第三讲 数据的描述性分析

聊聊AP统计（ AP Stati...第三讲开始来说说描述性统计学。

从这讲开始，咱们来看看⼀些统计学常⽤的分析问题的图表、⼯具、术语，要求⼤家能⾃⼰画出这些图表来，并且记住如何来描述这些图表的统计学特征，重点在于区分什么情况下应该选⽤什么样的图表。

注意：不要以为这些⽐较简单就轻视它。

⼤题第⼀道，⼀定是考这些东西，年年如此。

第⼀步：categorical 型数据和quantitative 型数据的区分。

这个是AP统计学的⼊门概念，如果你在中国读统计学的话，⼤家⼀般是不做这个区分的。

Categorical型数据，我们把它翻译成“分类型数据”，Quantitative 型数据，译作“数量型数据”。

什么是“分类型数据”呢？其特点就在“分类”⼆字，不论数据来源如何，只要你是按照“分类”的原则进⾏处理的，那么这样处理之后，就得到了categorical 型数据。

⽐如说，我有这样⼀个班同学参加某考试的成绩：39, 70, 60, 75, 18, 23, 23, 26, 96, 37, 55, 8, 40, 48, 56, 42, 48, 52, 38, 44, 59, 60, 62, 18, 80, 82, 36如果按照10分⼀个区间，将0分到100分划分成10个区间，实际上就将上⾯这组数据分成了10类，这就叫categorical 型数据了。

总结之后如下表所⽰Categories Frequency (频数)0-10110-20220-30330-40440-50550-60460-70370-80280-90290-1001其中的第⼀类，可以叫做“0-10”类型，也可以叫做类型⼀，随便你起什么名字。

“10-20”类型，也可以叫做类型⼆，以此类推……我们就有了10个类型。

然后在平⾯直⾓坐标系上，横轴为类型，纵轴为频数，就可以做出如下图所⽰的Bar Chart（柱状图）。

注意：Bar Chart 是⽤来描述Categorical 型数据的，要特别和⽤来描述Quantitative 型数据的直⽅图Histogram 加以区分，因为这两个图实在是长得太像了。

主讲人：刘莎莎 第三讲 描述性统计分析一、 序列窗口下的描述性统计分析知识点 1：如何以建立组对象的方式将数据导入到 Eviews 中去（第二种导入数 据的方式） 。

知识点 2：如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图，将直方图和正态 分布曲线叠加在一起，从而更直观地观察数据的分布特征。

（如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中） 知识点 3：如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析（本案例 的分类变量是该天是星期几） 知识点 5：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6：如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7：如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明：2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。

二、序列组窗口下的描述性统计分析知识点 1：如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。

（第三种 导入数据的方式） 。

知识点 2：如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3：如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明：国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4：如何计算当前序列组的相关系数矩阵，协方差矩阵主讲人：刘莎莎案例数据说明：1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据，变量包括粮食产 量（单位：万吨）、农业化肥施用量（单位：万千克）、粮食播种面积（单位： 公顷）附注：描述性统计量的计算公式标准差(Std.Dev.)的计算公式是：s=2 ( y − y ) ∑ t t =1TT −1其中，yt 是观测值， y 是样本平均数。

偏度（Skewness）的计算公式是：1 T yt − y 3 S = ∑( ) T t =1 s其中，yt 是观测值， y 是样本平均数,s 是样本标准差，T 是样本容量。

分析数据的方法数据分析是现代社会中非常重要的一项工作，它可以帮助我们更好地理解和利用各种数据，从而做出更明智的决策。

在进行数据分析时，我们需要掌握一些有效的方法和技巧，下面将介绍几种常用的数据分析方法。

首先，我们可以使用描述性统计分析方法来对数据进行描述和总结。

描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、中心趋势和离散程度，常用的描述性统计指标包括均值、中位数、标准差、最大最小值等。

通过描述性统计分析，我们可以对数据的基本特征有一个直观的认识，为进一步分析奠定基础。

其次，我们可以使用相关性分析方法来研究不同变量之间的关系。

相关性分析可以帮助我们了解变量之间的相关程度和相关方向，常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。

通过相关性分析，我们可以发现变量之间的潜在关联，为后续的建模和预测提供依据。

另外，回归分析是一种常用的数据分析方法，它可以帮助我们探究自变量和因变量之间的函数关系。

回归分析可以帮助我们预测因变量的取值，并研究自变量对因变量的影响程度，常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归等。

