵消。方差得到的数值偏差均值取平方后的算术平均数,为了能够得到一个跟数据集中的数值同样数量级的统计量,于是就有了标准差,标准差就是对方差取开方后得到的。
4、平均差：方差用取平方的方式消除数值偏差的正负,平均差用绝对值的方式消除偏差的正负性平均差可以用均值作为参考系,也可以用中位数,这里使用均值:平均差相对标准差而言,更不易受极端值的影响,因为标准差是通过方差的平方计算而来的,但是平均差用的是绝对值,其实是一个逻辑判断的过程而并非直接计算的过程,所以标准差的计算过程更加简单直接。
5、变异系数：用于测度分类数据的离散程度,衡量众数对一组数据的代表程度；方差、标准差和平均差等都是数值的绝对量,无法规避数值度量单位的影响,所以这些统计量往往需要结合均值、中位数才能有效评定数据集的离散情况比如同样是标准差是10的数据集,对于一个数值量级较大的数据集来说可能反映的波动是较小的,但是对于数值量级较小的数据集来说波动也可能是巨大的变异系数就是为了修正这个弊端,使用标准差除以均值得到的一个相对量来反映数据集的变异情况或者离散程度。