数据概括性度量.ppt
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数据的概括性度量;;第一节 总规模度量;;;;;;二、总量指标的种类;;;;;;;;;;;;;三、总量指标的计算;;;;第二节 比较度量;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;四、计算和运用相对指标的原则;;
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（一）未分组数据确定中位数的步骤 1.对数据进行排序； 2.依据公式确定中位数的位置； 中位数位置=（n+1）/2 3.依据公式确定中位数的具体数值： 四分位数 (quartile) 排序后处于25%和75%位置上的值 四分位数 (位置的确定) 顺序数据的四分位数 (例题分析) 数值型数据的四分位数 (9个数据的算例) 【例】：9个家庭的人均月收入数据 原始数据: 1500 750 780 1080 850 960 2000 1250 1630 排 序: 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位
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非统计学专业本科学科共同基础课3学分 第四章 数据特征的度量 统计综合指标 4-6学时 前言 统计整理后，进入统计分析阶段。进行统计分析，必须运用各种指标。综合指标法是统计研究的基本方法 指标=综合指标=统计指标=统计综合指标，只是强调的重点不同 综合指标强调指标的综合性——所有统计指标都是根据总体单位的标志表现汇总加工的结果，都是用以说明总体数量特征的综合数字资料 指标的构成 基本构成——指标名称和指标数值 完整构成——时间限制、空间限制、指标名称、指标数值、计量单位、计算方法 从指标的作用和表现形式看，分为总量指标、相对指标、平均指标，即总规模度量、比较度量和平均度量 CH4内容体系
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分类数据离散程度的度量-01四分位差02上下四分位数的差03数值越大说明中位数的代表性越差04常用于顺序数据的离散程度的度量05logo数值型数据离散程度的度量—
极差全距最大值—最小值计算简单全距越小，说明总体平均数的代表性越大只反映两个端点数据的变化无法准确度量离散程度平均指标—集中趋势的度量CBA平均成绩人均支出工人劳动生产率平均指标静态比较：对不同总体进行比较。如两个企业的人均工资比较01动态比较：同一总体不同时期平均数比较02描述推断总体。用样本均值推断总体均值03平均指标的作用1出现次数最多的变量值2位置平均值3更常用于品质数据、或离散型数据的分析4反映现象中最普遍最常见的一般水平
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* * * * * * * * * * * * * Shape Concerned with extent to which values are symmetrically distributed. Kurtosis The extent to which a distribution is peaked (flatter or taller). For example, a distribution could be more peaked than a normal distribution (still may be 慴ell-shaped). If values are negati
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第四章 数据的概括性度量 第四章 数据分布特征的测度 第一节 集中趋势的度量 第二节 离散程度的度量 第三节 偏态与峰度的度量 集中趋势 (Central tendency) 分类数据：众数（Mode） 定类数据的众数 (算例) 定序数据的众数 (算例) 众数 (概念要点) 众数是一个位置代表值，不受极端值的影响，数据分布的最高峰对应的数值 可能没有众数或有几个众数 众数 (众数的不唯一性) 无众数 原始数据: 10 5 9 12 6 8 众数 (概念要点) 数据分布的最高峰对应的数值 可能没有众数或有几个众数 顺序数据：中位数和分位
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第 4 章 数据的概括性度量 第 4 章 数据的概括性度量 §4.1 集中趋势的度量 §4.2 离散程度的度量 §4.3 偏态与峰态的度量 学习目标 1.掌握集中趋势各测度值的计算方法 2.掌握离散程度各测度值的计算方法 3.理解偏态与峰态的测度方法 4.能熟练运用Excel计算描述统计量并进行分析 集中趋势 (Central tendency) 一、分类数据：众数 众数 (mode) 出现次数最多的变量值 不受极端值的影响 不唯一性：一组数据可能没有众数或有几个众数 主要应用于分类数据，也可以应用于顺序数据和数值型数据 众数 (不唯一性) 无众数 原始数据:
