2010年山东省数据统计基础

2010年山东省数据统计基础

1、设有一组初始记录关键字为(45,80,48,40,22,78),要求构造一棵二叉排序树并给出构造过程。

2、证明由二叉树的中序序列和后序序列,也可以唯一确定一棵二叉树。

29. ①试找出满足下列条件的二叉树

1)先序序列与后序序列相同 2)中序序列与后序序列相同

3)先序序列与中序序列相同 4)中序序列与层次遍历序列相同

3、两棵空二叉树或仅有根结点的二叉树相似;对非空二叉树,可判左右子树是否相似,采用递归算法。

int Similar(BiTree p,q) //判断二叉树p和q是否相似

{if(p==null && q==null) return (1);

else if(!p && q || p && !q) return (0);

else return(Similar(p->lchild,q->lchild) && Similar(p->rchild,q->rchild)) }//结束Similar

4、设有两个集合A和集合B,要求设计生成集合C=A∩B的算法,其中集合A、B和C用链式存储结构表示。

typedef struct node {int data; struct node *next;}lklist;

void intersection(lklist *ha,lklist *hb,lklist *&hc)

{

lklist *p,*q,*t;

for(p=ha,hc=0;p!=0;p=p->next)

{ for(q=hb;q!=0;q=q->next) if (q->data==p->data) break;

if(q!=0){ t=(lklist *)malloc(sizeof(lklist)); t->data=p->data;t->next=hc; hc=t;} }

}

用电子表格统计体育成绩

巧用电子表格实现体育成绩自动评分 西安市第八十中学李伟 当今信息化时代,计算机运用在我们工作,生活和学习中,越来越普及。办公室软件也成为工作中必不可少的工具。体育教师天天和数字打交道,而每当到了体质测试、体育模拟考试时更会面对一大堆的体育测试数据,各项目测试结束,在学生体育测试数据与成绩换算这一环节,不少体育老师感到头疼。因为需要将原始数据与国标数据进行比对,折算成绩,并且标准按年级和性别也有所不同。实践操作过程中,尽管老师花费了大量时间和精力,仅靠手工计算,要查分、统计、分析这些数据要花费大量的时间,还比较繁琐,但还是有很多错漏,给最后评判工作带来了极大不便。其工作量与难度可想而知。Excel 是一个非常优秀的电子表格处理软件,用它可以方便快捷的制作电子表格,对数据进行复杂的计算和分析,还可生成直观的图表,让我们一目了然。现阶段Excel也常常被学校老师用来处理一些学生成绩数据,但这些还还远远不够,我们应该充分发挥Excel强大的函数数据处理功能,让体育老师从繁琐的数据中解脱出来,提高工作效率,因此研究Excel用来统计体育成绩也成为当前体育老师迫切需求。通过一年的摸索,在此我向大家推荐Excel中的函数LOOKUP和函数If。体育老师巧妙应用Excel即可快速完成这项统计核算工作。操作过程中,我们只需要输入原始数据,Excel会自动核对,给出对应成绩,错漏几乎为零。 一、制作学生成绩空表 首先,用Excel制作一个学生成绩空表,由于学生学籍现在实行电子档,所以很容易做到,只需要复制粘贴学生姓名、性别等数据就可以了。为了识别方便,我们将工作表重命名为“学生成绩”表,如图一。

【EXCEL】数据分析那些事(菜鸟入门必看)

