第五章 离中趋势测量法
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描述离中趋势的测定内容离中趋势是指一个数据集或样本中的数据点偏离中心或均值的趋势。
在统计学和机器学习中,离中趋势的测定是非常重要的,可以用于评估数据集中的数据分布、检测异常值、预测趋势等。
以下是几种常见的离中趋势测定方法:1. 中心度测定 (Centrality Determination):中心度是指一个数据点在网络中的重要性。
在社交网络分析中,中心度可以用于测定一个节点在网络中的中心地位。
在图论中,节点的中心度是指该节点在网络中的度数总和。
在统计学中,中心度可以用于测定数据的中心度。
2. 分布测定 (Distribution Determination):分布是指数据集或样本的分布情况。
在统计学中,分布测定可以用于评估数据的分布形状、对称程度、峰度等。
常用的分布测定方法包括正态分布测定 (Normal Distribution Determination)、偏态分布测定 (Unimodal Distribution Determination)、双态分布测定 (Bimodal Distribution Determination) 等。
3. 异常值检测 (Outlier Detection):异常值是指数据集或样本中偏离正常范围的数据点。
在统计学和机器学习中,异常值检测可以用于检测数据集中的异常值、预测趋势等。
常用的异常值检测方法包括离群值检测 (Outlier Detection)、异常点检测 (Outlier Detection)、离中趋势测定 (Centrality Determination) 等。
4. 趋势测定 (Trend Determination):趋势是指数据集或样本在一定时间内的变化趋势。
在统计学和机器学习中,趋势测定可以用于评估数据的变化情况、预测未来趋势等。
常用的趋势测定方法包括时间序列分析 (Time SeriesAnalysis)、回归分析 (Regression Analysis) 等。
离中趋势的测定
离中趋势是统计学中用于描述数据集中趋势的一种指标。
常见的离中趋势测定方法包括以下几种:
1. 平均值:计算数据集的算术平均值,即将所有数据相加后除以数据的个数。
2. 中位数:将数据集按照大小的顺序排列,然后找出中间位置的数值。
如果数据个数为奇数,则中位数是中间的数值;如果数据个数为偶数,则中位数是中间两个数值的平均值。
3. 四分位数:将数据集按照大小的顺序排列,然后将数据集分成四个等分,每个等分包含25%的数据。
第一个四分位数(Q1)是数据集的25%位置处的数值,第二个四分位数是数据集的50%位置处的数值(即中位数),第三个四分位数(Q3)是数据集的75%位置处的数值。
4. 极差:计算数据集的最大值与最小值之间的差值。
5. 方差:计算数据集中每个数据与平均值的差值的平方的平均值。
6. 标准差:方差的平方根。
这些测定方法可以帮助我们了解数据集的离散程度和分布情况,从而揭示出数据集的离中趋势。
选择合适的测定方法取决于数据集的特点以及我们希望得到的信息。
第五章离中趋势测量法平均指标对总体的共性和一般水平作了概括,以此来说明总体标志值分布的集中趋势。
但是总体作为统计对象,还有其变异性的一面。
变异指标用以反映总体各单位标志值的变动范围或参差程度,与平均指标相对应,从另一个侧面反映了总体的特征。
变异指标不仅可以综合地显示变量值的离中趋势,还可以用来判别平均数的代表性。
所谓离中趋势,是指数列中各变量值之间的差距和离散程度。
离势小,平均数的代表性高;离势大,平均数代表性低。
变异指标的种类较多,如按计算的基准来分有以下两类:(1)以两数之差来表达的有全距和四分位差等。
(2)以对平均数偏差来表达的有平均差、标准差等。
变异指标如按数量关系来分有以下两类;(1)凡用绝对数来表达的变异指标,统称绝对离势,主要有极差、平均差、四分位差、标准差等。
(2)凡用相对数来表达的变异指标,统称相对离势,主要有异众比率、标准差系数、平均差系数和一些常用的偏态系数。
第一节全距与四分位差1.全距全矩是最大变量值与最小变量值之差,用R来表示。
对未分组资料,计算全距用原始式。
由于全距是一组数据中两个极端值之差,所以它又称极差。
全距的最大优点是:计算简单,便于直观。
缺点是;①受极端值影响大,遇含开口组的资料时将无法计算;②由于没有量度中间各个单位间的差异性,所以数据利用率很低,信息丧失严重;③受抽样变动影响很大。