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第5讲 数据的概括性度量;内容提要;;1 集中趋势的度量;集中趋势 (central tendency);分类数据：众数;众数 (mode);众数 (不惟一性);分类数据的众数 (例题分析);顺序数据的众数 (例题分析);顺序数据：中位数和分位数;中位数 (median);中位数 (位置和数值的确定);顺序数据的中位数 (例题分析);数值型数据的中位数 (9个数据的算例);数值型数据的中位数 (10个数据的算例);四分位数 (quartile);四分位数 (位置的确定);四分位数 (位置的确定);顺序数据的四分位数 (例题分析);数值型数据的四分位数 (9个数据的算例);数值型
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第四章 数据的概括性度量;数据分布的特征;数据分布的特征和测度;第一节 集中趋势的度量;数据分布的特征和测度 （本节位置）;集中趋势 (Central tendency);众 数;众数 (概念要点);众数 (众数的不唯一性);分类数据的众数 (算例);顺序数据的众数 (算例);数值型分组数据的众数 (要点及计算公式);数值型分组数据的众数 (算例);中位数和分位数;中位数 (概念要点);中位数 (位置的确定);未分组数据的中位数 (计算公式);顺序数据的中位数 (算例);数值型未分组数据的中位数 (5个数据的算例);数值型未分组数据的中位数 (6个数据的算例);根据位置公式确
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统计学第四章 数据概括性度量.ppt
第 4 章 数据的概括性度量 第 4 章 数据的概括性度量 4.1 集中趋势的度量 4.2 离散程度的度量 4.3 偏态与峰态的度量 学习目标 1. 集中趋势各测度值的计算方法 2. 集中趋势各测度值的特点及应用场合 3. 离散程度各测度值的计算方法 4. 离散程度各测度值的特点及应用场合 偏态与峰态的测度方法 用Excel计算描述统计量并进行分析 数据分布的特征 集中趋势 (central tendency) 集中趋势的作用 1、反映总体各单位变量分布的集中趋势和一般水平 2、便于比较同类现象在不同单位间的发展水平 3、能够比较同类现象在不同时期的发展变化趋势或规律
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平均差（计算过程及结果） 某厂按月收入水平分组的组距数列如表中前两列，计算平均差。 3.方差和标准差 离散程度的测度值之一 最常用的测度值 反映了数据的分布 反映了各变量值与均值的平均差异 根据总体数据计算的，称为总体方差或标准差；根据样本数据计算的，称为样本方差或标准差 4 6 8 10 12 X = 8.3 总体方差和标准差(计算公式) 未分组数据： 组距分组数据： 未分组数据： 组距分组数据： 方差的计算公式 标准差的计算公式 总体标准差（计算过程及结果） 根据表中的数据，计算工人日加工零件数的标准差 某车间50名工人日加工零件标准差计算表 按零件数分组 组中值(Xi) 频数(
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312集中趋势的度量离散程度的度量偏态与峰态的度量第4章 数据的概括性度量集中趋势 (位置)4.1集中趋势的度量一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值不同类型的数据用不同的集中趋势测度值低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据，反过来，高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势，要根据所掌握的数据的类型来确定4.1.1 分类数据：众数集中趋势的测度值之一出现次数最多的变量值不受极端值的影响可能没有众数或有几个众数主要用于定类数据，也可用于定序数据和数值型数据算例1.根据第三章例3.xls例例3.x
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众数、中位数和平均数的比较 众数、中位数和平均数的关系 左偏分布 均值 中位数 众数 对称分布 均值 = 中位数 = 众数 右偏分布 众数 中位数 均值 众数、中位数、平均数的特点和应用 众数 不受极端值影响 具有不惟一性 数据分布偏斜程度较大且有明显峰值时应用 中位数 不受极端值影响 数据分布偏斜程度较大时应用 平均数 易受极端值影响 数学性质优良 数据对称分布或接近对称分布时应用 4.2 离散程度的度量 4.2.1 分类数据：异众比率 4.2.2 顺序数据：四分位差 4.2.3 数值型数据：方差和标准差 4.2.4 相对离散程度：离散系数 离中趋势 数
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