Q1:我现在的工作有一点数据分析的模块,自从上微薄后了解到还有专门从事数据分析工作,我现在想做这一行,但是经验、能力都还是菜鸟中的菜鸟,请问成为一名数据分析师还有需要哪些准备? A:很简单,我们可以看一下国内知名互联网数据分析师的招聘要求,进行自我对照,即可知道需要做哪些准备。 数据分析师职位要求: 1、计算机、统计学、数学等相关专业本科及以上学历; 2、具有深厚的统计学、数据挖掘知识,熟悉数据仓库和数据挖掘的相关技术,能够熟练地使用SQL; 3、三年以上具有海量数据挖掘、分析相关项目实施的工作经验,参与过较完整的数据采集、整理、分析和建模工作; 4、对商业和业务逻辑敏感,熟悉传统行业数据挖掘背景、了解市场特点及用户需求,有互联网相关行业背景,有网站用户行为研究和文本挖掘经验尤佳; 5、具备良好的逻辑分析能力、组织沟通能力和团队精神; 6、富有创新精神,充满激情,乐于接受挑战。 Q2:对数据分析有浓厚兴趣,希望从事数据分析、市场研究相关工作,但听说对学历要求较高,请问我是否要读研,读研的话应该读哪个方向? A:读研要看自身情况,但可明确:专业不是问题,本科学历就够。关键是兴趣与能力,以及自身的努力,兴趣是学习成长最好的老师! 当然如果是在校生考上研究生的话那是最好,如果考不上可以先工作,等你工作有经验了,你就知道哪方面的知识是自己需要,要考哪方面的研究生,也就更有方向性。 Q3:那么如何培养对数据分析的兴趣呢? A:建议如下: 1、先了解数据分析是神马? 2、了解数据分析有何用?可解决什么问题? 3、可以看看啤酒与尿布等成功数据分析案例; 4、关注数据分析牛人微博,听牛人谈数据分析(参考Q1的三个链接); 5、多思考,亲自动手分析实践,体验查找、解决问题的成就感; 6、用好搜索引擎等工具,有问题就搜索,你会有惊喜发现; 7、可以看看@李开复老师写的《培养兴趣:开拓视野,立定志向》; 有网友说:让数据分析变的有趣的方法是,把自己想象成福尔摩斯,数据背后一定是真相!Q4:我有点迷茫,是练好技能再找工作,还是找一个数据分析助理之类的要求不是特别高的工作,在工作中提升? A:建议在工作中进行学习实践,这才是最好的提升。看那么多书,没有实践都是虚的。 Q5:我是做电商的,对于数据分析这块,您有什么好的软件工具类推荐吗? A:做数据分析首先是熟悉业务及行业知识,其次是分析思路清晰,再次才是方法与工具,切勿为了方法而方法,为工具而工具!不论是EXCEL、SPSS还是SAS,只要能解决问题的工具就是好工具。 问题的高效解决开始于将待解决问题的结构化,然后进行系统的假设和验证。分析框架可以帮助我们:1、以完整的逻辑形式结构化问题;2、把问题分解成相关联的部分并显示它们之间的关系;3、理顺思路、系统描述情形/业务;4、然后洞察什么是造成我们正在解决的问题的原因。

数据处理与分析教案课程.doc

授课教案 班级: 17 计 1 班课程:office2010授课教师:黄媚课题名称 第七章电子表格中的数据处理 第二节数据处理与分析 知 识 1、掌握数据的查找、替换、排序、筛选 目 2、学会使用合并计算、分类汇总和条件格式 标 教能 1、通过课件讲解,让学生了解数据处理的步骤,理解其中的力 学操作含义 目 目2、准确判断使用正确的方法,正确处理数据 标 标 素 1、在实际操作中提起每个操作的兴趣,有 欲望了解之后的操质 作,激发学生的学习兴趣 目 2、能自觉完成课堂练习 标 课的类型理论加实践课程 1、数据自定义排序 教学重点2、合并计算和分类汇总 3、条件格式 1、正确排序 教学难点2、正确区分合并计算和分类汇总 3、使用正确的条件格式

教学方法讲授演示法、任务驱动法 教具及材料多媒体机房、课件、习题 课时8 课时理论课, 8 课时实践课,共720 分钟课前准备了解学情,备好教学素材,操作习题 教学反思1、授课期间应在授课过程中多注意学生的情况,对于学生露出困惑较多的地方再次加深讲解。 2、学生练习的过程中,应多鼓励会的同学多多指道不会的同学,这样可以提高学生的兴趣,被教的学生也会比较容易接受。 3、习题要跟进,这样学生才会及时打好基础。 4、复习要及时,这样才会印象深刻。

