正则化统计
描述离散趋势的指标
离散趋势指标是用来描述一组数据的离散程度或变异程度的统计量。常见的离散趋势指标包括：
1. 平均偏差（Mean Deviation）：计算每个数据点与平均值的差的绝对值，然后求平均。该指标越大，数据的离散程度越高。
2. 方差（Variance）：计算每个数据点与平均值的差的平方，然后求平均。方差越大，数据的离散程度越高。
3. 标准差（Standard Deviation）：是方差的平方根，用来衡量数据集中值偏离平均值的程度。标准差越大，数据的离散程度越高。
4. 极差（Range）：是数据集中最大值与最小值的差，表示数据集的整体离散程度。
5. 四分位差（Interquartile Range）：将数据集按大小排序，然后计算上四分位数（将数据分为四分之一）与下四分位数之差。四分位差越大，数据的离散程度越高。
6. 百分位数（Percentile）：将数据集按大小排序，按照百分比划分，表示数据中有多少比例的数据值小于等于某个特定值。
7. 变异系数（Coefficient of Variation）：标准差除以均值，并用百分比表示，来衡量数据的离散程度。变异系数越大，数据的离散程度越高。
这些指标能够提供关于数据集的离散趋势的信息，帮助我们判断数据的分布和差异程度。

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