【正文】 ? 選擇統(tǒng)計(jì)函數(shù)中的 【 FREQUENCY】 函數(shù) ? 在對(duì)話框 【 Datearray】 后輸入數(shù)據(jù)區(qū)域 ， 在 【 Binsarray】 后輸入接受區(qū)域 ? 同時(shí)按下 “ ctrlshiftEnter”組合鍵 ， 即得到頻數(shù)分布 ? 統(tǒng)計(jì)函數(shù) — FREQUENCY 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 23 * 分組數(shù)據(jù) — 直方圖 (histogram) 1. 用于展示分組數(shù)據(jù)分布的一種圖形 2. 用矩形的寬度和高度來(lái)表示頻數(shù)分布 ? 本質(zhì)上是用矩形的 面積 來(lái)表示頻數(shù)分布 3. 在直角坐標(biāo)中 ， 用橫軸表示數(shù)據(jù)分組 ， 縱軸表示頻數(shù)或頻率 ， 各組與相應(yīng)的頻數(shù)就形成了一個(gè)矩形 ， 即直方圖 4. 直方圖下的總面積等于 1 ? 用 Excel制作直方圖 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 24 * 用 SPSS繪制直方圖 第 1步： 選擇 【 Graphs】 下拉菜單，并選擇 【 histogram】 選項(xiàng)進(jìn)入主對(duì)話框 第 2步： 在主對(duì)話框中將變量選入 【 Variables】 ，點(diǎn)擊 【 OK】 ? 用 SPSS繪制直方圖 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 25 * 分組數(shù)據(jù) — 直方圖 (SPSS繪制的直方圖 ) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 26 * 分組數(shù)據(jù) — 直方圖 (直方圖與條形圖的區(qū)別 ) 1. 條形圖是用條形的長(zhǎng)度 (橫置時(shí) )表示各類別頻數(shù)的多少 ， 其寬度 (表示類別 )則是固定的 2. 直方圖是用面積表示各組頻數(shù)的多少 ， 矩形的高度表示每一組的頻數(shù)或百分比 ， 寬度則表示各組的組距 ， 其高度與寬度均有意義 3. 直方圖的各矩形通常是連續(xù)排列 ， 條形圖則是分開(kāi)排列 4. 條形圖主要用于展示分類數(shù)據(jù) ， 直方圖則主要用于展示數(shù)值型數(shù)據(jù) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 27 * 原始數(shù)據(jù) — 莖葉圖 (stemandleaf display) 1. 用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布 2. 由 “ 莖 ” 和 “ 葉 ” 兩部分構(gòu)成 ， 其圖形是由數(shù)字組成的 3. 以該組數(shù)據(jù)的高位數(shù)值作樹(shù)莖 ， 低位數(shù)字作樹(shù)葉 4. 樹(shù)葉上只保留最后一位數(shù)字 5. 莖葉圖類似于橫置的直方圖 ， 但又有區(qū)別 ? 直方圖可觀察一組數(shù)據(jù)的分布狀況 ， 但沒(méi)有給出具體的數(shù)值 ? 莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布狀況 ， 又能給出每一個(gè)原始數(shù)值 ， 保留了原始數(shù)據(jù)的信息 ? 直方圖適用于大批量數(shù)據(jù) ， 莖葉圖適用于小批量數(shù)據(jù) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 28 * 用 SPSS繪制莖葉圖和箱線圖 (包括直方圖 ) 第 1步： 選擇 【 Analyze】 下拉菜單，并選擇 【 Descriptive statisticsExplore】 選項(xiàng)進(jìn)入主對(duì)話框 第 2步： 在主對(duì)話框中將變量選入 【 Variables】 ， 點(diǎn)擊 【 Plots】 ，在對(duì)話框中選擇 【 Stem andleaf】 (根據(jù)需要可選 【 Histogram】 以 給出直方圖 )。 2024/8/152024/8/15August 15, 2024 ? 1做前，能夠環(huán)視四周；做時(shí)，你只能或者最好沿著以腳為起點(diǎn)的射線向前。 2024/8/152024/8/152024/8/152024/8/158/15/2024 ? 1意志堅(jiān)強(qiáng)的人能把世界放在手中像泥塊一樣任意揉捏。 2024年 8月 2024/8/152024/8/152024/8/158/15/2024 ? 1少年十五二十時(shí)，步行奪得胡馬騎。 試比較產(chǎn)品銷售額與銷售利潤(rùn)的離散程度 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 79 * 離散系數(shù) (例題分析 ) 結(jié)論： 計(jì)算結(jié)果表明 ， v1v2， 說(shuō)明產(chǎn)品銷售額的離散程度小于銷售利潤(rùn)的離散程度 v1= = )( 0 9)( 3 611萬(wàn)元萬(wàn)元??sxv2= = )()(22萬(wàn)元萬(wàn)元??sx 數(shù)據(jù)分布的形狀 用統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 81 * 數(shù)據(jù)分布的形狀 — 偏態(tài)與峰態(tài) 扁平分布 尖峰分布 偏態(tài) 峰態(tài) 左偏分布 右偏分布 與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布比較！ 