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第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术,它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源,最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示.二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据:只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据:按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据:在相同或近似相同的时间点上收集的数据.10. 时间序列数据:在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12. 普查:为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据)的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数:用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量:用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念.19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称.21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量:可以在一个或多个区间中取任何值的变量.四、习题答案1. D2. D3. A4. B5. A6. D7. C8. B9. A10.A11.C、12.C13.B14.A15.C16.D17.C18.A19.C20.D21.A22.C23.C24.B25.D26.C27.B28.D29.A30.D31.A32.B33.C34.A35.A36.A37.D38.B39.B40.C41.C42.D43.C44.D45.A46.B47.C48.A49.C50.D51.A52.C53.D54.A55.B第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。
趋势图的基本形式趋势图是一种统计数据可视化的图表形式，用于展示数据随时间的变化趋势。
它是统计学中最常用的图表之一，旨在帮助我们更直观地了解数据的趋势和变化规律。
常见的趋势图有折线图、面积图和柱状图等。
折线图是最常见的趋势图之一，通过将数据点连接起来，展现数据在时间上的变化趋势。
折线图通常横轴代表时间，纵轴代表数据的值，通过连接数据点，我们可以看到数据随时间的变化趋势。
折线图通常用于显示连续变量的趋势，例如股市指数随时间的变化、气温随时间的变化等。
面积图是一种将折线图的下方区域填充颜色的变体形式，通过填充颜色，我们可以更直观地看到数据的变化范围。
面积图常常用于表示多组数据在时间上的对比，可以通过对比数据之间的面积大小来观察不同数据之间的差异。
例如，可以使用面积图来比较不同产品的销量随时间的变化趋势。
柱状图是一种用矩形柱子表示数据的图表形式，通过比较不同柱子的高度，我们可以看到数据的相对大小和变化趋势。
柱状图通常横轴表示不同的类别或时间段，纵轴表示数据的值。
柱状图常用于表示离散变量的趋势，例如不同城市的人口数量、不同季度的销售额等。
除了这些常见的趋势图形式，还有一些其他的变体形式，如堆积折线图、堆积柱状图、雷达图等。
这些图表在一些特定场景下可以更好地展示数据的趋势和变化规律。
在绘制趋势图时，我们需要注意一些细节。
首先，选择合适的图表形式，根据数据类型和展示目的选择折线图、面积图还是柱状图。
其次，确定横轴和纵轴的刻度和标签，使得图表更加清晰易懂。
另外，需要注意数据的准确性和完整性，以确保图表的可信度。
在使用趋势图进行数据分析时，我们可以通过观察图表的趋势来发现数据的规律和特点。
例如，如果折线图呈上升趋势，说明数据在逐渐增加；如果面积图的颜色较浅，说明数据波动范围较小；如果柱状图中某一根柱子较高，说明该类别或时间段的数据较大。
总之，趋势图是一种常见的数据可视化形式，通过图表展示数据随时间的变化趋势，帮助我们更好地理解数据的规律。
统计学中的频率分布和直方图统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。
频率分布和直方图是统计学中常用的工具，用于展示变量的分布情况。
本文将介绍频率分布和直方图的概念、用途以及如何创建它们。
一、频率分布频率分布是指将数据按照数值大小划分为若干个区间，并统计每个区间内数据出现的次数或频数。
频率分布可以展示数据的分布情况和密度，帮助我们了解数据的特征和规律。
创建频率分布的步骤：1. 确定数据的范围和区间大小：根据数据的取值范围和数量，选择合适的区间大小，一般要求每个区间的范围相等。
2. 划分区间：将数据按照区间的范围进行划分，并计算每个区间的频数。
3. 绘制频率分布表：按照区间和频数的顺序，列出每个区间和对应的频数。
4. 绘制频率分布图：根据频率分布表绘制柱状图或折线图，以展示数据的分布情况。
二、直方图直方图是一种用矩形条表示数据频率的图表。
它将数据按照区间划分，以矩形高度表示频率或频数，矩形的宽度表示区间的范围。
直方图可以直观地显示数据的频数分布，帮助我们分析数据的集中趋势、偏态和离散程度。
创建直方图的步骤：1. 确定数据的范围和区间大小：与频率分布相同，根据数据的取值范围和数量选择合适的区间大小。
2. 划分区间：将数据按照区间的范围进行划分，并计算每个区间的频数。
3. 绘制直方图：以区间为横轴，频数为纵轴，绘制矩形条来表示数据的频数。
4. 添加标签和标题：为直方图添加横轴和纵轴的标签，以及图表的标题，使图表更具可读性。
频率分布和直方图的应用：1. 数据分析和解释：通过频率分布和直方图，我们可以看出数据的集中趋势、分散情况和偏态。
这有助于我们对数据进行更深入的分析和解释。
2. 数据比较：通过比较不同数据的频率分布和直方图，我们可以看出它们之间的差异和相似性，进而进行数据的比较和对比。
3. 预测和决策：统计学中的频率分布和直方图可以帮助我们理解问题背后的规律和趋势，从而为预测和决策提供依据。
总结：统计学中的频率分布和直方图是展示数据分布情况和密度的重要工具。
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。
统计学原理教案中的数据可视化揭示学生如何运用图表和图形来展示统计数据数据可视化在统计学中扮演着至关重要的角色。
通过图表和图形的展示，统计数据可以更直观地呈现出来，帮助学生更好地理解和分析数据。
本文将探讨统计学原理教案中的数据可视化在教学中的应用，以及学生如何有效地运用图表和图形展示统计数据。
一、数据可视化在统计学原理教案中的教学目标在统计学原理教案中，数据可视化具有如下教学目标：1. 帮助学生理解统计数据的基本特点：通过数据可视化，学生可以直观地看到数据的分布、趋势、关联等特点，从而更好地理解数据。
2. 培养学生的数据分析能力：通过图表和图形的展示，学生可以学会分析和解读统计数据，掌握数据分析的方法和技巧。
3. 提高学生对统计概念的理解：通过数据可视化，学生可以更好地理解统计学中的各种概念，如平均值、中位数、标准差等，并学会如何用图表和图形来表示和比较这些概念。
4. 培养学生的统计思维：通过数据可视化的教学，学生将逐渐培养起观察、分析、推理和判断的能力，形成统计思维的习惯。
二、运用图表展示统计数据在统计学原理教案中，学生可以运用各种图表来展示统计数据，如：1. 柱状图：柱状图是最常见的一种图表形式，通过不同高度的竖条来表示不同数据的大小，可以直观地比较不同数据之间的差异和变化趋势。
2. 折线图：折线图通过连接不同的数据点来展示数据的变化趋势，可以清晰地显示数据的波动和趋势。
3. 饼图：饼图将数据按照比例表示为不同大小的扇形，可以直观地展示各个数据占总体的比例。
4. 散点图：散点图通过在二维坐标系上绘制数据点来表示数据之间的关联性，可以帮助学生分析数据的相关性。
通过灵活运用这些图表，学生可以更好地展示统计数据，让观众一目了然地理解数据的意义和价值。
三、运用图形展示统计数据除了图表，图形也是一种常用的数据可视化方式，学生可以运用以下图形来展示统计数据：1. 条形图：条形图通过不同长度的横条来表示不同数据的大小，可以直观地比较不同数据之间的差异。
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。
