應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)之用圖表和統(tǒng)計(jì)量看數(shù)據(jù)培訓(xùn)課件(編輯修改稿)
2025-08-15 16:53 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ange箱線圖 原始數(shù)據(jù) — 多批數(shù)據(jù)箱線圖 (SPSS繪制的箱線圖 ) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 38 * 原始數(shù)據(jù) — 多批數(shù)據(jù)箱線圖 (例題分析 — Median/Quart./Range) M i n M ax25% 75%M edi an v al ue455565758595105英語經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué)西方經(jīng)濟(jì)學(xué) 市場營銷學(xué)財務(wù)管理基礎(chǔ)會計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用基礎(chǔ)8門課程考試成績的 Median/Quart./Range箱線圖 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 39 * 兩個變量間的關(guān)系 — 二維散點(diǎn)圖 (2D Scatter plots) 1. 展示兩個變量之間的關(guān)系 2. 用橫軸代表變量 x， 縱軸代表變量 y， 每組數(shù)據(jù) (xi ， yi)在坐標(biāo)系中用一個點(diǎn)表示 ， n組數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系中形成的 n個點(diǎn)稱為散點(diǎn) ， 由坐標(biāo)及其散點(diǎn)形成的二維數(shù)據(jù)圖 溫度 / 0C 降雨量 /mm 產(chǎn)量 /kg/hm2 6 25 2250 8 40 3450 10 58 4500 13 68 5750 14 110 5800 16 98 7500 21 120 8250 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 40 * 兩個變量間的關(guān)系 — 二維散點(diǎn)圖 (2D Scatter plots) 02024400060008000100000 20 40 60 80 100 120 140降雨量產(chǎn)量 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 41 * 用 SPSS繪制散點(diǎn)圖矩陣 (Matrix Scatter) 第 1步： 選擇 【 Graphs】 下拉菜單，并選擇 【 Scatter/Dot】 第 2步： 在出現(xiàn)的對話框中選擇 【 Matrix Scatter】 (要繪制三維散點(diǎn)圖，點(diǎn)擊 【 3D Scatter】 ,并定義各坐標(biāo)軸 )，點(diǎn)擊 【 Define】 ，中將所有變量選 【 Matrix variables】 ，點(diǎn)擊 【 OK】 ? 用 SPSS繪制散點(diǎn)圖 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 42 * 兩個變量間的關(guān)系 — 散點(diǎn)圖矩陣 (Matrix Scatter— SPSS) 溫度 降雨量 產(chǎn)量 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 43 * 兩個變量間的關(guān)系 — 散點(diǎn)圖矩陣 (Matrix Scatter— STATISTICA) 溫度 降雨量 產(chǎn)量 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 44 * 三個變量間的關(guān)系 — 三維散點(diǎn)圖 (3D Scatter plots— SPSS) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 45 * 三個變量間的關(guān)系 — 三維散點(diǎn)圖 (3D Scatter plots— STATISTICA) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 46 * 三個變量間的關(guān)系 — 氣泡圖 (bubble chart) 1. 顯示三個變量之間的關(guān)系 2. 圖中數(shù)據(jù)點(diǎn)的大小依賴于第三個變量 0204060801001201400 5 10 15 20 25溫度降雨量氣泡大小表示產(chǎn)量 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 47 * 1. 也稱為蜘蛛圖 (spider chart) 2. 顯示多個變量的圖示方法 3. 在顯示或?qū)Ρ雀髯兞康臄?shù)值總和時十分有用 3. 假定各變量的取值具有相同的正負(fù)號 ，總的絕對值與圖形所圍成的區(qū)域成正比 4. 可用于研究多個樣本之間的相似程度 比較多個樣本的相似性 — 雷達(dá)圖 (radar chart) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 48 * 比較多個樣本的相似性 — 雷達(dá)圖 (例題分析 ) 【 例 】 2024年我國按收入等級分城鎮(zhèn)居民家庭平均每人全年消費(fèi)性支出數(shù)據(jù) 如表 。 試?yán)L制雷達(dá)圖 今天的主食是面包 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 49 * 比較多個樣本的相似性 — 雷達(dá)圖 (例題分析 ) 用統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù) 用一個值概括一組數(shù)據(jù) 找出數(shù)據(jù)彼此之間的差別 數(shù)據(jù)分布的形狀 第 2 章 用圖表和統(tǒng)計(jì)量看數(shù)據(jù) 用一個值概括一組數(shù)據(jù) 用統(tǒng)計(jì)量描述數(shù)據(jù) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 52 * ?x ?x 一組數(shù)據(jù)的平均數(shù)是多少 (mean) 1. 也稱為均值 ， 常用的統(tǒng)計(jì)量之一 3. 消除了觀測值的隨機(jī)波動 4. 易受極端值的影響 5. 根據(jù)總體數(shù)據(jù)計(jì)算的 ， 稱為平均數(shù) ， 記為 ?；根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算的 ， 稱為樣本平均數(shù) ，記為 ?x 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 53 * 平均數(shù) (mean) 設(shè)一組數(shù)據(jù)為 ： x1 ， x2 ， … ， xn (總體數(shù)據(jù) xN) 樣本平均數(shù) nxnxxxxniin??????? 121 ?NxNxxxNiiN??????? 121 ??總體平均數(shù) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 54 * 中間的值是多少 — 中位數(shù) (median) 21?? n中位數(shù)位置Me 50% 50% 2. 不受極端值的影響 ?????????????????????????????????????? ?為偶數(shù)為奇數(shù)nxxnxMnnne12221211. 排序后在中間的值 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 55 * 中間的值是多少 — 中位數(shù) (9個數(shù)據(jù)的算例 ) 【 例 】 9個家庭的人均月收入數(shù)據(jù) 原始數(shù)據(jù) : 1500 750 780 1080 850 960 2024 1250 1630 排 序 : 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2024 位 置 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 中位數(shù) ? 1080 ? 52 192 1 ????? n位置 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 56 * 中間的值是多少 — 中位數(shù) (10個數(shù)據(jù)的算例 ) 【 例 】 ： 10個家庭的人均月收入數(shù)據(jù) 排 序 : 660 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2024 位 置 : 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ? 1102 1 ????? n位置10202 1080960 ???中位數(shù)? 統(tǒng)計(jì)函數(shù) — MEDIAN 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 57 * 用 3個點(diǎn)等分?jǐn)?shù)據(jù) — 四分位數(shù) (quartile) 1. 排序后處于 25%和 75%位置上的值 2. 不受極端值的影響 QL QM QU 25% 25% 25% 25% 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 58 * 用 3個點(diǎn)等分?jǐn)?shù)據(jù) — 四分位數(shù) (位置的確定 ) 方法 2：較準(zhǔn)確算法 ???????????4)1(341ULnQnQ位置位置方法 1：定義算法 ?????????434ULnQnQ位置位置 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 59 * 用 3個點(diǎn)等分?jǐn)?shù)據(jù) — 四分位數(shù) (位置的確定 ) 方法 3： 其中 [ ]表示中位數(shù)的位置取整 。 這樣計(jì)算出的四分位數(shù)的位置 ， 要么是整數(shù) ， 要么在兩個數(shù)之間 方法 4： Excel給出的四分位數(shù)位置的確定方法 如果位置不是整數(shù) ， 則按比例分?jǐn)偽恢脙蓚?cè)數(shù)值的差值 2121 ??????? ??nQ 位置43?? nQL 位置 413 ?? nQU 位置
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