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 82 * 偏態(tài) (skewness) ? ?33)2)(1( snnxxnSK i???? ?? 統(tǒng)計(jì)函數(shù) — SKEW 1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)家 Pearson于 1895年首次提出 2. 數(shù)據(jù)分布偏斜程度的測(cè)度 (coefficient of skewness) 2. 偏態(tài)系數(shù) =0為對(duì)稱分布； 0為右偏分布； 0為左偏分布 4. 偏態(tài)系數(shù)大于 1或小于 1， 為高度偏態(tài)分布；偏態(tài)系數(shù)在 ～ 1或 1～ ， 為是中等偏態(tài)分布；偏態(tài)系數(shù)越接近 0， 偏斜程度就越低 5. 計(jì)算公式 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 83 * 峰態(tài) (kurtosis) 1. 統(tǒng)計(jì)學(xué)家 Pearson于 1905年首次提出 2. 數(shù)據(jù)分布扁平程度的測(cè)度 (coefficient of kurtosis) 3. 峰態(tài)系數(shù) =0扁平峰度適中 4. 峰態(tài)系數(shù) 0為扁平分布 5. 峰態(tài)系數(shù) 0為尖峰分布 6. 計(jì)算公式 ? ?4224)3)(2)(1()1()(3)()1(snnnnxxxxnnK ii????????? ? ?? 統(tǒng)計(jì)函數(shù) — KURT 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 84 * 用 Excel和 SPSS計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量 ? ?Excel 【 工具 】 ?【 數(shù)據(jù)分析 】 ?【 描述統(tǒng)計(jì) 】 ?【 確定 】 ?【 輸入?yún)^(qū)域 】 (內(nèi)鍵入數(shù)據(jù)區(qū)域 ) ?【 輸出選項(xiàng) 】 ?【 匯總統(tǒng)計(jì) 】 ?【 確定 】 ? ?SPSS 【 Analyze】 ?【 Descriptive statistics】 ? 【 Descriptives】 ?【 variables】 (選入變量 )?【 Options】 (選擇需要的描述統(tǒng)計(jì)量 ) ?【 Continue】 ?【 OK】 ? Excel ? SPSS 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 85 * Excel中的統(tǒng)計(jì)函數(shù) ? MODE— 計(jì)算眾數(shù) ? MEDIAN— 計(jì)算中位數(shù) ? QUARTILE— 計(jì)算四分位數(shù) ? AVERAGE— 計(jì)算平均數(shù) ? HARMEAN— 計(jì)算簡(jiǎn)單調(diào)和平均數(shù) ? GEOMEAN— 計(jì)算幾何平均數(shù) ? AVEDEV— 計(jì)算平均差 ? STDEV— 計(jì)算樣本標(biāo)準(zhǔn)差 ? STDEVP— 計(jì)算總體標(biāo)準(zhǔn)差 ? SKEW— 計(jì)算偏態(tài)系數(shù) ? KURT— 計(jì)算峰態(tài)系數(shù) ? TRIMMEAN— 計(jì)算切尾均值 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 86 * 本章小節(jié) 1. 頻數(shù)分布表的制作 2. 用圖形看數(shù)據(jù) 3. 用統(tǒng)計(jì)量看數(shù)據(jù) 4. 用 Excel計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量 結(jié) 束 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 88 ? 靜夜四無(wú)鄰，荒居舊業(yè)貧。 然后選擇 【 布局 】 第 4步： 在 【 向?qū)?— 布局 】 對(duì)話框中 ， 依次將 “ 分類變量 “ (這 是飲料品牌 )連續(xù) 拖放兩次 ：一次拖至左邊的 “ 行 ” 區(qū)域 ， 一次拖至 “ 數(shù)據(jù) ” 區(qū)域 第 5步： 然后單擊 【 確定 】 ， 自動(dòng)返回 【 向?qū)?— 3步驟之 3】 對(duì) 話框 。 以下是他提出的概念中較簡(jiǎn)單的一種 ? 沃德被咨詢飛機(jī)上什么部位應(yīng)該加強(qiáng)鋼板時(shí) ， 開(kāi)始研究從戰(zhàn)役中返航的軍機(jī)上受敵軍創(chuàng)傷的彈孔位置 。點(diǎn)擊 【 Continue】 回到主對(duì)話 框。 2024/8/152024/8/152024/8/152024/8/15 ? 沒(méi)有失敗，只有暫時(shí)停止成功！。 2024年 8月 15日星期四 2024/8/152024/8/152024/8/15 ? 1最具挑戰(zhàn)性的挑戰(zhàn)莫過(guò)于提升自我。 2024年 8月 15日星期四 2024/8/152024/8/152024/8/15 ? 1楚塞三湘接，荊門(mén)九派通。其中 k是大于 1的任意值，但不一定是整數(shù) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 76 * 切比雪夫不等式 (Chebyshev’s inequality)