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统计学数据的图表展示

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应用统计学第2章统计表统计图

应用统计学第2章统计表统计图

对数图可以直观反映时间序列的环比变化趋势
可以在Office图表类型中选择自定义类型中的“对数图” ，也可通过将一般折线图纵轴“坐标轴格式” 中的“刻度” 设为“对数刻度”来绘制对数图。
例：某公司总成本和劳动成本的增长
该公司总成本和劳动成本每年增加相同的数量 ，因而用绝对数据作图时两条线是平行的，不小心 可能会得出劳动成本占总成本固定比例的误解。实 际上第1年占40%，第6年占60%。使用对数图就可以 清晰反映劳动成本有更高的增长率。
“平滑线”复选框，就将折线图转换为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的一
类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强度
，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
1.频数分布表
频数分布表列出了一系列分类数据的频率、总数 或百分比，可以看出不同类别数据间的区别。
表2-1 1 000美元用途的频数分布表
用钱做什么 购买奢侈品、旅游或礼物 向慈善机构捐款 还贷 储蓄 购买必需品 其他
百分比/% 20 2 24 31 16 7
2.条形图
3.圆饼图
4.帕累托图
L = [ 10 × log 10 n ] 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别
直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出 具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始 数值，保留了原始数据的信息
未分组数据—茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶
数据个数
10 788
3
11 022347778889

统计学 第 2章 数据的图表展示

统计学 第 2章 数据的图表展示
一、统计表的构成
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表

应用统计学第2章--统计表统计图

应用统计学第2章--统计表统计图

图1.8 偏态曲线 例如收入和财富的频数分配曲线就是右偏的，大量财富 都集中在极少数富豪手中，而多数人则是低收入者。
此外，在产品质量管理中也普遍存在这种现象，如多数 次品都集中出在少数工人手中；次品也大都出在少数几道 工序上。这就要求在管理和控制上需要突出重点、抓住关 键因素。
33
③ J 形曲线
正J形
某企业职工工资的分组统计
月工资(分组)
1000 以下
1000～1500
1500～2000
2000～3000
3000～3500 3500～4000
4000 及以上
合
计
人数(频数) 150 185 256 262 120 54 8
1035
比率(频率%) 14.5 17.9 24.7 25.3 11.6 5.2 0.8 100
19
过分压缩了Y轴
4000 失
业 人
3000
数 ：
2000
千 人 1000
0 1989
1990 1991 1992 1993
图1.2 失业人数统计图
1994
1995
20
过分压缩了X轴
4000
失 业 人 3000 数 ： 千 2000 人
1000
图1.3 失业人数统计图
21
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
35
120
30
100
25 20 15 10
80 60 40
5
20
0
0
储蓄 还贷 购买奢侈品、 旅游或礼 物 购买必需 品 其他 捐款
有钱要做什么 6
§2.2 数值数据的整理
当数据量很大时，首先可以将数值数据进行排序或用 茎叶图描述以获得初步信息。 (1) 排序

贾俊平《统计学》章节题库(含考研真题)(数据的图表展示)【圣才出品】

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2．下面哪个方图 B．茎叶图 C．条形图 D．箱线图 【答案】B
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【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是 由数字组成的。ACD 三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。
8．对于 100 名学生某一门课程的成绩，若想得到四分之一分位数、中位数与四分之三 分位数，以下哪种描述统计的办法更有效？（ ）[中山大学 2012 研]
A．直方图 B．茎叶图 C．饼图 D．点图
4 / 33
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【答案】B
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12．饼图的主要用途是（ ）。 A．反映一个样本或总体的结构 B．比较多个总体的构成 C．反映一组数据的分布 D．比较多个样本的相似性 【答案】A 【解析】饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形。它主要用于表示一个 样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例，对于研究结构性问题十分有用。
【解析】直方图、饼图描述的数值型数据是分组数据，而茎叶图描述的是未分组的数值
型数据，点图描述的是两个变量之间的关系。茎叶图保留了原始数据的信息，可以计算其分
位数。
9．某外商投资企业按工资水平分为四组：1000 元以下，1000～1500 元；1500～2000 元；2000 元以上。第一组和第四组的组中值分别为（ ）。[首经贸 2009 研]
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第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题 1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（ ）。[中国海洋大学 2018 研] A．条形图 B．茎叶图 C．直方图 D．饼图 【答案】C 【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。 条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形 的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占 全部数据的比例。