教学过程设计 教学环节及时间分配导入新课(3 分钟)讲授新课(20 分钟) 教学内容师生活动设计意图 通过一个与该节相同的例子观看,教师示范操作当堂的师生互动能导入本次新课。学生认真听课并回让学生更能加深对第七章电子表格中的数据处理答教师提出的问题。操作步骤的印象, 7、2数据处理与分析对其中运用到的按 7.2.1 数据的查找与替换钮印象更深刻 1、数据查找 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组 - 查 找和替换-查找-在 “查找和替换”的 对话框输入查找内 容 - 选择“查找全 部” 2、数据替换 单击任意单元格 - 开始 - 【编辑】组- 查找和替换-替换- 在“查找和替换”的“替换”对话框输 入查找内容和替换内容- 选择“全部替 换” 序 选 7.2.2数据排序 1、使用排序按钮快速排序 开始 - 【编辑】组 - 排序和筛选 表示数据按递增顺序排 列,使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排 列,使最大值位于列的顶端 2、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格- 数据 -【排序和 筛选】组 - 排序 - 确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式

浅谈课堂教学统计中的数据分析.pdf

浅谈课堂教学统计中的数据分析 ——黄冈名师基层巡回讲学数学听课体会 徐永圆 5月26日有幸听了万贵秋、程来魁两位教师关于复式折线统计图同课异构课和吴文涛名师关于折线统计图的展示课,我也曾教过这一单元,然而我的教学重统计图的绘制轻数据分析,三位教师与我截然不同的教学思路让我感悟颇深。统计学是通过搜索、整理、分析数据等手段,以达到推断所测对象的本质,甚至预测对象未来的一门综合性科学。分析数据是统计的核心,也是本单元的重难点之一。如何在课堂教学中突破这一重难点我有以下看法: 一、感知数据 《新课程标准》指出:在"统计与概率"中,帮助学生逐渐建立起数据分析的观念是重要的。数据分析包括:了解在现实生活中有许多问题应当先做调查研究、收集数据,通过分析作出判断,体会数据中是蕴涵着信息的。数据分析的第一步要调查研究收集数据,在这一过程中感知数据不再是简单的数字,它的背后蕴藏着数学信息。在课堂教学中采取的是: (一)选取贴近学生生活素材,加强学生对数据的感知。本次课堂上万贵秋教师调查学校趣味数学魔方选拔赛郭宇和徐伟的成绩,吴文涛教师调查学校足球队方瑶投篮的成绩,这两个发生在学生生活中的问题进行调查,既增加了学生对收集数据的亲切感,又激发了学生挖掘的数据背后隐藏的数学信息的欲望。 (二)选取具有统计意义的真实的生活素材,加强学生对数据的感知。程来魁教师选取的是调查全国人口老龄化这一具有统计意义的事情。首先让学生了解到抽样调查是统计中常见的调查方法,调查全国人口老龄化,只需抽样调查上海老龄化情况。而每年出生人口数和死亡人口数是连续性变量,非常适合用复式折线统计图来表示其变化。学生从视频中看到这一令人震惊的事实,激发其探究的欲望,同时在真实的死亡人口数与出生人口数中,增加学生对数据的感知,无形之中会将两者进行比较。 二、数据读取 学生会从收集的数据感知一些大略的信息,第二步就要整理数据了,整理数据的方式一般就是统计表,统计图等。在以往我的教学中我通常会教授学生绘制统计图,再读统计图中的数据。一节课大部分时间用在画图,特别是横轴和纵轴的填写,而读图时间会过少。这样的教学往往导致学生会成为画图的高手,读图的哑巴。此次三位教师都是通过读图来画图,万贵秋和程来魁教师都是通过读两个折现统计图来画复式折现统计图,吴文涛教师是通过读条形统计图来画折现统计图,从学生已有的作图起点出发不仅让学生自主的探究统计图的制法及注意事项也为后面的读数,数据分析大大节省了时间。读懂统计表中的数据为后面的数据分析做铺垫。 (一)读显性数据 显性数据就是统计图中直观的信息。读图标,图例,横轴、纵轴、以及点的信息。这部分内容很直观,加之有以前学习条形统计图的经验,学生较易掌握。 (二)读隐性数据 隐性数据即是通过显性数据得出的统计量。在运用统计量时一定要注意其统计意义。比如平均数、中位数、众数。平均数是一个虚拟的数,它能反应一组数据的总体水平。中位数是个半虚拟的数,它则能反应一组数据的中等水平。一般而言,平均数作为数据代表相对可靠和稳定,但遇到极端数据时它则不能反应这组数据的基本情况。在万老师执教的这一课里面有同学提出了用平均数来反应两名同学玩魔方的总体水平,从而决定由谁参加决赛,这个结果与我们从统计图数据变化趋势分析的结果大相径庭。造成两种不同的结论的原因在于这个同学没有看到极端数据对平均数的影响,一次失误能拉下一个学生比赛的平均分,但是这时的平均分并不能代表这个同学的整体水平了。 三、数据比较 读懂数据,了解数据所蕴含的信息,我们还要更深层次的挖掘数据的隐藏信息。这一部分的数据分析是通过数据比较来完成的。 (一)横向比较 在折线统计图中了解了点所代表的信息,再引导学生横向观察折线统计图,相邻的两个点之间的线段的方向代表数据的增减;线段的陡平代表数据增长的快慢,整条折线有代表数据的发展趋势,由部分到整体挖掘数据隐含信息。在吴老师的教学中这一细节做的非常的到位,从点,(线段,折线三个方面深挖信息,并通过整条折线的趋势做了预测,预测方瑶的后两次成绩。万老师执教的这一课也从整体折线趋势预测两个同学的下次成绩,从而得出决策。 (二)纵向比较 数据之间纵向比较主要体现在复式折线统计图里,两个量之间的差距是同一纵轴上两点间的距离,也是复式折现统计图中蕴含的一个重要信息。比如万老师的这节课通过比较两个同学每次成绩相差多少,判断两个同学成绩的变化。又比如程老师执教的调查人口老龄化,其中自然增长数等于出生人口数减去死亡人口数,就是比较两个量间的差距变化从而判断人口是呈正增长还是负增长,以及增长的幅度来判断人口老龄化的情况。

