常见用于描述数据分布中心的统计量有：均值、中位数、众数和四分位数。
1.均值：
均值是描述数据分布中心位置的最常用统计量之一。它表示一组数据的平均值，计算方法是将所有数据相加，再除以数据的个数。均值对异常值非常敏感，如果数据中存在极端值或者偏离较大的数据点，均值可能不是一个很好的代表。
2.中位数：
中位数是将一组数据按照大小排序后，处于中间位置的数值。如果数据个数为奇数，中位数就是排序后的中间值；如果数据个数为偶数，中位数则是中间两个数的平均值。中位数相对于均值来说，对异常值不敏感，更能反映数据集的整体分布情况。
3.众数：
众数是一组数据中出现次数最多的数值。如果数据集中存在多个众数，那么该数据集被称为多峰分布。众数对于描述数据中心位置比较适用，特别是在处理离散型数据时。
4.四分位数：
四分位数是将一组数据按照大小排序后，分割成四个等分的数值。第一个四分位数（Q1）表示数据的25%分位点，即将数据集的前25%按照大小排序后的数值。
第二个四分位数（Q2）表示数据的50%分位点，即中位数；第三个四分位数（Q3）表示数据的75%分位点，即将数据集的后25%按照大小排序后的数值。四分位数能够帮助我们了解数据的分布形态，检测数据的离群点。
5.极差：
极差是一组数据中最大值和最小值之间的差值。极差能够直观地反映数据的离散程度，但它没有考虑中间数据的分布情况，容易受到异常值的影响。
6.平均绝对偏差：
平均绝对偏差是一组数据与其均值之间的差值的绝对值的平均值。它可以用来衡量数据的离散程度，越大代表数据越分散，越小代表数据越聚集。
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