2.中位数（median）
将所有观测值从小到大排列，居于中间位置的观测值称为中位数，用 表示。
当观测值为奇数个时，中位数是第 位置的观测值；
当观测值为偶数个时，中位数是第 位置的两个观测值之和的
R语言函数：median( )
3.众数（mode）
资料中出现次数最多的那个观测值或出现次数最多一组的中点值，称为众数，用 表示
4.几何平均数（geometric mean）
用G表示。资料中有n个观测值，则计算公式为：
R语言计算：exp^(mean( log (x))) R语言log()函数默认底为e
5.加权平均数（weighted mean）
在有N个观测的样本中，观测数 出现 次，观测数 出现 次，观测数 出现 次，且 ，则：
6.加权几何均数：
R语言计算：exp^(sum(f*log(x))/sum(f))
1.极差（range）
又称为全距，是样本资料中最大值和最小值之差，一般用R表示
R语言计算：max(data) - min(data)
2.方差（variance）
又称为均方（mean square，MS）
样本方差计算公式：
总体方差计算公式：
R语言函数：var( )
3.标准差（standard deviation, Sd）
样本标准差：
总体标准差：
R语言函数：sd( )
4.四分位数间距 （inter-quartile range ，IQR ）
IQR=P75−P25
适于偏态分布或分布未知资料，由于不受两端极大或极小数据的影响，四分位数间距比极差更为稳定，但仍未考虑每个观测值的变异。 常与中位数一起使用 ，综合反映数据的平均水平和变异程度，写成 M(P25, P75) 。
R语言函数：quantile( )
5.变异系数（coefficient of variability, CV）
%
在 度量单位不同 或者 均数相差悬殊 时使用。
r语言期末大作业用描述性统计数据好。根据查询相关资料信息，描述性统计：选择合适的方法对数据进行统计分析。包括对数值型和类别型属性的统计，并对分析结果进行图形化的展示。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。
