组距的算法应该是

A. 高中数学。频率，组距，概率，求三者的公式

频率：频数/总数

组距：（:最大数--最小的数）/组数

概率：通过理论计算的结果，表示几率。理论上事件A发生的次数/事件发生总数

采用组距分组需要经过以下几个步骤：

1、确定组数。

由于分组的目的之一是为了观察数据分布的特征，因此组数的多少应适中。如组数太少，数据的分布就会过于集中，组数太多，数据的分布就会过于分散，这都不便于观察数据分布的特征和规律。组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。

在实际分组时，可以按Sturges提出的经验公式来确定组数K：K=1+lgn/lg2，其中n为数据的个数，对结果用四舍五入的办法取整数即为组数。例如，对前例的数据有：K=1+lg50/lg2≈7，即应分为7组。

2、确定各组的组距。

组距是一个组的上限与下限的差，可根据全部数据的最大值和最小值（即极差）及所分的组数来确定，即组距=（最大值－最小值）÷组数。例如，对于前例的数据，最大值为139，最小值为107，则组距=（139－107）÷7=4.6。为便于计算，组距宜取5或10的倍数。

B. 组数的计算方法

在统计过程中,通常是根据数据的分布先确定组距,然后根据组数计算组距.
而公式 R÷组数=组距 是否有漏洞：比如R=30,组数=6,则组距=5,
但实际上当组距=5时,30/5=6,应该分6+1=7组.

C. 组距是什么详细一点

组距是指每组的最高数值与最低数值之间的距离。在分组整理统计量数时，组的大小可因系列内量数的全距及所要划分的组数的不同而有所不同。每一组的最小限度叫做下限，最大限度叫做上限。下限和上限之间的距离，即为组距。

在组距分组中，各组之间的取值界限称为组限，一个组的最小值称为下限，最大值称为上限；上限与下限的差值称为组距；上限与下限值的平均数称为组中值，它是一组变量值的代表值。将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。

(3)组距的算法应该是扩展阅读

采用组距分组时，需要遵循“不重不漏”的原则。“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现；“不漏”是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。

为解决“不重”的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”，即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内，而计算在下一组内。

例如，在表的分组中，120这一数值不计算在“115－120”这一组内，而计算在“120－125”组中，其余类推。当然，对于离散变量，可以采用相邻两组组限间断的办法解决“不重”的问题。

D. 在画频率分布直方图时,先选组距还是组数

通常需要先初步确定组距，再确定组数。

样本容量不超过100时，常分成5~12组，组距的选择力求“取整”。

频率分布直方图直观形象地表示了样本的频率分布，从这个直方图上可以求出样本数据在各个组的频率分布，根据频率分布直方图估计样本(或者总体)的平均值时，一般是采取组中值乘以各组的频率的方法。

(4)组距的算法应该是扩展阅读

连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点，就得到频率分布折线图．随着样本容量的增加，作图时所分的组数增加，组距减小，相应的频率分布折线图就会越来越接近于一条光滑的曲线，统计中称之为总体密度曲线，它能够更加精细的反映出总体在各个范围内取值的百分比。

从频率分布直方图可以估计出的几个数据：

众数：频率分布直方图中最高矩形的底边中点的横坐标 。

算术平均数：频率分布直方图每组数值的中间值乘以频率后相加。

加权平均数：加权平均数就是所有的频率乘以数值后的和相加。

中位数：把频率分布直方图分成两个面积相等部分的平行于Y轴的直线横坐标。

E. 怎么求组距和组数啊是不是先求组距在求组数啊应该怎么求啊

在统计过程中，通常是根据数据的分布先确定组距，然后根据组数计算组距。
而公式
R÷组数=组距
是否有漏洞：比如R=30，组数=6，则组距=5,
但实际上当组距=5时，30/5=6，应该分6+1=7组。