通过回归分析，我们可以建立模型来解释和预测数据，为决策提供支持。

此外，聚类分析是一种用于发现数据内在结构的方法，它可以帮助我们将数据划分为不同的类别或簇。

聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和规律，常用的聚类分析方法包括K均值聚类、层次聚类等。

通过聚类分析，我们可以将数据进行分类，为个性化推荐、市场细分等提供支持。

最后，我们还可以使用时间序列分析方法来研究时间序列数据的规律和趋势。

时间序列分析可以帮助我们预测未来的趋势和变化，常用的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型等。

通过时间序列分析，我们可以发现数据中的周期性、趋势性等规律，为未来的规划和决策提供支持。

综上所述，数据分析是一项复杂而又重要的工作，我们需要掌握多种数据分析方法来应对不同的情况。

希望以上介绍的几种数据分析方法能够为大家在实际工作中提供一些帮助，也希望大家在数据分析过程中能够灵活运用这些方法，发现数据中的价值和规律。

数据分析方法数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取出有价值的信息，以支持决策和解决问题。

在如今的信息爆炸时代，数据分析成为各个领域中必不可少的工具。

本文将介绍几种常用的数据分析方法。

一、描述统计分析描述统计分析主要用于对数据进行总结和描述，包括以下几个方面：1. 中心趋势测量：包括均值、中位数和众数。

均值是一组数据的平均值，中位数是数据中间的数值，众数是出现次数最多的数值。

2. 变异程度测量：包括标准差、方差和范围。

标准差是数据偏离平均值的度量，方差是标准差的平方，范围是数据中最大值和最小值的差。

3. 分布形状测量：包括偏度和峰度。

偏度反映数据分布的对称性，偏度为正表示右偏，为负表示左偏；峰度反映数据分布的尖峰或平坦程度，峰度大于3表示尖峰分布。

二、推论统计分析推论统计分析通过对样本数据的推论，对总体数据进行估计和推断。

常见的推论统计方法包括：1. 参数推断：通过样本数据估计总体参数。

常用的参数估计方法包括置信区间估计和假设检验。

置信区间估计给出了参数的估计范围，假设检验则用于判断参数的真假。

2. 非参数推断：针对样本数据的分布情况进行推断。

常用的非参数方法包括秩和检验、Kolmogorov-Smirnov检验等。

三、回归分析回归分析用于研究变量之间的关系，并进行预测和解释。

常见的回归分析方法包括：1. 线性回归：建立线性模型，分析自变量和因变量之间的线性关系。

通过回归方程可以预测因变量的取值。

2. 逻辑回归：用于处理二分类问题，建立逻辑模型，通过估计概率来预测因变量的结果。

3. 多元回归：用于分析多个自变量对因变量的影响，建立多元模型来进行预测和解释。

四、聚类分析聚类分析用于将数据集中的对象划分为若干个组，使得组内的对象相似度高，组间的相似度低。

常用的聚类方法包括：1. 划分聚类：将数据集划分为互不重叠的子集，每个子集代表一个聚类。

2. 层次聚类：通过层次的方式逐步合并或分割聚类，得到一个层次结构。

数据描述性统计分析数据是当今社会中不可或缺的重要资源，通过对数据进行描述性统计分析，可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，为决策提供有力支持。

本文将从数据描述性统计分析的概念、方法和应用等方面进行探讨。

一、概念数据描述性统计分析是指通过对数据的整理、总结、分析和展示，揭示数据的分布规律、集中趋势、离散程度等特征。

在数据分析领域中，描述性统计分析是最基础、最核心的环节，能够直观地帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性统计分析提供依据。

二、方法1. 数据整理：首先需要对所收集的数据进行整理，包括数据的输入、分类、编码等操作，确保数据的准确性和完整性。

2. 数据总结：接着可以对数据进行总结，包括计算数据的频数、频率、均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量，从而揭示数据的集中趋势和离散程度。

3. 数据展示：最后，可以通过图表等形式将数据进行展示，如直方图、饼图、折线图等，直观地展现数据的分布情况，有助于我们更好地理解数据。

三、应用数据描述性统计分析在各个领域都有着广泛的应用，下面以几个典型领域为例进行介绍：1. 商业领域：在市场调研、销售预测等方面，可以通过对数据的描述性统计分析，快速获取市场需求、产品销售情况等信息，为企业决策提供支持。

