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皮尔逊研究了平均数、中数、众数之间的关系，发现三者之间的经验关系为：M与Md的距离占M与Mo的距离的三分之一，而Md与Mo占三分之二，即：
由上式可导出Mo=3Md-2M
用皮尔逊经验法这个公式计算的众数，只能作为一个近似值，它不受次数分布的影响，也只能在分布接近正态的情况下应用。
2.金氏插补法
式中：Lb为含众数这一区间的精确下限；
fa为高于众数所在组一个组距那一分组区间的次数；
fb为低于众数所在组一个组距那一分组区间的次数；
i为组距。
金氏插补法适合次数分布比较偏斜的情况，比较接近正态的分布也适用。
用这两种方法对同一组数据计算求得的众数一般略有出入。
（二）众数的意义与应用
众数的概念简单明了，容易理解，但它不稳定，受分组影响，亦受样本变动影响。
计算时不需每一个数据都加入，因而较少受极端数目的影响，反应不够灵敏。
用观察法得到的众数，不是经过严格计算而来，用公式计算所得众数亦只是一个估计值。
同时，众数不能作进一步代数运算。
总数乘以众数，也与数据的总和不相等。
由此可见，众数不是一个优良的集中量数，应用也不广泛。
在下述情况下，则会经常应用众数：①当需要快速而粗略地寻求一组数据的代表值时；②当一组数据出现不同质的情况时，可用众数表示典型情况，如工资收入、学生成绩等常以次数最多者为代表值；③当次数分布中有两极端的数目时，除了一般用中数外，有时也用众数；④当粗略估计次数分布的形态时，有时用平均数与众数之差，作为表示次数分布是否偏态的指标。
另外，当一组数据中同时有两个数值的次数都比较多时，即次数分布中出现双众数（bimodal）时，也多用众数来表示数据分布形态。
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