统计学之统计数据的描述
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统计学测量数据分布的测度描述包括以下几种常见的描述方法:
1.平均数:也称为均值,是指一组数据中所有数值的总和除以数
据个数的结果。
平均数可以用来描述一组数据的集中趋势。
2.中位数:也称为中值,是指一组数据中所有数值按大小排序后,
位于中间的那个数值,如果数据个数为偶数,则中位数为中间两个数的平均数。
中位数可以用来描述一组数据的集中趋势。
3.众数:也称为模数,是指一组数据中出现次数最多的数值。
众
数可以用来描述一组数据的集中趋势,特别是对于呈现多峰分布的数据。
4.极差:是指一组数据中最大值与最小值的差值。
极差可以用来
描述一组数据的离散程度。
5.方差:是指一组数据中每个数值与平均数的差的平方和除以数
据个数的结果。
方差可以用来描述一组数据的离散程度。
6.标准差:是指方差的正平方根。
标准差可以用来描述一组数据
的离散程度,同时也可以用来进行数据的比较。
7.百分位数:是指一组数据中某个百分比的数值。
例如,50%的百
分位数就是中位数。
百分位数可以用来描述一组数据的分布情况,比如数据的偏态和尾重程度。
这些测度描述可以帮助我们更好地理解和分析一组数据的特征和分布情况。
第四章数值数据的描述重点:有关数值数据的性质和特征:如集中趋势、变异(离散)程度、分布形状1、集中趋势度量(MeaSureSofCentralTendency)1)均值或平均数(Mean)、算术平均数(arithmeticmean)又称为期望样本均值T=(X l+X2+∙∙→‰)/n=(∑X i)/n这是最常用的度量统计量它通过以观察值中较小数据补足较大的数据来得到平衡点易受数据的极端值的影响(如体育比赛中最高分和最低分往往被去掉)2)中位数:有序数列中处在中间位置的数值(Median)确定中位数的方法:首先,按序排列数据其次,运用定位公式:(n+l)∕2确定中间的观察值如果样本容量为奇数,中位数为中间的观察值数值如果样本容量为偶数,中位数为中间两个观察值的平均中位数与平均数相比对偏态不敏感。
不易受数据极端值的影响3)众数:数据集合中出现频数最高的数值(Mode)众数可从有序数组中观得到可能会出现没有众数或一个以上众数的情况4)值域中点=(X Ai大值+X44小值)/2(Midrange)所有观察值中最大值和最小值的平均值,应用于金融分析和气象预报对数据的极端值非常敏感5)中轴数=(Q1+Q3)/2 (Midhinge)第一四分位数和第三四分位数的平均值,中轴数不受极端值的影响四分位数的度量Q1.第一四分位数是(n+l)∕4位置上的数据(first quartile,QI)25%的数据比第一四分位数小。
Q?.第二四分位数就是中位数(secondquartile,Q2)处在2(n+l)∕4=(n+D∕2的位置上,50%的观察值比中位数小。
Qs.第三四分位数是处在3(n+l)∕4位置上的数据(thirdquartile,Q3)75%的观察值比第三四分位数小。
2、变异程度的度量MeasureofVariation1)全距X奴小值(Range)又称级差,由数据的极端值所决定。
对数组排序,很容易的找出最大值和最小值,从而计算出全距。
第2章统计数据的描述练习:2.1为评价家电行业售后服务的质量,随机抽取了由100家庭构成的一个样本。
服务质量的等级分别表示为:A.好;B.较好;C.一般;D.差;E.较差。
调查结果如下:B EC C AD C B A ED A C B C DE C E EA DBC C A ED C BB ACDE A B D D CC B C ED B C C B CD A C B C DE C E BB EC C AD C B A EB ACDE A B D D CA DBC C A ED C BC B C ED B C C B C(1) 指出上面的数据属于什么类型;(2)用Excel制作一张频数分布表;(3) 绘制一张条形图,反映评价等级的分布。
2.2某行业管理局所属40个企业2002年的产品销售收入数据如下(单位:万元):152 124 129 116 100 103 92 95 127 104105 119 114 115 87 103 118 142 135 125117 108 105 110 107 137 120 136 117 10897 88 123 115 119 138 112 146 113 126(1)根据上面的数据进行适当的分组,编制频数分布表,并计算出累积频数和累积频率;(2)如果按规定:销售收入在125万元以上为先进企业,115万~125万元为良好企业,105万~115万元为一般企业,105万元以下为落后企业,按先进企业、良好企业、一般企业、落后企业进行分组。
2.3某百货公司连续40天的商品销售额如下(单位:万元):41 25 29 47 38 34 30 38 43 4046 36 45 37 37 36 45 43 33 4435 28 46 34 30 37 44 26 38 4442 36 37 37 49 39 42 32 36 35根据上面的数据进行适当的分组,编制频数分布表,并绘制直方图。
统计学教案统计数据的描述与分析主题:统计学教案——统计数据的描述与分析引言:统计学是一门研究如何收集、分析和解释数据的学科。
在现代社会中,统计学在各个领域都起着重要作用,帮助我们了解和解释各种现象。
本教案将介绍统计学中数据的描述和分析方法,以及如何运用这些方法进行实际问题的解决。
一、数据的描述在统计学中,我们经常需要描述数据的特征,以便更好地理解和分析数据。
以下是几种常用的描述统计量:1. 平均数:平均数是数据的总和除以观测次数的结果。
它是最直观也是最常用的描述统计量。
2. 中位数:中位数是将数据按照大小顺序排列后,位于中间位置的数值。
3. 众数:众数是数据中出现次数最多的数值。
4. 极差:极差是数据最大值与最小值之间的差异。
5. 方差:方差表示数据的离散程度,是各个观测值与平均数之差的平方的平均值。
6. 标准差:标准差是方差的平方根,用于度量数据分布的广度。
二、数据的分析数据分析是统计学的核心内容,通过分析数据可以得出结论和推断。
以下是几种常用的数据分析方法:1. 频率分析:频率分析是按照某个变量的取值进行分类,然后统计每个分类的频数。
2. 相关分析:相关分析用于判断两个变量之间的关系和相关性。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
3. 回归分析:回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
4. 置信区间:置信区间是用来估计未知参数真值区间的统计量。
通过计算得出的置信区间可以帮助我们对未知参数进行推断。
小结:统计学作为一门重要的学科,提供了丰富的工具和方法来描述和分析数据。
数据的描述能够帮助我们理解数据的特征,数据的分析则能够帮助我们得出结论和推断。
通过学习统计学,我们可以更好地应用这些知识解决实际问题,提高数据分析的准确性和效率。
参考文献:1. 劳伦斯·S.沃尔斯(2013),《统计学导论》。
2. 陈忠进,王洪敏(2017),《应用统计学》。
注:本教案属于纯粹的学术内容,与任何政治、色情等不相关。