散点图是一种图表，它显示两个变量的值，并提供它们之间关系的一般说明。

数据点遵循整体线性趋势，而不是随机分布。尽管存在一些异常值，但这两个变量之间存在一般关系。

一条线可以准确地预测数据点的趋势，表明存在线性相关。由于y值随着x值的增加而减少，因此相关性必须为负。我们可以看到，连接最上点和最下点的直线斜率为负。

指数关系是弯曲的，而不是直的。

第一张图是随机散点，没有相关性，第二张是完美线性，有相关性，后两者有很强的正相关和负相关，学生应该知道一个相关比他们弱得多

要找到范围，请从最大值中减去最小值

最低:

最大:

所以,

最大值-最小值=

中位数是按递增顺序排列的集合的中间值。

在这个包含11个条目的集合中，中位数是这个集合中按递增顺序排列的第6个条目，即26。

条目数是列右侧的位数。

因为总共有21个数字，所以总共有21个条目组成了茎叶图。

该停止的读取方式如下:茎是十位，“叶”部分的每个数字都是个位数。把它们放在一起得到一个数据点。

53、65、68、69、70、72、72、79、83、84、85、87、89、90、94

在特殊情况下，有15个数据点，因此中位数是79。因此第一个四分位数是69，第三个四分位数是87。

求四分位数范围就是用第三个四分位数减去第一个四分位数。

从直方图中可以看到，两个最常见的值范围是62-64和64-66，每组有5个值。从答案选项中，你应该看到只有一个选项，62-68，包含了两个高频柱。它还包含下一个最高的条(66-68，总共4个)，所以在14个值中，62-68的范围是所有这些6英寸范围集合中频率最高的。

对于偏态分布，异常值可以极大地影响均值和标准差的值。因此，中位数和IQR会更好地衡量中心和扩散，因为它们不受离群值的很大影响。

将数据输入计算器，您可以很快发现平均值为6.5,sd为1.6 6.5-3.2=3.3 3.3>2，因此iv为假，因此2为离群值，因此i为真。

在ii和iii之间，数据不是钟形的，并且在没有上述pt的情况下确实表现出轻微的右偏，这是由于第5和6小时的密度比第8和9小时高