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中位数和众数都不受极端值的影响。

题目

中位数和众数都不受极端值的影响。

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相似问题和答案

第1题：

中位数、众数均不受极端值的影响。()

此题为判断题(对，错)。


参考答案：对

第2题：

众数和中位数是表明数据一般水平的统计指标,它们的计算不受数据中极端值的影响。()

此题为判断题(对，错)。


参考答案：正确

第3题：

算术平均数与众数、中位数具有的共同特点是（ ）。 A．都适用于分类数据 B．都适用于顺序数据 C．都不受极端值影响 D．都适用于数值型数据


正确答案：D
本题考查算术平均数与众数、中位数的共同点。

第4题：

关于均值、中位数和众数的比较及适用范围的说法，正确的有（）。

A.均值和中位数都适用于定量变量
B.众数和中位数都适用于顺序变量
C.均值和中位数都不受极端值影响
D.众数和中位数都不受极端值影响
E.中位数的稳定性差于均值，优于众数

答案：A,B,D,E
解析：
考点:集中趋势的测度。均值、中位数和众数的关系及各自的适用范围是：(1)均值适于定量变量。优点是能够充分利用数据的全部信息，均值大小受每个观测值的影响，比较稳定；缺点是易受极端值的影响，如果观测值中有明显的极端值，则均值的代表性较差。(2)中位数不适于分类变量，适于顺序变量和定量变量，特别是分布不对称的数据。优点是不受极端值的影响；缺点是没有充分利用数据的全部信息，稳定性差于均值，优于众数。(3)众数不适用于定量变量，主要适用于分类变量和顺序变量。优点是不受极端值的影响，尤其是分布明显呈偏态时，众数的代表性更好。缺点是没有充分利用数据的全部信息，缺乏稳定性，而且可能不唯一。

第5题：

算术平均数与众数、中位数具有的共同特点是()。

A:都适用于分类数据
B:都适用于顺序数据
C:都不受极端值影响
D:都适用于数值型数据

答案：D
解析：
本题考查算术平均数与众数、中位数具有的共同特点。这三者都适用于数值型数据。

第6题：

算术平均数与众数、中位数具有的共同特点是（ ）。 A．都适用于分类数据 B．都适用于顺序数据 C．都不受极端值的影响 D．都适用于数值型数据


正确答案：D
众数反映集中趋势，不仅适用于品质数据(顺序型数据和分类型数据)，也适用于数值型数据。中位数则主要用于顺序数据，也适用于数值型数据，但不适用于分类数据。算术平均数则主要适用于数值型数据，但不适用于品质数据。由此可见，三者的共同点在于都适用于数值型数据。

第7题：

在数据集中趋势的测量值中， 不受极端值影响的测度值是（ ）

A.均值
B.几何平均数
C.众数
D.中位数
E.算术平均数

答案：C,D
解析：
本题考查集中趋势的测度。
众数是一组数据中出现频数最多的那个数值。是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强。C选项正确。
中位数是把一组数据从大到小顺序依次排列，位置居中的数值叫做中位数。众数及中位数属于位置平均数，均不受极端值影响。D选项正确。
均值极端值的影响。A选项错误。
几何平均数是N个观察值连乘积的N次方根，数据大小及极端值对其同样有影响。B选项错误。
算术平均数（即均值）：第一，算术平均数同时受到两个因素的影响，一个是各组数值的大小，另一个是各组分布频数的多少。第二，易受极端值的影响,平均数的真实性受到干扰。E选项错误。
故本题正确答案为CD选项。

第8题：

下列统计量中 ，不受极端值影响的有()。

A.众数

B.中位数

C.均值

D.极差

E.平均差


参考答案AB

第9题：

测度集中趋势时，不受数据中极端值影响的测度值有()。

A:均值
B:几何平均数
C:众数
D:中位数
E:算术平均数

答案：C,D
解析：
众数是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强。中位数主要用于顺序数据，也适用于数值型数据，但不适用于分类数据。中位数也是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强。

第10题：

关于均值、中位数和众数的比较及适用范围，下列说法正确的有（　　）。

A.均值和中位数都适用于定量变量
B.众数和中位数都适用于顺序变量
C.均值和中位数都不受极端值影响
D.众数和中位数都不受极端值影响
E.中位数的稳定性差于均值，优于众数

答案：A,B,D,E
解析：
本题考查均值、中位数和众数的比较及适用范围。三者的关系及各自的适用范围是：(1)均值适于定量变量。优点是能够充分利用数据的全部信息，均值大小受每个观测值的影响，比较稳定；缺点是易受极端值的影响，如果观测值中有明显的极端值，则均值的代表性较差。(2)中位数不适于分类变量，适于顺序变量和定量变量，特别是分布不对称的数据。优点是不受极端值的影响；缺点是没有充分利用数据的全部信息，稳定性差于均值，优于众数。(3)众数不适用于定量变量，主要适用于分类变量和顺序变量。优点是不受极端值的影响，尤其是分布明显呈偏态时，众数的代表性更好。缺点是没有充分利用数据的全部信息，缺乏稳定性，而且可能不唯一。

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