在统计学中，期尾差是指数据分布的两端与均值之间的距离。期尾差分为上期尾差和下期尾差，而期尾差中则指上期尾差和下期尾差的平均值。
计算期尾差中需要先计算出上期尾差和下期尾差。首先计算出数据的均值，然后计算出距离均值一定倍数的数据个数。对于正态分布的数据来说，通常取两倍标准差的范围作为期尾差。上期尾差为数据分布上限与均值的距离，下期尾差为数据分布下限与均值的距离。最后将上期尾差和下期尾差求平均值即为期尾差中。
期尾差可以用来研究数据的分布情况，以及数据集中程度的大小。如果期尾差较大，说明数据分布比较分散，集中程度较低；反之，如果期尾差较小，说明数据分布比较集中，集中程度较高。期尾差也可以用来检测数据是否满足正态分布的要求。
如果期尾差较大，说明数据分布比较分散，集中程度较低。可以通过以下方法减小期尾差：
1. 增大样本容量。如果样本容量足够大，数据分布就会接近正态分布，期尾差就会变小。
2. 筛选数据。将数据清洗后，去除一些极端值，也可以减小期尾差。
3. 数据转换。
期尾差和标准差都是反映数据分布的指标，但它们的计算方法和计算意义有所不同。标准差是衡量数据分布离散程度的指标，和平均值同时使用可以描述数据的大致分布情况。期尾差则是从数据的两端考虑数据集中程度的大小，适合描述极值数据影响的情况。
期尾差中是指上期尾差和下期尾差的平均值。而期尾差率则是期尾差占整个数据区间长度的比例。例如，某数据区间长度为100，上期尾差和下期尾差都为10，那么期尾差中为10，期尾差率为0.1。
期尾差中只考虑数据分布的两端与均值之间的距离，无法刻画分布的其他特征。
期尾差中可以用来研究数据的分布情况，更加集中的数据分布会有更小的期尾差中。计算期尾差中需要先计算出上期尾差和下期尾差，然后将其平均值算出即可。我们也可以通过增大样本容量、筛选数据和数据转换等方式减小期尾差。期尾差与标准差的计算方法和意义有所不同，在实际中需要根据具体情况选择使用哪一种指标。
