统计学基础（2）数据模式「Data Pattern」
在上一节的统计学基础课程中，我们回顾了变量、抽样统计和基本趋势概念。现在，让我们继续深入研究数据模式（Data Pattern），它是理解数据集内在结构的关键。
数据模式的描绘涵盖了中心性、离散性、形状以及异常特征的洞察。让我们逐项解析：
一、中心性（Center）</
数据集的中心，直观表现为中位数位置，两侧的数据量对称分布。例如，如图所示，数据集的中心点落在4的位置，两侧分布均衡。
二、离散性（Spread）</
离散性衡量数据的分布宽度，一个数据集覆盖范围越广，离散性越强。如图，左侧数据集的离散程度明显小于右侧。
三、形状（Shape）：经典分布模式</
- 对称分布（Symmetry）</ - 两边对称，如钟形曲线，中心点两侧的形状几乎相同。
- 单峰分布与双峰分布</ - 单峰分布只有一个峰值，双峰分布则有两个，如钟形分布是单峰的典型。
- 偏态分布（Skewness）</ - 左偏或右偏，平均数与中位数和众数的关系揭示了分布的偏斜类型，如右偏（正偏态）意味着平均数大于中位数。
- 均匀分布（Uniform Distribution）</ - 数据均匀分布在给定范围内，没有明显峰。
四、异常特征（Outliers and Gaps）</
数据集中的异常包括缺口（数据分布中某些区间无数据）和离群值（极端值与大部分数据显著不同）。在正态分布中，超过Q1和Q3的1.5倍四分位距范围的值被视为异常值。
通过理解这些模式，我们能对数据集进行更深层次的分析，揭示隐藏的规律和洞察潜在的趋势。在接下来的内容中，我们将探讨数据模式的抽象概念，以及如何识别和分类不同的数据分布类型。
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