应用百分位数P95,需要的条件是A. 数据服从正态分布B. 数据的变异大小C. 不能有异常值D. 样本含量比较大E. 随机样本

百分位数（如P95）是描述数据位置的统计量，常用于反映数据分布的特定位置。其应用的核心条件在于数据的来源是否具有代表性。具体来说：

• 随机性：数据必须通过随机抽样获得，确保结果能推断总体特征。
• 非参数性质：百分位数不依赖数据分布形态（如正态性），也不严格要求样本量大小，但样本量过小可能影响估计精度。

因此，关键条件是数据为随机样本，其他选项（如正态分布、无异常值等）并非必要。

选项分析

• A. 数据服从正态分布
  百分位数属于非参数统计量，无需数据服从特定分布，因此此条件不成立。

• B. 数据的变异大小
  变异大小影响数据离散程度，但百分位数关注位置而非变异，与条件无关。

• C. 不能有异常值
  百分位数对异常值具有稳健性，即使存在异常值仍可计算，因此此条件不必要。

• D. 样本含量比较大
  较大样本量可提高估计精度，但小样本也可计算百分位数，非必要条件。

• E. 随机样本
  随机性是统计推断的基础，确保结果能代表总体。若数据非随机，结论可能偏倚，因此此条件必要。