柏拉图分析数据与图表

柏拉图分析数据与图表

数据量限制
柏拉图分析适用于处理大量数据，但如果数据量过小，可能会影 响结果的准确性和可靠性。
分类问题处理不足
柏拉图分析主要针对连续变量进行，对于分类问题处理能力有限。
依赖主观判断
在确定关键因素和分类时，有时会存在主观判断的偏差，影响结 果的客观性和准确性。
未来发展方向
结合其他分析方法
柏拉图分析可以结合其他数据分 析方法，如回归分析、聚类分析 等，以提高分析的准确性和可靠 性。
03
质量或业绩的关键因素。
柏拉图分析的原理
通过将数据按照大小进行排序， 并将频数或累计频数绘制在图表 上，可以直观地观察数据的分布
情况。
通过观察柏拉图，可以快速识别 出哪些因素对总体影响最大，从 而确定需要优先改进或关注的领
域。
柏拉图分析可以帮助人们抓住问 题的关键，集中精力解决主要矛 盾，提高工作效率和资源利用率。
数据收集
收集生产过程中的质量检测 数据，包括不合格品数量、 不合格品类型、生产批次等 信息。
数据分析
使用柏拉图分析工具，将数 据按照生产批次进行分类， 并计算各批次不合格品数量 的比例。
结果展示
通过柏拉图展示各批次不合 格品数量的比例，发现质量 问题出现的规律和原因，为 制定改进措施提供依据。
案例三：项目进度管理
柏拉图分析不仅适用于工 业领域，还可以应用于其 他领域，如服务业、医疗 等。
02 柏拉图分析的基本概念
柏拉图的定义
01
柏拉图是一种图形化表示方法，用于展示数据分布和识别关键 因素。
02
它通常以柱状图的形式展示，横轴表示类别，纵轴表示频数或
累计频数。
柏拉图通常用于质量管理和数据分析领域，帮助识别影响产品

统计学--常用图表

统计学--常用图表

统计学--常用图表
常用图表
一. 图表的基本概念
图表包括统计图和统计表
1-1. 统计图
概念：统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。

它具有直观、形象、生动、具体等特点。

塔夫特认为的一张好图应具由的基本特征：
•显示数据
•避免歪曲
•强调数据之间的比较
•服务于一个明确的目的
•有对图形的统计描述和文字说明
•让读者把注意力集中在图形的内容上，而不是制作图形的程序上
塔夫特提出的五条鉴别图形优劣的准则：
•一张好图应当精心设计，有助于洞察问题的实质
•一张好图应当使复杂的观点得到建明、确切、高效的阐述
•一张好图应当能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息
•一张好图应当是多维的
•一张好图应当表述数据的真实情况
1-2. 统计表
概念：统计表是反映统计资料的表格,它一般由四个主要部分组成，即表头、行标题、列标题和数据资料。

设计和使用统计表要注意的几点：
•首先，要合理安排统计表的结构。

由于强调的问题不同，行标题和列标题可以互换，但应使统计表的横竖长度比例适当，避免出现过高或过宽的表格形
式
•其次，表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容
•再次，表中的上下两条横线一般用粗线，中间的其他线用细线。

