Какие методы можно использовать для анализа распределения чисел в наборе данных?

Для анализа распределения чисел в наборе данных можно использовать различные методы, среди них:

• Меры центральности. education.yandex.ru К ним относятся мода, среднее арифметическое и медиана. education.yandex.ru Эти меры описывают типичное значение распределения. education.yandex.ru
• Коэффициент вариации. cyberleninka.ru Его рассчитывают путём деления стандартного отклонения на среднюю арифметическую и умножения результата на 100%. cyberleninka.ru Коэффициент вариации применяют для сравнения разброса данных разных размерностей. cyberleninka.ru
• Дисперсия. education.yandex.ru Это мера средней степени различий наблюдений и среднего. education.yandex.ru Чтобы её посчитать, нужно посчитать разницу между значением каждого отдельного наблюдения и среднего арифметического, возвести её в квадрат, суммировать получившиеся числа, вычесть из числа наблюдений единицу и поделить сумму возведённых в квадрат разниц на число из предыдущего шага. education.yandex.ru
• Тесты на нормальность. sky.pro К ним относятся, например, критерий Шапиро-Уилка, критерий Колмогорова-Смирнова, критерий Андерсона-Дарлинга и критерий Д'Агостино-Пирсона. sky.pro
• Корреляционный анализ. stat-lab.ru Позволяет установить силу и направление стохастической взаимосвязи между переменными. stat-lab.ru В качестве меры зависимости между переменными используют коэффициент корреляции. stat-lab.ru
• Регрессионный анализ. stat-lab.ru С его помощью моделируют взаимосвязь одной случайной переменной от одной или нескольких других случайных переменных. stat-lab.ru
• Частотный анализ. stat-lab.ru Используют, чтобы посмотреть, каким образом различные группы наблюдений распределены в выборке, или как распределено значение признака на интервале от минимального до максимального значения. stat-lab.ru Как правило, таблицы частот графически иллюстрируют при помощи гистограмм. stat-lab.ru