一般说来,大样本全距要比小样本全距大些,因为大样本有较多的机会包含最极端的变量值。
2.四分位差四分位是用第三四分位数和第一四分位数的半距作为测定离中趋势的一种变异指标,它可以避免全距测量离中趋势受极端值影响大这个缺点。
但由于它仅以两数之差为基准,全距的另两个缺点依然无法避免。
第二节平均差要测定变量值的离中趋势,尤其是要测定各变量值相对于平均数的差异情况,一个很自然的想法就是计算各变量值与算术平均数的离差。
但由于算术平均数的性质,各变量值与其算术平均数离差的代数和恒为零,所以用这个性质无法构造出能够测定离中趋势的变异指标。
第五章 离中趋势测量法第一节 全距与四分位差 全矩与全矩的性质·四分位差第二节 平均差对于未分组资料·对于分组资料·平均差的性质 第三节 标准差对于未分组资料·对于分组资料·标准差的性质及方差·标准分(Z 分数) 第四节 相对离势变异系数(全矩系数·平均差系数·标准差系数)·异众比率一、填空1.对收集来的数据,数值最大者和最小者之差叫作( ),又称之为( )。
2.各变量值对其算术平均数(或中位数)离差绝对值的算术平均数,称之为( )。
3.全距由于没有度量( )之间的变异性,所以数据资料的利用率很低。
4.用绝对离势除以均值得到的相对指标,即为( )。
5.所谓( ),是指非众数的频数与总体单位数的比值。
6.偏斜系数是以标准差为单位的算术平均数与众数的离差,其取值一般在( )之间。
偏斜系数为0表示( ),偏斜系数为3+或3-则表示极右或极左偏态。
二、单项选择1.下面资料中哪个厂子的平均工资代表性意义最大( ),哪个厂子最小( )。
平均工资(元) 职工人数 工资标准差(元)A 甲厂 108 346 9.80B 乙厂 96 530 11.40C 丙厂 128 210 12.10D 丁厂 84 175 9.60 2.变异指标中,以两数之差为计算基准的是( )。
A 全距B 平均差C 标准差D 方差3.比较两个性质不同的变量数列的平均数的代表性大小,必须计算( )。
A 标准差B 平均差C 全距D 标准差系数4.设有甲乙两个变量数列,甲数列的平均数和标准差分别为20和2.5,乙数列的平均数和标准差分别为50和5.2 ,这些数据说明( )。
A 甲数列的稳定性高于乙数列B 甲数列的稳定性低于乙数列C 甲乙两数列的稳定性相同D 甲乙两数列的稳定性无法比较5.某企业1994年职工平均工资为5200元,标准差为110元,1998年职工平均工资增长了40%,标准差扩大到150元。
第五章 离散趋势测量法 第二节、全距与四分位差• 一、全距• 1、未分组资料计算公式• 全距又称极差,是一组数据的最大值与最小值之差,用表示。
计算公式为: ••式中, 、 分别表示为一组数据的最大值与最小值。
由于全距是根据一组数据的两个极值表示的,所以全距表明了一组数据数值的变动范围。
越大,表明数值变动的范围越大,即数列中各变量值差异大,反之,越小,表明数值变动的范围越小,即数列中各变量值差异小。
2、分组资料计算公式R=最高组上限 - 最低组下限• R=最高组组中组-最低组组中值 • R=最高组组中组-最低组下限• R=最高组上限-最低组组中值• 如果资料经过整理,并形成组距分配数列,全距可近似表示为: •R ≈最高组上限值-最低组下限值3、优缺点:优点:计算简单,易于理解。
缺点:(1)受极端值影响大,遇含开口组的资料时无法计算; (2)数据利用率低,信息丧失严重;(3)受抽样变动影响大(一般大样本的全距会比小样本的全距大)。
二、四分位差(inter-quartile range )上四分位数与下四分位数之差的平均数,称为四分位差,亦称为内距或四分间距。
四分位差的计算方法:Q·D=(Q3-Q1) /2四分位差反映了中间50%数据的离散程度,其数值越小,说明中间的数据越集中;数值越大,说明中间的数据越分散。
此外,由于中位数处于数据的中间位置,因此,四分位差的大小在一定程度上也说明了中位数对一组数据的代表程度。
四分位差主要用于测度顺序数据的离散程度。
当然,对于数值型数据也可以计算四分位差,但不适合于分类数据。
优缺点:主要是避免了全距受极端值影响的缺点,其他优缺点同全距:数据利用率低,信息丧失严重;受抽样变动影响大。
m ax()m in()i i R X X =-max()i X m in()i X第三节、平均差•平均差是各变量值与其算术平均数离差绝对值的平均数,用A.D表示。
根据掌握资料的不同,平均差有以下两种计算方法:• 1. 简单平均法•对于未分组资料,采用简单平均法。