平均值、中位数和离散性是统计学中的三个概念。一般来说,数据的分布范围越广泛,数据的离散性越差;反之越好。

对于离散函数,采用标准差表示数据的离散性;对于连续函数,采用区间表示数据的离散性·采统计仿真是现代分析的重要方法之一,下面用统计仿真方法来分析中位数、采用常见的正态分布、瑞利分布、三角形分布、均匀分布以及威布尔分布等平均值与数据离散性的关系。

函数来分析中位数、平均值与离散性的关系。其中,对于正态分布和瑞利分布,涉及中位数、平均值、标准差以及平均值与中位数差的绝对值等四个参数。

对于三角形分布和均匀分布,涉及中位数、平均值、区间以及平均值与中位数差的绝为了方便数据分析,正态分布和瑞利分布的初始值设为0.1,标准差设置为对值等四个参数。

0.01、0.02、0.03;三角形分布、均匀分布、威布尔分布的初始值设置为0.1,区间设置为[0、[0.1,2]、[0.1,3]。设初始值为0.1,标准差分别为0.01、0.02和0.03,使用正态分布仿真10个正态分布数据,对10个数据按照从小到大的顺序进行排列