哪种集中趋势度量与 ogives 相关？

在统计学中，ogive 是指经验分布函数的一种图形展示方式。而集中趋势度量是对一组数据进行概括和描述的量，用于表示数据的中心位置。在统计学中，有多种集中趋势度量，如均值、中位数、众数等。

其中，与 ogives 相关的集中趋势度量是中位数。中位数是将一组数据从小到大排列后，处于中间位置的数值，可以看做是数据的“中心点”。

在制作 ogives 时，中位数经常被用作划分数据集合的点，从而使得 ogives 的曲线更加清晰地展现出数据的变化趋势。

以下是一个示例代码片段，展示如何使用 Python 计算数据集的中位数，并制作出对应的 ogive：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(loc=10, scale=2, size=1000)

# 计算数据的中位数
median = np.median(data)

# 制作 ogive
hist, bin_edges = np.histogram(data, bins=np.arange(0, 20, 0.5))
cumulative = np.cumsum(hist)
plt.plot(bin_edges[1:], cumulative)
plt.axvline(x=median, color='red', linestyle='--')
plt.show()

在上述代码片段中，首先使用 NumPy 库生成了一个均值为 10、标准差为 2 的正态分布随机数据集。然后，使用 NumPy 中的 median 函数计算数据集的中位数。

最后，使用 Matplotlib 库制作出了数据集对应的 ogive，并在图示中用红色虚线标记了中位数的位置。