2020年初级统计师统计法和统计学基础知识:数据来源

2020年初级统计师统计法和统计学基础知识:数据来 源 数据来源 从使用者的角度看,统计数据资料的来源主要有两种渠道:一种 是通过直接的调查或实验获得的原始数据,这是统计数据的直接来源,一般称为原始或第一手统计数据;另一种是别人调查的数据,并将这些 数据实行加工和汇总后公布的数据,通常称为次级数据或第二手间接 的统计数据。一切间接的统计数据都是从原始的、第一手数据过渡而 来的。 (一) 数据的直接来源——原始数据 搜集数据最基本的形式就是实行统计调查或实行实验活动,统计 调查或实行实验就是统计数据的直接来源。 1. 统计调查 统计调查是指根据统计研究预定的目的、要求和任务,使用科学 的方法,有计划、有组织地向客观实际搜集资料的过程。通过统计调 查得到的数据,一般称为观测数据。 2. 实验法 实验法是直接获得统计数据的又一重要来源。通过实验法得到的 数据就是实验数据。 实验法不但是一种搜集数据的方式,也是一种重要的研究方式。 它是通过有意识地改变或控制某些输入变量,观察其他输出变量的变化,从而达到对事物本质或相互联系的理解。未来观察对输入变量的 控制是否导致了输出变量的改变,在实验中,往往需要将研究对象分 为两个组,一个是实验组,一个是对照组,对实验组的输入变量加以

