众数 中位数怎么算

一、众数

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1、一组数据中，出现次数最多的数就叫这组数据的众数。

如：1，2，3，3，4，6，6，7，8，9的众数是3和6。

二、中位数

把所有的同类数据按照大小的顺序排列。如果数据的个数是奇数，则中间那个数据就是这群数据的中位数；如果数据的个数是偶数，则中间那2个数据的算术平均值就是这群数据的中位数。

如：找出这组数据：50、60、 60、 70、60、70、80的中位数。

解：首先将该组数据进行排列（这里按从小到大的顺序），得到：

50、 60、 60、 60、 70、70、80

因为该组数据一共由7个数据组成，即n为奇数，故按中位数的计算方法，得到中位数为60，即第4个数。

扩展资料

用众数代表一组数据，可靠性较差，不过，众数不受极端数据的影响，并且求法简便。在一组数据中，如果个别数据有很大的变动，选择中位数表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。

只有在数据分布偏态（不对称）的情况下，才会出现均值、中位数和众数的区别。所以说，如果是正态的话，用哪个统计量都行。如果偏态的情况特别严重的话，可以用中位数。

平均数、中位数和众数都是来刻画数据平均水平的统计量，它们各有特点。对于平均数大家比较熟悉，中位数刻画了一组数据的中等水平，众数刻画了一组数据中出现次数最多的情况。

参考资料来源：百度百科-众数

参考资料来源：百度百科-中位数

众数怎么求

计算众数可以用金氏插入法：根据计算公式：MO=L+fb/fa+fb乘以i或MO=U-fb/fa+fb乘以i式中L表示众数所在组的精确下限，U表示众数所在组的精确上限，fa为与众数组下限相邻的频数，fb为与众数组上限相邻的频数，i为组距。

还可以用皮尔逊经验法：根据计算公式：MO=ξ-3（ξ-Md）可求众数。式中ξ为样本均值，Md为中数，用皮尔逊公司计算所得众数近似于理论众数，常称为皮尔逊近似众数。众数是皮尔逊（Pearson,K.）最先提出并在生物统计学中使用的。

以上是数据出自于离散型随机变量时求众数的方法，对于连续型随机变量ξ，若概率密度函数为f，且f恰有一个最大值，则此最大值称为ξ的众数，有时也把f的极大值称为众数；f有两个以上极大值时，亦称复众数。

求众数的公式

众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值。众数的公式为：M 0 =L+[f b /（f a +f b ）]×i;M 0 =U-[f b /（f a +f b ）]×i。

众数的定义

众数是指在统计分布上具有明显集中趋势点的数值，代表数据的一般水平。 也是一组数据中出现次数最多的数值，有时众数在一组数中有好几个。用M表示。

众数是在一组数据中,出现次数最多的数据，是一组数据中的原数据，而不是相应的次数。

一般来说，一组数据中，出现次数最多的数就叫这组数据的众数。如果有两个或两个以上个数出现次数都是最多的，那么这几个数都是这组数据的众数。还有，如果所有数据出现的次数都一样，那么这组数据没有众数。

众数的公式

M0=L+[f b /(f a +f b )]×i

M0=U-[f b /(f a +f b )]×i

在上面的等式中：

L——众数所在组下限;

U——众数所在组上限;

f b ——众数所在组次数与其下限的邻组次数之差;

f a ——众数所在组次数与其上限的邻组次数之差;

i——众数所在组组距。

如何求众数?

有两种方法:

（一）、根据单项数列求众数,不需要任何计算,可以直接从分配数列中找出出现次数或频率最大的一组标志值,就是所求的众数.

（二）、对组距数列求众数.对众数的计算有两种公式：

1、上限公式：2、下限公式：

其中：f表示众数所在组次数；

f-1表示众数所在组前一组的次数；

f+1表示众数所在组后一组的次数；

L表示众数所在组组距的下限.

oracle sql 求众数

假设三个列名为 mon id days

SQL select mon,days from t1;

MON DAYS

---------- ----------

1 3

1 3

1 3

1 4

1 2

1 3

1 3

2 4

2 4

2 4

2 4

MON DAYS

---------- ----------

2 2

2 3

2 3

SQL select mon,days from (

2 select mon,days,row_number()over(partition by mon order by mon,cnt desc) rn from (

3 select mon,days,count(*) cnt from t1 group by mon,days)) where rn = 1;

MON DAYS

---------- ----------

1 3

2 4

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