2. 医疗领域：在医学研究、疾病预防等方面，可以通过对患者的病例数据进行描述性统计分析，揭示疾病的发病率、治疗效果等信息，为医疗保健提供参考。

3. 教育领域：在学生考试成绩、学科发展等方面，可以通过对学生成绩数据进行描述性统计分析，了解学生学习情况、课程难易度等信息，为教学改进提供依据。

综上所述，数据描述性统计分析作为一种重要的数据分析手段，在各个领域都有着广泛的应用，能够帮助我们更好地理解数据、发现问题、做出决策，对推动社会发展和进步具有重要意义。

希望本文对读者有所启发，促进更多人深入了解和应用数据描述性统计分析。

第三讲地理空间数据的组成与特征地理空间数据是指描述地球上各个地点位置、属性和分布的数据，具有地理位置信息的特点。

地理空间数据的组成主要包括地理要素和地理属性两部分。

地理要素是地理空间数据的核心部分，包括点、线、面和体等相关地理对象。

地理要素可以是具体的实物，如建筑物、道路、河流等，也可以是抽象的概念，如行政区划、气候区域等。

地理要素通过点、线、面等几何元素来表示，同时还可以附加地理属性，如名称、分类、用途等等。

地理属性是地理空间数据的描述信息，用于补充地理要素的属性特征。

地理属性包括定量属性和定性属性。

定量属性是用数字来描述地理要素，如长度、面积、容量等，可以进行加减乘除等数学运算。

定性属性是用文字或符号表示的属性，如颜色、形状、种类等，不能进行数学运算。

地理属性与地理要素之间存在一一对应的关系，通过地理属性可以对地理要素进行分类、查询和分析等操作。

地理空间数据的特征主要包括地理位置、地理空间关系和地理空间变化三个方面。

地理位置是指地理要素在地球上的位置，通过坐标可以精确表示。

地理空间关系是指地理要素之间的空间相对位置关系，如相交、相邻、包含等。

地理空间关系可以通过拓扑关系和方位关系来描述。

地理空间变化是指地理要素在时间上的变化，例如城市的扩张、农田面积的变化等。

地理空间变化可以通过时间序列数据或矢量和栅格数据的比较来观察和分析。

总的来说，地理空间数据的组成与特征是地理信息系统的核心内容，具有地理位置、地理空间关系和地理空间变化的特点，是进行地理分析、规划和决策的重要数据基础。

通过合理的数据管理和处理方法，可以提高地理空间数据的质量和效益，为地理信息系统的应用提供可靠的支撑。

第三章统计数据分布特征的描述统计数据分布特征的描述是统计学中的重要概念之一、它是通过对数据进行整理、组织和分析来了解数据的分布情况，帮助我们更好地理解数据的特点和趋势。

一、数据分布特征的描述方法在统计学中，数据分布特征主要通过以下两种方法进行描述：1.图形描述法：通过绘制图表来展示数据的分布情况。

常见的图形描述方法有直方图、条形图、饼图、箱线图等。

直方图是一种用于展示数据分布的图形。

它将其中一范围内的数据分成若干个等宽的区间，并统计每个区间中数据的频数或频率，然后绘制柱状图来表示。

箱线图是一种用于展示数据分布和异常值的图形。

它将数据划分为四个部分：最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值，并通过画出盒子和须来表示数据的分布情况。

2.数值描述法：通过使用统计指标和参数来描述数据的分布情况。

常见的数值描述方法有均值、中位数、众数、标准差、方差等。

均值是指将所有数据相加后再除以数据的总个数的得到的值，代表了数据的平均水平。

中位数是指将数据按大小排序后，处于中间位置的值，代表了数据的中心位置。

众数是指数据集中出现次数最多的值，代表了数据的集中趋势。

标准差是指数据在均值附近的波动程度，代表了数据的离散程度。

方差是指数据与均值之间的平均差的平方的平均值，代表了数据的离散程度。

二、数据分布特征的描述步骤要进行数据分布特征的描述，一般需要进行以下步骤：1.数据的整理和搜集：搜集所需的数据，并将其整理成适合进行分析的形式。

2.确定描述方法：根据数据的特点和目标，选择适当的图形描述法或数值描述法。

3.进行描述分析：根据所选的描述方法，对数据进行分析和计算，得出相应的描述结果。

4.解释和应用：根据描述结果，解释数据的分布特征，并根据需要进行相应的应用。

三、数据分布特征的描述应用数据分布特征的描述在实际应用中有很多用途，以下是几个常见的应用：1.判断数据是否符合其中一种分布：通过对数据的分布特征进行描述，可以判断数据是否符合正态分布或其他特定的分布形式。