控制或改变,而对照组则不加控制,根据两组的输出结果,能够看到 输入变量对输出变量的影响。 使用实验法要注意的是:首先,实验组和对照组的产生理应是随 机的,研究对象的不同单位理应被随机地分配到实验组或对照组,而 不应是经过有意识的挑选的。其次,实验组和对照组还理应匹配的, 也就是研究对象的背景资料理应是大体相同的,至少不要差异太大。 不论是统计调查还是实验,所搜集的数据都是原始数据,这是统 计数据最基本的来源。 (二)数据的间接来源——次级数据 虽然统计数据的搜集主要是指对原始数据的搜集,后面介绍的统 计调查的方法也是围绕搜集原始资料展开的,但数据的收集实际上不 但包括对原始数据的收集也包括对次级数据(第二手收据)的收集,在 很多情况下,统计研究都是在掌握次级数据的基础上实行的。 次级数据是指由其他人搜集和整理得到的统计数据。这种来自他 人调查整理基础上的数据我们把它称为数据的间接来源。 数据的间接来源有:(1)公开出版的统计数据,主要来自官方的统 计部门和政府、组织、学校、科研机构。(2)尚未公开发表的统计数据,如各企业的经营报表数据、专业调查咨询机构为公开发布的调查结果 数据。需注意的是,如果公开引用未公开发表的数据需要征得数据所 有者的同意,同时要为自己发布的数据负责。 恰当地使用间接数据在实际中往往能够节约时间和费用,取得较 好的成果和效益,所以,成为很多统计研究人员在实行实证分析时的 首选数据来源。但在应用时要注意:(1)是否了解并准确理解了间接数 据中变量的含义、计算口径、计算方法,以防止误用、错用他人的数据。(2)引用间接数据时要注明数据来源,尊重他人的劳动成果和知识 产权。

体育统计整理后的公式

体育统计学各项指令的中英文对照及计算公式 频数整理及分布表的制作步骤: ①求极差(或全距)R=最大值(Xmax )-最小值(Xmin )②确定分组数K=1+lgN/lg2③确定组距与组限值 组距(I )=R/K 第一组下限(L1)=Xmin-I/2 ④列频数分布表 频数统计 =FREQUENCY( ) 众数 MODE 中位数 MEDIAN 上四分位数 =QUARTILE(数据坐标,3) 下四分位数 =QUARTILE(数据坐标,1) 平均数 AVERAGE 四分位差(Qu-Qd) 平均差 AVEDEV 样本标准差 STDEV 总体标准差STDEVP 偏态系数 SKEW 峰态系数 KURT 描述统计 1、正态分布表的使用 知U 求P =NORMSDIST(U) < X 小于U > 知P 求U =NORMSINV(P) 2、标准正态分布概率面积表 =NORMSDIST($A2+B$1) 3、NORMDIST 及NORMINV 命令 x 概率密度 =NORMDIST(A3,平均值,标准差,0) x 概率面积 =NORMDIST(A3,平均值,标准差,1) 4、考核标准 知P 求U =NORMSINV(P) 成绩等级P 值是上一等级加计算等级之和,原始变量 =平均数+标准U 值*标准差 5、离差评价表→制作步骤: ①、将各变量单位统一成U 值。 田赛公式:U=(Xi-X 平均)/S 径赛公式:U=(X 平均-Xi )/S ②、将统一后的U 值制作成表格。 6、Z 分法公式→田赛公式:50+U/6s×100=50+(X -X 平均)/(6*S)×100 径赛公式:50-U/6s×100=50-(X-X 平均)/(6*S)×100 7、累进计分y=1.67D 2-6.68 K=1.67 D=6.68 田赛:D=5+U=5+(X-X 平均数)/S 竞赛:D=5-U=5-(X-X 平均数)/S 8、百分位数 已知x 求p x =PERCENTRANK(数据区间,x,小数位数) 已知px 求x =PERCENTILE(数据区间,px) 9、FDIST(X,df1,df2)?面积 FINV(α,df1,df2)?F 值 SQRT 为根号 10、T=(x -u )/(S/N ) 第六章 参数估计的计算公式 标准误Sx=标准差/N 标准误的估计值Sp=N p p /)1(- 总体均数置信区间的估计与表达(N>=45) 95%区 置信限 x ±1.96S x 99%区 置信区 x ±2.58S x 总体均数置信区间的估计与表达(N<45) n '=n-1 95%区 置信区 x ±T0.05/2(n ')S x 99% 置信区 x ±T0.01/2(n ')S x 总体率置信区间的估计与表达 Sp=N p p /)1(- 95%区 置信区 P ±1.96Sp 99%区 置信区P ±2.58Sp { {