统计学课件第3章 数据的图表展示


2
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南审理学院
图表的力量（续）
历史上著名的统计图表
拿破仑的大军团进军俄国
Minard绘制的地图，展现了1812年拿破仑的 大军团进军俄国的路线（上半部分）和撤退 时的气温变化（下半部分）。这一历史事件 中，法军数量的急剧减少以及恶劣的气候条 件一览无遗
法国科学家Étienne-Jules Marey称“该图所 展现出的雄辩对历史学家的笔是一种极大的 挑战”
6
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图表的力量（续）
南丁格尔的极坐标面积图：两幅图分别是1854年和1855年的 军队伤亡人数，一年12个月恰好可以将极坐标分为12等分， 每一瓣代表一个月。图中用颜色标记出了三种死亡原因。
7
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图表的力量（续）
3
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图表的力量（续）
4
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图表的力量（续）
这一史诗般的历史时刻被Charles Joseph Minard转换成了信息视觉化 的先驱作品。1861年，这位法国工程师出版了1812－1813征俄战役中法 国部队连续伤亡图解。这幅1861年出版的信息图，以拿破仑在1812征俄 战役中遭遇的灾难为主题。这幅图使用了好几种二维变量：线条的粗细 表示军队的强弱，数字指示关键转折点的军力。从左到右： ——图像顶端最粗的线条表示最初渡河的422，000人，他们一路深入到俄国 领土，在莫斯科停下来的时候还有100，000人左右。从右到左，他们朝 西走回头路，渡过Niemen河的时候，仅仅剩下10，000。随着大部队和 余部会师（比如在渡贝尔齐纳河之前），图中显示的数字降中也有升。 ——图的下半部分是从右往左看的。它用列氏度（将列氏度乘以1¼可以得到 相应的摄氏度，例如-30°R = −37.5 °C）显示了法国军队从俄国撤退 时的气温变化。从莫斯科的接近0°R（译注：原文此处未写明温度，该 数据由原图推断得出。）到这次灾难性冒险结束时的-30°R。 单纯的作图以非常形象的方式表示出了事件的规模以及在短短几个月里 法国军队每况愈下的过程。这幅地图很实在地告诉我们数据视觉化和图 象的交流的魅力：这幅地图通过各种不同的手段，仅仅用图像就描述出 征俄战役惨败的各项重要数据，以及这场灾难是如何发生的。信息设计 及稍后出现的数据视觉化的长处之一就是它能减少看懂一个特定事件的 来龙去脉所需要的时间，同时还能够更好地突出重点。

第3章 数据的图表展示


2 - 13
统计学
STATISTICS
等组距分组
(步骤)
1. 确定组数：组数的确定应以能够显示数
据的分布特征和规律为目的
2. 确定组距：组距(class width)是一个组的
上限与下限之差，可根据全部数据的最大 值和最小值及所分的组数来确定，即 组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
2 - 28
统计学
STATISTICS
统计表的设计
1.统计表的常用结构 2.设计统计表的一般规则
2 - 29
统计学
STATISTICS
本章小结
1.数据的预处理 2.品质数据的整理与展示 3.数值型数据的整理与展示 4.合理使用图表
2 - 30
统计学
STATISTICS
作业
1、P78-3.1 2、P79-3.3 3、P79-3.4 4、P82-3.12
2-4
统计学
STATISTICS
3.2 品质数据的整理与展示
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
一、图示用数据计算 1.频数:落在某一特定类别或组中的数据个数 2.频数分布:各个类别或组的频数汇总表 3.比例和百分比 4.比率:不同类别数值之间的比值
2-6
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
我一眼就看出 来了，周加工 零 件 在 100 ～ 110 之 间 的 人 数最多!
直方图的绘制
12
8
4
0 80 90 100 110 120 130
某车间工人周加工零件直方图 2 - 19
统计学
STATISTICS

《统计学》数据的表格与图形表示

第三章数据的表格与图形表示
重点：理解“分布”的概念，可通过两种途径来表示分布：表格与图形
1、组织数值数据：有序数组和茎叶图
有序数组(Ordered Array)
对数据进行排序归类
（可用EXCEL或其它计算机软件处理）
茎叶表示 (Stem-and-leaf display)
垂直线左边的数字称为“首数”或“茎”
垂直线右边的数字称为“尾数”或“叶”
选择多少作为茎? 应根据形状。

实例: 美国59个增长共同基金(Mutual funds) 表3.1(p.55）及图3.1
(p.56）.
2、数值数据的表格
频数分布 (Frequency Distribution)（p.61，表3.2)
1) 组数 ( Number of Class)
一般规则：5到15组（取决于观察值的数量）
2）组距 ( Class Interval)
组距＝全距/组数
（1）和（2）是相关的，关键要考虑分布的形状
3）组界 ( Boundary of Class)
不重复而包括全部数值
（注意“互斥且完备”的含义）
频率分布(Relative Frequency Distribution)（表3.3, p.62)
百分比分布 (Percentage Distribution) (表3.4, p.63)
累积频率分布显示了从最低组到最高组频率如何累积 (表3.5, p.64)
先用频数分布建立累计频数分布
累积频率分布只计算频率分布的下界
3、数值数据的图形
04/26/22 商务统计基础（第3章）3-1。

贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解 第3章~第4章【圣才出品】

第3章数据的图表展示一、单项选择题1．对于大批量的数据，最适合描述其分布的图形是（）。

[中国海洋大学2018研] A．条形图B．茎叶图C．直方图D．饼图【答案】C【解析】在应用方面，直方图通常适用于大批量数据，茎叶图通常适用于小批量数据。

条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形；饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形，它主要用于表示一个样本（或总体）中各组成部分的数据占全部数据的比例。

2．下面哪个图形保留了原始数据的信息？（）[对外经济贸易大学2015研]A．直方图B．茎叶图C．条形图D．箱线图【答案】B【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形，它由茎和叶两部分构成，其图形是由数字组成的。

ACD三项都需要对原始数据进行处理，求得一些测度值之后再作出图形。

3．用于显示时间序列数值型数据，以反映事物发展变化的规律和趋势的图是（）。

[重庆大学2013研]A．直方图B．箱线图C．茎叶图D．线图【答案】D【解析】如果数值型数据是在不同时间上取得的，即时间序列数据，则可以绘制线图。

线图主要用于反映现象随时间变化的特征。

4．雷达图的主要用途是（）。

[浙江工商大学2011研、安徽财经大学2012样题] A．反映一个样本或总体的结构B．比较多个总体的构成C．反映一组数据的分布D．比较多个样本的相似性【答案】D【解析】雷达图在显示或对比各变量的数值总和时十分有用。

假定各变量的取值具有相同的正负号，则总的绝对值与图形所围成的区域成正比。

此外，利用雷达图也可以研究多个样本之间的相似程度。

5．美国汽车制造商协会想了解消费者购车时的颜色偏好趋势，抽取新近售出的40辆车并记录其颜色种类（黑、白、红、绿、棕）和深浅类型（亮色、偏淡、中等、偏浓）；你认为以下展示数据的图表中，哪一种不适合用来处理这一样本数据？（）[中山大学2011研]A．散点图B．饼图C．条形图D．频数图【答案】A【解析】散点图是用二维坐标展示两个变量之间关系的一种图形。

