常见化合价表
常见化合价表
化合价的概念
元素的“化合价”是元素的一种重要性质，这种性质只有跟其他元素相化合时才表现出来。就是说，当元素以游离态存在时，即没有跟其他元素相互结合成化合物时，该元素是不表现其化合价的，因此单质中元素的化合价为“0”。例如Zn、C、H2等。
部分元素的化合价
部分元素的化合价
1
H:1,-1
Li,Na,K,Pb,Cs:1
Cu,Ag:1,2,3
Au:1,3
2
Be,Mg,Ca,Zn,Sr,Cd,Ba,Ra:2
Hg:1,2
3
B,Al,Sc,Ga,Y,La,Pr-Lu,Ac:3
In,Tl:1,3
4
C,Si,Ge,Sn,Pb:2,4
Ti,Zr:2,3,4
Ce,Hf,Th:3,4
5
N:-3,1,2,3,4,5
P:-3,1,3,4,5
As,Sb:-3,3,5
Bi:3,5
V,Nb,Ta:2,3,4,5
Pa:3,4,5
6
O:-2,-1,2
S,Se,Te:-2,2,4,6
Po:2,4,6
Cr:2,3,6
Mo,W:2,3,4,5,6
U:3,4,5,6
7
F:-1
Cl:-1,1,3,4,5,6,7
Br,I:-1,1,3,5,7
Mn:2,3,4,6,7
Tc,Re:4,5,6,7
Np,Pu:3,4,5,6,7
8
Xe:1,4,6,8
Ru:2,3,4,5,6,7,8
Fe,Os:2,3,4,5,6,8
Co,Ni,Pd:2,3,4
RhIr,Pt:2,3,4,5,6
9
NH4：+1 PO4：-3
非金属元素的化合价
由于金属元素的原子最外层电子数少于4个，故在化学反应中易失去最外层电子而表现出正价，即金属元素的化合价一定为正。非金属元素跟金属元素相化合时，通常得电子，化合价为负。但是，当非金属元素跟氧元素结合时，氧元素一定为负价，另一种非金属元素就表现正价了。例如：硫元素，跟金属元素或氢元素化合时硫元素表现负价：
元素化合价常用口诀表（金属显正价，非金属显负价）
一价钾钠氯氢银，
二价氧钙钡镁锌，
三铝四硅、五价磷，
二三铁、二四碳，
二四六硫都齐全，
铜汞二价最常见，
单质价数都为零。
一价氢氟钾钠银，
二价氧钙钡镁锌，
三价铝，四价硅，
三五价为磷，
一二汞铜，二三铁，
四七锰，二四碳，
二四六硫三五氮，
一五七氯常常见，
单质零价永不变。
一价氢氯钾钠银，
二价氧钙钡镁锌。
三铝四硅五价磷，
谈变价也不难，
二三铁，二四碳，
铜贡正二最常见，
单质元素价为零，
正价、负价要分明。
适合初学者的口诀
钾钠银氢正一价
钙镁钡锌正二价
二三铁、二四碳、三铝四硅磷五价、铜汞常见正二价
氟氯溴碘负一价
氧硫元素负二价
最后提醒那单质零价别忘啦
如何选择的应用众数中位数平均数还是方差
平均数：反映了一组数据的平均大小，常用来一代表数据的总体 “平均水平”。
中位数：像一条分界线，将数据分成前半部分和后半部分，因此用来代表一组数据的“中等水平”。
众数：反映了出现次数最多的数据，用来代表一组数据的“多数水平”。
这三个统计量虽反映有所不同，但都可表示数据的集中趋势，都可作为数据一般水平的代表。
平均数：与每一个数据都有关,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。主要缺点是易受极端值的影响，这里的极端值是指偏大或偏小数，当出现偏大数时，平均数将会被抬高，当出现偏小数时，平均数会降低。
中位数：与数据的排列位置有关，某些数据的变动对它没有影响；它是一组数据中间位置上的代表值，不受数据极端值的影响。
众数：与数据出现的次数有关，着眼于对各数据出现的频率的考察，其大小只与这组数据中的部分数据有关，不受极端值的影响,其缺点是具有不惟一性，一组数据中可能会有一个众数，也可能会有多个或没有 。
平均数：是统计中最常用的数据代表值，比较可靠和稳定，因为它与每一个数据都有关，反映出来的信息最充分。平均数既可以描述一组数据本身的整体平均情况，也可以用来作为不同组数据比较的一个标准。因此，它在生活中应用最广泛，比如我们经常所说的平均成绩、平均身高、平均体重等。
中位数：作为一组数据的代表，可靠性比较差，因为它只利用了部分数据。但当一组数据的个别数据偏大或偏小时，用中位数来描述该组数据的集中趋势就比较合适。
众数：作为一组数据的代表，可靠性也比较差，因为它也只利用了部分数据。。在一组数据中，如果个别数据有很大的变动，且某个数据出现的次数最多，此时用该数据（即众数）表示这组数据的“集中趋势”就比较适合。
平均数、中位数和众数的联系与区别:
平均数应用比较广泛，它作为一组数据的代表，比较稳定、可靠。但平均数与一组数据中的所有数据都有关系，容易受极端数据的影响；简单的说就是表示这组数据的平均数。中位数在一组数据中的数值排序中处于中间的位置，人们由中位数可以对事物的大体进行判断和掌控，它虽然不受极端数据的影响，但可靠性比较差；所以中位数只是表示这组数据的一般情况。众数着眼对一组数据出现的频数的考察，它作为一组数据的代表，它不受极端数据的影响，其大小与一组数据中的部分数据有关，当一组数据中，如果个别数据有很大的变化，且某个数据出现的次数较多，此时用众数表示这组数据的集中趋势，比较合适，体现了整个数据的集中情况。
平均数、中位数和众数它们都有各自的的优缺点:
样本中各数据与样本平均数的差的平方和的平均数叫做样本方差；样本方差的算术平方根叫做样本标准差。样本方差和样本标准差都是衡量一个样本波动大小的量，样本方差或样本标准差越大，样本数据的波动就越大。
数学上一般用E{[X-E(X)]^2}来度量随机变量X与其均值E(X)的偏离程度，称为X的方差。
定义
设X是一个随机变量，若E{[X-E(X)]^2}存在，则称E{[X-E(X)]^2}为X的方差，记为D(X)或DX。即D(X)=E{[X-E(X)]^2}，而σ(X)=D(X)^0.5（与X有相同的量纲）称为标准差或均方差。
由方差的定义可以得到以下常用计算公式：
D(X)=E(X^2)-[E(X)]^2
方差的几个重要性质（设一下各个方差均存在）。
（1）设c是常数，则D(c)=0。
（2）设X是随机变量，c是常数，则有D(cX)=c^2D(X)。
（3）设X，Y是两个相互独立的随机变量，则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。
（4）D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c，即P{X=c}=1，其中E(X)=c。
