К показателям, характеризующим ряд распределения, относятся различные статистические характеристики, которые помогают понять, как распределены данные. Рассмотрим каждый из указанных вами показателей более подробно.

• Групповые средние: Это средние значения, рассчитанные для групп данных в распределении. Они помогают оценить центральную тенденцию в пределах каждой группы. Например, если у нас есть распределение оценок студентов, мы можем рассчитать среднюю оценку для каждой группы (например, для студентов первого и второго курса).
• Структурные средние: Это показатели, которые помогают понять структуру распределения данных. Они могут включать в себя такие характеристики, как доля каждой группы в общем объеме данных. Например, если у нас есть данные о продажах по различным категориям товаров, структурные средние покажут, какая доля продаж принадлежит каждой категории.
• Варианты варьирующего признака: Это мера разброса данных, показывающая, насколько сильно значения варьирующего признака отличаются от среднего. Варианты могут включать в себя дисперсию и стандартное отклонение. Например, если мы рассматриваем рост студентов, вариант будет показывать, насколько сильно рост студентов варьируется от среднего роста.
• Частоты: Это количество раз, когда каждое значение или группа значений встречается в наборе данных. Частоты могут быть абсолютными (количество наблюдений) и относительными (доля наблюдений от общего числа). Например, если мы анализируем результаты экзаменов, частота может показать, сколько студентов получило каждую оценку.
• Частости: Это аналог частот, но чаще используется для описания относительных частот. Частости помогают понять, как часто определенные значения встречаются в распределении по сравнению с общим числом наблюдений. Например, если 10 из 100 студентов получили пятерки, частость пятерок составит 0.1 или 10%.

Каждый из этих показателей играет важную роль в анализе данных и помогает исследователям и менеджерам принимать обоснованные решения на основе статистических данных.