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15
数据透视表(pivot table )，使用EXCEL
➢ 第1步：在Excel工作表中建立数据清单 ➢ 第2步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】菜单中
的【数据透视表和数据透视图】 ➢ 第3步：确定数据源区域 ➢ 第4步：在【向导—3步骤之3】中选择数据透视表的输出位置。
然后选择【布局】 ➢ 第5步：在【向导—布局】对话框中，依次将”分类变量“拖至 ➢ 左边的“行”区域，上边的“列”区域，将需要汇总的“变量”
拖至“数据区域” ➢ 第6步：然后单击【确定】，自动返回【向导—3步骤之3】对话
框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表
16
3.2 品质数据的整理与显示 17
数据的整理与显示(基本问题)
1.要弄清所面对的数据类型 ➢ 不同类型的数据，采取不同的处理方式和
方法 2.对分类数据和顺序数据主要是作分类整理 3.对数值型数据则主要是作分组整理 4.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合 于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理 和显示方法并不适合于低层次的数据
9
数据筛选(data filter)
用Excel进行数据筛选
8名学生的考试成绩数据
10
1 数据 审核
3 数据 排序
2 数据 筛选
4 数据 透视表
11
数据排序
1.按一定顺序将数据排列，以发现一些明 显的特征或趋势，找到解决问题的线索 2.排序有助于对数据检查纠错，以及为重 新归类或分组等提供依据 3.在某些场合，排序本身就是分析的目的 之一 4.排序可借助于计算机完成
统计学 第三章 数据的图表展示
学习目标
本章学习目标
➢ 了解数据预处理的内容和目的 ➢ 掌握分类和顺序数据的整理与显示方法 ➢ 掌握数值型数据的整理与显示方法 ➢ 用Excel作频数分布表和图形 ➢ 合理使用图表
2
3.1 数据的预处理 3
数据的预处理
数据审核
检查数据中的错误
数据筛选
找出符合条件的数据
12
数据排序
1.分类数据的排序 ➢ 字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上用
升序 ➢ 汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，也
可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降序之 分 2.数值型数据的排序 ➢ 递增排序：设一组数据为x1，x2，…，xn，递增 排序后可表示为：x(1)<x(2)<…<x(n) ➢ 递减排序：可表示为：x(1)>x(2)>…>x(n)
22
分类数据整理—频数分布表(例题分析)
23
分类数据整理—频数分布表(例题分析)
24
分类数据整理—频数分布表(例题分析)
频数
16 15
1.用宽度相同的条形的高度或长短来
12
11
9
Hale Waihona Puke 986表示各类别数据的图形 2.有单式条形图、复式条形图等形式
4
3.主要用于反映分类数据的频数分布
0 可口 旭日升 百事 汇源 露露
13
1 数据 审核
3 数据 排序
2 数据 筛选
4 数据 透视表
14
数据透视表(pivot table )
1.可以从复杂的数据中提取有用的信息 2.可以对数据表的重要信息按使用者的习 惯或分析要求进行汇总和作图 3.形成一个符合需要的交叉表(列联表) 4.在利用数据透视表时，数据源表中的首 行必须有列标题
18
1
分类数据的 整理与图示
2
顺序数据的 整理与图示
19
分类数据的整理(基本过程)
☺☺☺☺☺
1.列出各类别 2.计算各类别的频数 3.制作频数分布表 4.用图形显示数据
分类 A B C D E
频数
比例
百分比 比率
20
分类数据的整理(可计算的统计量)
1.频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 2.比例(proportion) ：某一类别数据个数占全部 数据个数的比值 3.百分比(percentage) ：将对比的基数作为100 而计算的比值 4.比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值
3 数据 排序
2 数据 筛选
4 数据 透视表
8
数据筛选(data filter)
1. 当数据中的错误不能予以纠正，或者有些 数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需 要对数据进行筛选
2. 数据筛选的内容 ➢ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的
数据予以剔除 ➢ 将符合某种特定条件的数据筛选出来，而
不符合特定条件的数据予以剔除
100
0
联想
IBM
康柏
戴尔 电脑品牌
电脑销售量的对比条形图 27
4.绘制时，各类别可以放在纵轴，称
可乐 冰茶 可乐 果汁 不同品牌饮料的频数分布
品牌
为条形图，也可以放在横轴，称为柱
形图(column chart)
25
分类数据的图示—对比条形图(side-by-side bar chart )
电脑品牌 联想 IBM 康柏 戴尔
一季度 256 285 247 563
数据排序
升序和降序 寻找数据的基本特征
数据透视
按需要汇总
4
1 数据 审核
3 数据 排序
2 数据 筛选
4 数据 透视表
5
数据审核—原始数据(raw data)
1.完整性审核 ➢ 应调查的单位或个体是否有遗漏 ➢ 所有的调查项目或变量是否填写齐全
2.准确性审核 ➢ 数据是否真实反映实际情况，内容是否符合
实际 ➢ 数据是否有错误，计算是否正确等
6
数据的审核—二手数据(second hand data)
1.适用性审核 ➢ 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的
背景材料 ➢ 确定数据是否符合自己分析研究的需要 2.时效性审核 ➢ 尽可能使用最新的数据 3.确认是否有必要做进一步的加工整理
7
1 数据 审核
21
分类数据整理—频数分布表(例题分析)
【例】一家市场调查公司 为研究不同品牌饮料的市 场占有率，对随机抽取的 一家超市进行了调查。调 查员 在某 天 对50 名 顾客 购买饮料的品牌进行了记 录，如果一个顾客购买某 一品牌的饮料，就将这一 饮料的品牌名字记录一 次 。右边就是记录的原 始数据
用Excel制作频数分布表
二季度 468 397 328 688
1.分类变量在不同时间或不同空间 上有多个取值 2.对比分类变量的取值在不同时间 或不同空间上的差异或变化趋势
26
分类数据的图示—对比条形图(例题分析)
销售量
800
688
700
600
563
500
468
400
300 256
397 285
328 247
200
一季度 二季度