《总体和样本》数据的分析PPT课件

• 被抽中的个体称为样品，样品的数目称样本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
推断 分析
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
•（ 一 ） 全 数 检 验 •（ 二 ） 随 机 抽 样 检 验
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➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量
特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。
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2、样本
• 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。
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3. 等距抽样
•
等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后
均分为n组，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样
品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业
线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。
，C类为一般因素。
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2. 排列图的作法
•
1) 收集整理数据
•
2) 排列图的绘制
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1) 收集整理数据
• 按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各 检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的 频数和累计频率。
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P（x＝0）＝q
1，A事件发生，成功 0，A事件未发生，失败
（二）二项分布的定义及其特点
在n重贝努里试验中，事件 A 可能发生0， 1，2，…，n次，现在我们来求事件 A 恰 好发生k(0≤k≤n)次的概率Pn(k)。事件A在n
次试验中正好发生k次共有 Cnk种情况。由
贝努里试验的独立性可知，A在k次实验中 发生，而在其余n-k次试验中不发生的概率 为
界t值已编制成附表1，即t值表（p219）。
例如，当df=15时，查附表1得两尾概率等于0.05的 临界t值为 =2.131，其意义是：
P(-∞<t<-2.131)= P(2.131<t<+∞) =0.025；
P(-∞<t<-2.131)+ (2.131<t<+∞) =0.05。
由附表1可知，当df一定时，概率P越大，临界t值越 小；概率P越小，临界t值越大。当 概 率 P 一定时，随 着df的增加，临界t值在减小，当df=∞时，临界t值与标 准正态分布的临界u值相等。
二、统计量：均值、方差、标准差、极差 三、表征数据资料集中趋势的统计特征数－平均数
x 算术平均数
众数 中（位）数
四、表征数据资料变异程度的统计特征变异数
极差R 偏差、偏差和 偏差平方和SS、方差S2 标准差S 变异系数CV
统计中常用希腊字母读法
大写 小写 音标 读法 大写 小写 音标 读法
4. F分布（ F distribution）
在一个平均数为μ、方差为σ2的正态总体
中，
随机抽取容量为n1和n2的两个样本，则这两个样本 方差为S12 与S22 之比值定义为统计量 F，即
F＝
S12 S22

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图表美化原则和技巧分享
色彩搭配
选择和谐的颜色组合， 避免使用过于刺眼或对
比度过低的颜色。
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字体选择
选择清晰易读的字体， 避免使用过于花哨或装
饰性过强的字体。
图表元素简化
数据标签使用
去除多余的图表元素， 突出核心信息。
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在图表中直接显示数据 标签，方便观众快速获
取信息。
动态图表制作教程
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Python编程环境搭建及基础语法
Python环境搭建
介绍Python的安装、配置环境变量等基础知识。
基础语法学习
学习Python的变量、数据类型、条件语句、循环语句等基础知识。
常用库介绍
了解并学习NumPy、Pandas等Python数据分析库的基本用法。
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R语言简介及在数据分析中优势
数据分析课件PPT模板
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1
目录
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• 数据分析概述 • 数据收集与预处理 • 数据分析方法与技术 • 数据可视化展示技巧 • 数据分析工具介绍及实践案例 • 数据分析挑战与未来发展趋势
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01
数据分析概述
Chapter
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3
数据分析定义与目的
数据分析定义
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大 量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数 据加以详细研究和概括总结的过程。
数据治理与标准化
建立完善的数据治理体系和标准化流程，提 高数据质量和可用性。
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智能化决策支持
基于大数据和人工智能技术，为企业提供智 能化决策支持和服务。

∵(0.001 5＋0.011 0＋0.022 5＋0.030 0＋a＋0.008 0＋0.002 0)×10＝1， ∴a＝0.025 0，众数为185＋2 195＝190， 设中位数为x，∵(0.001 5＋0.011 0 ＋0.022 5)×10＝， (0.001 5＋0.011 0＋0.022 5＋0.030 0) ×10＝， 则185<x<195， ＋0.030 0×(x－185)＝，
甲 82 81 79 78 95 88 93 84 乙 92 95 80 75 83 80 90 85 (1)求两位学生预赛成绩的平均数和方差；
x 甲＝18×(82＋81＋79＋78＋95＋88＋93＋84)＝85，
x 乙＝18×(92＋95＋80＋75＋83＋80＋90＋85)＝85，
s2甲＝18×[(82－85)2＋(81－85)2＋(79－85)2＋(78－85)2＋(95－85)2＋(88 －85)2＋(93－85)2＋(84－85)2]＝，
把10名旗手的身高从小到大排列为175,175,176,176,178,179,179,179, 180,180， 则178＋2 179＝178.5，所以所求中位数为 178.5.
第
二 部 分
探究核心题型
题型一 样本的数字特征和百分位数的估计
√
数据92出现了3次，出现的次数最多，所以众数是92；这组数据已经 按照由小到大的顺序排列，计算10×25%＝，取第三个数，所以第25 百分位数是88.
思维升华
频率分布直方图中的数字特征 (1)众数：最高矩形的底边中点的横坐标. (2)中位数：中位数左边和右边的矩形的面积和应该相等. (3)平均数：平均数在频率分布直方图中等于各组区间的中点值与对 应频率之积的和.