應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)(02)第2章用圖表和統(tǒng)計(jì)量看數(shù)據(jù)-資料下載頁
2025-03-13 16:08本頁面
【正文】 1. 各變量值與其平均數(shù)離差絕對值的平均數(shù) 2. 能全面反映一組數(shù)據(jù)的離散程度 3. 數(shù)學(xué)性質(zhì)較差，實(shí)際中應(yīng)用較少 4. 計(jì)算公式為 nxxMnii???? 1d? 統(tǒng)計(jì)函數(shù) — AVEDEV 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 70 * 與平均數(shù)相比平均差多少 — 方差和標(biāo)準(zhǔn)差 (variance and Standard deviation) 1)(12?????nxxsnii標(biāo)準(zhǔn)差 方差 標(biāo)準(zhǔn)差 樣本方差和標(biāo)準(zhǔn)差 總體方差和標(biāo)準(zhǔn)差 NxNii???? 12)( ??1)(122?????nxxsnii方差 NxNii???? 122)( ??注意： 樣本方差用自由度 n1去除 ! ? 統(tǒng)計(jì)函數(shù) — STDEV 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 71 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 72 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 73 * 標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù) (例題分析 ) 9個(gè)家庭人均月收入標(biāo)準(zhǔn)化值計(jì)算表 家庭編號 人均月收入（元） 標(biāo)準(zhǔn)化值 z 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1500 750 780 1080 850 960 2023 1250 1630 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 74 * 經(jīng)驗(yàn)法則 ?經(jīng)驗(yàn)法則表明：當(dāng)一組數(shù)據(jù)對稱分布時(shí) ? 約有 68%的數(shù)據(jù)在平均數(shù)加減 1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi) ? 約有 95%的數(shù)據(jù)在平均數(shù)加減 2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi) ? 約有 99%的數(shù)據(jù)在平均數(shù)加減 3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 75 * 切比雪夫不等式 (Chebyshev’s inequality) 1. 如果一組數(shù)據(jù)不是對稱分布，經(jīng)驗(yàn)法則就不再適用，這時(shí)可使用切比雪夫不等式，它對任何分布形狀的數(shù)據(jù)都適用 2. 切比雪夫不等式提供的是“下界”，也就是“所占比例至少是多少” 3. 對于任意分布形態(tài)的數(shù)據(jù)，根據(jù)切比雪夫不等式，至少有 11/k2的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減 k個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差之內(nèi)。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) ?對于 k=2， 3， 4，該不等式的含義是 ? 至少有 75%的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減 2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi) ? 至少有 89%的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減 3個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi) ? 至少有 94%的數(shù)據(jù)落在平均數(shù)加減 4個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的范圍之內(nèi) 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 77 應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)Applied Statistics 2 78 * 離散系數(shù) (例題分析 ) 某管理局所屬 8家企業(yè)的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù) 企業(yè)編號 產(chǎn)品銷售額（萬元） x1 銷售利潤（萬元） x2 1 2 3 4 5 6 7 8 170 220 390 430 480 650 950 1000 【 例 】 某管理局抽查了所屬的 8家企業(yè) ， 其產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)如表 。 試比較產(chǎn)品銷售額與銷售利潤的離散程度 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， 說明產(chǎn)品銷售額的離散程度小于銷售利潤的離散程度 v1= = )( 0 9)( 3 611萬元萬元??sxv2= = )()(22萬元萬元??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 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
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1