统计基础知识习题参考答案

项目一认识统计 【理论巩固】 一、思考题 1.统计包含的三种涵义? 2.统计的研究对象及其特点? 3.统计的基本职能及关系? 4.统计总体和总体单位的相互关系? 5.什么是统计标志和指标,二者有怎样的关系? 6.统计指标按反映的数量特点不同如何分类? 二、单项选择题 1.对某市小学的素质教育情况进行调查,统计总体是() A、某市所有的小学生 B、某市一所小学的学生 C、某市一所小学 D、某市所有的小学 2.某市全部工业企业2012年末的总产值() A、是质量指标 B、是数量指标 C、是品质标志 D、是数量标志 3.在统计研究中,一个统计总体() A、可以有多个标志 B、可以有多个指标 C、只能有一个标志 D、只能有一个指标 4.某企业对一种标件进内径检测,结果不同标件的内径存在一定差异,这在统计学中称为() A、变量 B、变异 C、标志 D、标志表现 5.某同学的统计学基础考试成绩为72分,则72分是() A、品质标志 B、数量标志 C、数量指标 D、标志值 6.标志是说明() A、总体的数量特征 B、总体单位的特征 C、总体的质量特征 D、品质标志的名称 7.下列属于品质标志的是( ) A、工业企业的产值 B、工业企业的流动资产额 C、工业企业的性质 D、工业企业的流动资金额 8. 下列指标中属于质量指标的是() A、成本计划完成率 B、总产值 C、产品总成本 D、职工人数 9.某厂进行职工的工资情况调查,在相关资料中( ) A、该厂的所有职工是统计的总体 B、每个职工的工资水平是数量指标 C、工资构成比是数量指标 D、全厂职工的平均工资是数量标志 10. 统计最基本的职能是()

用Excel对体育数据统计处理

Excel 在体育数据统计中的应用 骆云 体育数据的统计处理,如果没有电脑,是一件非常繁琐的工作,在电脑普及之前,体育教师都深有体会,今天,电脑已经成为人们生活和工作的必备工具。如果能利用微软办公软件Excel 进行体育数据的统计管理,将大大提高我们的工作效率,不仅省时省力,而且界面直观,同时又不需要学习复杂的编程,容易掌握。与其它统计软件相比,Excel 具有计算、统计、查找、引用等功能,它的适应性更广,更适合广大的体育教师。熟练操作和恰当运用Excel 各项功能和函数,只需很短时间就可清楚准确地完成我们所有的数据处理工作。本文旨在抛砖引玉,望有兴趣的研究者能在此基础上开发新的思路,更望在相关统计领域开发更新、更实用的统计方法。 Excel 默认安装是不具有全部的统计功能的,要想Excel 具有我们需要的统计功能,第一步必须设置点击:“工具→加载宏”,勾选“分析工具库”(图1)。 1、对一组数据的分析处理 在处理一组数据时,先选中要分析的数据列,然后点击“工具→ 数据分析 图 2 图1

