度数分布
度数分布化されたデータは元のデータよりも扱いが容易である。度数分布から中央値、平均値、標準偏差を求める単純なアルゴリズムが存在する。
複数の度数分布間の差異と類似性の評価から仮説検定が考案された。この評価には代表値や平均の測定や統計的ばらつき(標準偏差や分散)の測定が関係する。
平均と中央値が異なる場合、度数分布に歪みがあると称する。度数分布の尖度とは、平均値への集中の度合であり、ヒストグラムで表した場合のグラフの尖り具合である。正規分布以上に尖っている場合を「急尖的; leptokurtic」と称し、逆の場合を「緩尖的; platykurtic」と称する。
度数分布は暗号解読での頻度解析にも使われる。これは文字の種類ごとの出現頻度と言語における文字種ごとの出現頻度から暗号を解読する手法である。