第2章數(shù)據(jù)的組織與表達-資料下載頁
2025-10-03 08:12本頁面
【導讀】資料以電子表格方式記錄。電子表格中輸入在一列。方式，其所得變數(shù)不同。variable)指用計數(shù)方法獲得的數(shù)據(jù)。數(shù)值之間可以有微量數(shù)值差異的第三個數(shù)值存在。無、絨毛的有無等。要從這類性狀獲得數(shù)量資料，可采。次數(shù)或相對次數(shù)。理的資料也便于進一步的分析。每穗小穗數(shù)在15—20的范圍內變動，形式的次數(shù)分布表?；驈拇蟮叫∨帕?降序)。觀察值的差數(shù)，稱為極差，亦即整個樣本的變異幅度。干組，每組的距離相等，稱為組距。在確定組數(shù)和組距。能反映出資料的真實面貌等方面。數(shù)多少的關系可參照表4來確定。查表4可分為8—16組，則組距為179/12=，為分組方便起見，可以15g作為組距。以表3中140行水稻產量為例，選定第一組的中點值。故第一組的組限為。待全部觀察值歸組后，即可求得各組的次數(shù)，制成一。例如表3中第一個觀察值177應歸于表5中第8組，組限。于最大值，又增加了1/2組，
【正文】 乙品種 R=20－ 16=4。 兩品種的平均同為 18，但甲品種的極差大，平均數(shù)的代表性差；乙品種的極差小，平均數(shù)代表性好。 二、方 差 離均差平方和 (簡稱平方和 )SS 樣本 SS= 2()ixx?? 總體 SS= 2()iX ???均方或方差 (variance) 樣本均方 (mean square) ： 總體方差 ： 22 1NiXN????? ()樣本均方是總體方差的無偏估計值 22 11nixxsn???? ()三、標準差 (一 ) 標準差的定義 樣本標準差： 2()1xxsn????總體標準差： 2()XN?? ???樣本標準差是總體標準差的估計值。 (二 ) 自由度 樣本 n1稱為自由度 ,記作 DF，其具體數(shù)值則常用 表示。 統(tǒng)計意義 ：是指樣本內獨立而能自由變動的離均差個數(shù)。 ?kn ???三、標準差 (三 ) 標準差的計算方法 1. 直接法 [例 3] 設某一水稻單株粒重的樣本有5個觀察值，以克為單位，其數(shù)為 4。 )(39215 80221 )(2g..n yys ?????? ? 計算項目 y y2 2 － 4 8 64 7 49 5 － 25 4 － 16 總和 26 0 158 平均 yy? 2)( yy ?三、標準差 2． 矯正數(shù)法 其中 項稱為矯正數(shù)，記作 C。 2xn?() 在上例中，將有關數(shù)字代入即有： 222()11x x nxxsnn????????? ()22 2() 1 5 8 ( 2 6 ) 52 3 9 ( )1 5 1x x ns . gn? ?? ? ?????三、標準差 3． 加權法 若樣本較大，已生成次數(shù)分布表，可采用加權法計算標準差，其公式為： 2 2 2i i i i i iif x f x f x nsfn? ? ????????( x ) ( )11三、標準差 [例 4] 利用表 5的次數(shù)分布資料計算每行水稻產量的標準差。 若采用直接法，其標準差 s=(g)。由此可見，直接法和加權法的結果是很相近的。 222 2 2 2()12 75 7 90 1 25 5 ( 22 11 0) 14 014 0 136 .4 5 ( )i i i if x f x nsng????? ? ? ? ? ? ?????三、標準差 四、變異系數(shù) 變異系數(shù) ( coefficient of variation )： 變異系數(shù)是一個不帶單位的純數(shù)，可用以比較二個事物的變異度大小。 100%sCV x?? 例如表 8為兩個小麥品種主莖高度的平均數(shù)、標準差和變異系數(shù)。如只從標準差看，品種甲比乙的變異大些；但因兩者的均數(shù)不同，標準差間不宜直接比較。如果算出變異系數(shù)，就可以相互比較，這里乙品種的變異系數(shù)為 %，甲品種為 %，可見乙品種的相對變異程度較大。 品種 (cm) s(cm) 變異系數(shù) CV(%) 甲 乙 表 8 兩個小麥品種主莖高度的測量結果 x四、變異系數(shù)
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