读者：您好，奇趣统计宝。我今天想请教一些统计学的问题。最近我在做一个调查，发现有几个指标经常被提及，但是我不太明白它们具体是什么意思。第一个是“事件对称差”，您能为我解释一下吗？
奇趣统计宝：当然可以。事件对称差指的是两个集合之间的差异。比如说，如果我们有两个集合A和B，那么它们的对称差就是所有只存在于A或者B中的元素组成的集合。举个例子，如果A={1,2,3}，B={3,4,5}，那么它们的对称差就是{1,2,4,5}。在统计学中，对称差可以用来计算两个数据集之间的差异。
读者：明白了，感谢解释。另外一个指标是“斯皮尔曼等级相关”，这个该怎么理解呢？
奇趣统计宝：斯皮尔曼等级相关是一种测量两个变量之间相关性的方法，尤其适用于非正态分布的数据。它使用等级来代替实际数值，比如说我们可以把数据按照大小排序并标上等级，然后比较它们之间的相关性。比如说，我们可以用斯皮尔曼等级相关来判断某种药物对于疾病症状的改善程度是否与服药时间相关。
读者：非常感谢，这两个指标我现在都有了比较清晰的理解。还有一个问题，就是“污染分布”这个名词。我在研究环境污染问题时遇到的，也是不太懂。
奇趣统计宝：污染分布指的是环境中污染物的空间或时间分布情况。在环境污染研究中，我们经常需要了解污染物在环境中的分布，以及污染来源、传输途径等信息。比如说，如果我们想研究某个地区的水体污染状况，我们需要知道污染物在水体中的分布情况，以及可能的污染源和传输途径。
读者：谢谢解释。最后一个问题是关于加权平均数的。我知道算术平均数是把所有数据加起来然后除以数据总数，但加权平均数又是怎样计算的呢？
奇趣统计宝：加权平均数更适用于多个数据集的操作。它的计算方式类似于算术平均数，只不过每个数据点都会被乘以一个权重因子。比如说，我们有一组数据集{1,2,3}，其中1的权重为2，2的权重为3，3的权重为4。那么它们的加权平均数就是(1×2+2×3+3×4)/(2+3+4)=2.5。
读者：明白了，这样计算可以更好地反映数据集中每个数据点的重要程度。非常感谢您的解答，现在我对这些概念有了更深刻的理解。
奇趣统计宝：不客气，我很高兴能够帮助您解决问题。如果您以后还有任何问题，欢迎随时再来问我。