（读者和奇趣统计宝坐在图书馆的一角，读者拿着一本统计学的书，翻来覆去地看着）
读者：你好，我最近在学习统计学，对于对称中心，公共变异和佩尔托图的数学期望还有些疑惑，能否请你解答一下？
奇趣统计宝：当然可以，我很乐意帮助你理解这些概念。那么，你能先告诉我你对于这些概念的理解是什么吗？
读者：我知道对称中心指的是数据分布的中心位置，在一组数据中这个位置左右两边的数值是相等的。公共变异则是描述相同数据来源（如各个组织的销售额）的数据分布情况，用来比较各个组织之间的差异。而佩尔托图就是将相同数据来源的各个组织的销售额按照幅度和频率划分为不同的段，从而组成的一种图形，用来帮助我们了解数据的分布情况。
奇趣统计宝：非常好，你对这些概念的理解是比较准确的。对于数学期望，我们可以来探讨一下。它指的是样本中每个数据点的权重加权平均值，表示样本的中心位置。
读者：那么，对于佩尔托图中条的宽度和高度，它们与数学期望有什么关系吗？
奇趣统计宝：佩尔托图中直条的宽度和高度被用来表示每个组织的销售额。而佩尔托图的重点在于将数据分成互斥的段并进行排序，这样我们可以通过观察它们来找到数据集中的趋势和异常。当我们通过佩尔托图观察数据时，一种方法是在佩尔托图上绘制一条横线，该线应在数据的对称中心处，对称中心是样本的数学期望。这样我们就可以快速确定数据集的中心位置。
读者：但是在实际使用中，可能会遇到一些特殊情况，如有影响因素的调整。我能否请你举例说明一下？
奇趣统计宝：当我们将数据进行调整以消除某些影响因素时，佩尔托图的形状也可能发生变化。例如，在比较不同生产线的性能时，一些生产线的工作时间可能比其他生产线更长，这将导致它们的销售额更高。如果我们希望比较不同生产线的销售额而忽略工作时间的因素，我们可以将销售额除以工作时间，这就是所谓的“销售额/小时”。在佩尔托图中，我们将使用这个数字而不是原始销售额来绘制直条。
读者：原来如此，我对这些概念有了更深入的了解。谢谢你的解答。
奇趣统计宝：不用谢，希望我的解答能够帮助你更好地理解统计学，让你在应用统计学时更加得心应手。