F. 高中频率分布直方图 频数，频率，组距，概率各是哪个，之间公式是什么，通俗一点不要唠叨

看坐标的含义，横坐标为数据（分过租后的数据），纵坐标为频率除以组距。故矩形面积即为频率。

处理数据：（都是求横坐标）

（1）众数：面积最大的矩形对应的底的中点的横坐标

（2）中位数：先大概判断面积一半的分界线，再计算面积，少则加，多则减（相比于0.5）

（3）平均数：每个小矩形的面积乘以对应小矩形的中点横坐标，其实就是平均值的数据乘以对应频率

（4）极差：最大值减最小值

（5）方差：差的平方的平均数（差：数据与平均值的差）综上所述。

(6)组距的算法应该是扩展阅读：

⑴设二倍体生物个体的某一基因座上有两个等位基因A和a，假设种群中共有N个个体，而AA、Aa、aa三种基因型的个体数分别为n1、n2、n3，那么种群中A基因的频率和AA基因型的频率分别是：

①A基因的频率=A基因的总数/（A基因的总数+a基因的总数）=(2n1+n2)/2N 或 n1/N+n2/2N

②AA基因型的频率=AA基因型的个体数/该二倍体群体总数=n1/N。

⑵基因频率与基因型频率的计算关系，由上述①②推得：A基因的频率=n1/N+1/2·n2/N=AA基因型的频率+1/2·Aa基因型的频率。

基因频率计算类型及其公式推导：

理想状态下的种群就是处于遗传平衡状况下的种群，遵循“哈迪──温伯格平衡定律”。遗传平衡指在一个极大的随机自由交配的种群中，在没有突变发生，没有自然选择和迁移的条件下，种群的基因频率和基因型频率在代代相传中稳定不变，保持平衡。

一个具有Aa基因型的大群体(处于遗传平衡状态的零世代或某一世代），A基因的频率P(A)=p，a基因的频率P(a)=q，显性基因A的基因频率与隐性基因a的基因频率之和p+q=1。

其雌雄个体向后代传递基因A型配子的频率为p，与其相对应的传递隐性基因a型配子的频率为q，则可用下表1来表示各类配子的组合类型。

G. 频数分布表的组距怎么求

组距=R(最大值-最小值)÷组数

组距是指每组的最高数值与最低数值之间的距离。在分组整理统计量数时，组的大小可因系列内量数的全距及所要划分的组数的不同而有所不同。每一组的最小限度叫做下限，最大限度叫做上限。下限和上限之间的距离，即为组距。

例如：

比如R=30,组数=6,则组距=5,但实际上当组距=5时,30/5=6,应该分6+1=7组。

(7)组距的算法应该是扩展阅读：

组距分组的原则

采用组距分组时，需要遵循“不重不漏”的原则。“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现；“不漏”是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。

为解决“不重”的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”，即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内，而计算在下一组内。例如，在表的分组中，120这一数值不计算在“115－120”这一组内，而计算在“120－125”组中，其余类推。当然，对于离散变量，可以采用相邻两组组限间断的办法解决“不重”的问题。

而对于连续变量，可以采取相邻两组组限重叠的方法，根据“上组限不在内”的规定解决不重的问题，也可以对一个组的上限值采用小数点的形式，小数点的位数根据所要求的精度具体确定。例如，对零件尺寸可以分组为10－11.99、12－13.99、14－15.99，等等。

在组距分组中，如果全部数据中的最大值和最小值与其他数据相差悬殊，为避免出现空白组（即没有变量值的组）或个别极端值被漏掉，第一组和最后一组可以采取“××以下”及“××以上”这样的开口组。开口组通常以相邻组的组距作为其组距。

参考资料来源：网络-组距

H. 帮忙回答一下，全距、组距、标准差区别和联系

如果共有n个数据a1,a2,a3,.,an,它们的算术平均值是a,标准差的正确算法是：
将每个数减去a的差作平方和,这样得到的和除以n-1,再开方求算术平方根,即得标准差.
用excel的stdevp函数即可实现.

I. 组距式标准差怎么算，如何求组数据的标准差

如果共有n个数据a1,a2,a3,.,an,它们的算术平均值是A,标准差的正确算法是：
将每个数减去A的差作平方和,这样得到的和除以n-1,再开方求算术平方根,即得标准差.
用EXCEL的STDEVP函数即可实现.