Dữ liệu của bạn

Phân cách bằng dấu phẩy, khoảng trắng hoặc dòng mới — mọi thứ không phải số đều được bỏ qua. 10 giá trị

Giá trị trung tâm

Số lượng

Trung bình

20.1

Trung vị

Yếu vị

Độ phân tán

Tổng	201	Khoảng biến thiên	18	Nhỏ nhất	12
Lớn nhất	30	Độ lệch chuẩn mẫu (n−1)	5.321862665	Độ lệch chuẩn tổng thể (n)	5.048762225
Phương sai mẫu	28.32222222	Phương sai tổng thể	25.49	Sai số chuẩn	1.682920742
Hệ số biến thiên	26.48%

Dùng số liệu mẫu khi dữ liệu là một mẫu của tập lớn hơn; dùng số liệu tổng thể khi đó là toàn bộ.

Tứ phân vị & ngoại lai

Q1 (25%)	15.75	Q2 (50%)	21	Q3 (75%)	22
IQR	6.25	P10	14.7	P90	25.5
P95	27.75	P99	29.55	Ngưỡng ngoại lai (1.5 × IQR)	6.375 … 31.375
Giá trị ngoại lai	không có

Phân vị

Các phân vị cần tính (0–100)

P1	12.27	P5	13.35	P25	15.75
P50	21	P75	22	P95	27.75
P99	29.55

Nội suy tuyến tính giữa các hạng — cùng phương pháp với tứ phân vị ở trên, hàm PERCENTILE.INC của Excel và mặc định của NumPy.

Hình dạng & độ phân tán bền vững

Độ lệch tuyệt đối trung vị (MAD)	3.5	MAD đã nhân hệ số (× 1,4826 ≈ σ)	5.1891	Độ lệch (mẫu, G1)	0.2787600965
Độ lệch (tổng thể, g1)	0.2350711536	Độ nhọn vượt chuẩn (mẫu, G2)	-0.01345988738	Độ nhọn vượt chuẩn (tổng thể, g2)	-0.5530682191

MAD ít bị ảnh hưởng bởi giá trị ngoại lai hơn hẳn độ lệch chuẩn. Độ lệch lớn hơn 0 nghĩa là đuôi bên phải dài hơn; độ nhọn vượt chuẩn lớn hơn 0 nghĩa là đuôi dày hơn phân phối chuẩn. Số liệu mẫu khớp với hàm SKEW và KURT của Excel.