描述统计”。描述统计共产生14个统计量值(如图2、3、4)。 2、对两组数据的T 检验 Excel 为我们提供了三种T 检验分析方法(图5),即: 2.1 t-检验 成对双样本平均差检验。比较两套数据的平均值。但数据必须是自然成对出现的,比如同一实验的两次数据,且必须有相同的数据点个数。两套数据的 方差假设不相 等。 2.2 t-检验 双样本等方差 假设。假设两个样本的 方差相等来确定两样本 的平均值是否相等。 2.3 t-检验 双样本异方差 假设。假设两个样本的 方差不相等来确定两样本的平均值是否相等。 2.4、对两组数据进行T 检验举例 对一个样本组在实验前后进行了两次检验时,可以使用“t-检验:成对双样本平均差检验”。以确定取自处理前后的观察值是否来自具有相同总体平均值的分布(如图6)。 图 3 图 4 图5

python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作

从入门到精通pandas操作 Pandas简介:Python Data Analysis Library(数据分析处理库)或pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构: Series:一维数组,与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。 Time- Series:以时间为索引的Series。 DataFrame:二维的表格型数据结构,可以理解为Series的容器。 Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv,若有需要,在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用,若要详细深入学习,请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件

food_info.csv文件的局部预览图: 每一行:代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件,并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后,打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型

print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解,可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果: 补充:DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values

统计基础知识

课堂练习 一、判断题: 1.运用大量观察法,必须对研究对象的所有单位进行观察调查。 2. 统计学是对统计实践活动的经验总结和理论概括。 3. 统计总体可分为同质总体和不同质总体,有限总体和无限总体。 4. 统计总体具有大量性、同质性和差异性三个基本特征。 5. 一般而言,指标总是依附在总体上,而总体单位则是标志的直接承担者。 6. 标志的具体表现是指在所属的标志名称之后所列示的属性或数值。 7. 年龄、身高、体重是用数量来表示的,是指标。 8. 数量指标是由数量标志值汇总来的,质量指标是由品质标志值汇总来的。 9. 变量按其值是否连续出现,可以分为确定性变量与随机变量。 10. 某同学计算机考试成绩80分,这里成绩就是统计指标。 11. 指标与标志之间存在变换关系。 12. 单位产品成本是数量指标,其值大小与研究的范围大小有关。 13. 由分类和排序尺度计量形成的数据称为定性数据或品质数据。 14. 某生产组有5名工人,日产零件数分别为68件、69件、70件、71件、72件,因此说这些是5个数量标志或5个变量。 15. 数量标志的具体表现是通过数字来说明的,如“年龄”这一标志有20岁、30岁、50岁……之分。 16. 统计学是先于统计工作而发展起来的。 17. 指标是说明总体特征的, 而标志是说明总体单位特征的。 18. 品质标志是不能用数值表示的。 19. 总体的同质性和总体单位的变异性是进行统计核算的条件。 20. 标志的具体表现是在标志名称之后所表明的属性。 21. 对有限总体只能进行全面调查。 22. 总体的同质性是指总体中的各个单位在所有标志上都相同。 23. 有限总体是指总体中的单位数是有限的。 24. 某工业企业作为总体单位时,该企业的工业总产值是数量标志;若该企业作为总体,则企业的工业总产值是统计指标。 25. 总体与总体单位,标志与指标的划分都具有相对性。 二、选择题 1. 社会经济统计学是一门()。 A.方法论的社会科学 B.方法论的自然科学 C.实质性的科学 D.方法论的工具性的科学 2. 社会经济统计具有如下特点()。 A.数量性、总体性、具体性和社会性 B.数量性 C.数量性、总体性 D.具体性、综合性 3. 统计认识的过程是()。 A.从质到量 B.从量到质 C.从质开始到量,再到质与量的结合 D.从总体到个体 4. 统计总体的同质性是指()。 A.总体各单位具有一个共同的品质标志或数量标志

统计学基础 第一次作业

统计学基础第一次作业 一、填空题 1、按照所采用的计量尺度不同,可以将统计数据分为_分类数据_、_顺序数据_和_数值型 数据_。 2、按照数据的收集方法的不同,可将统计数据分为_观测数据_和__实验数据_。 3、按照被描述的对象与时间的关系,可将统计数据分为_截面数据__和_时间序列数 4、体重的数据类型是:clear all。 5、民族的数据类型是:CHAR。 6、空调销量的数据类型是:电器。 7、支付方式(购买商品)的数据类型是:分类变量。 8、学生对教学改革的态度(赞同、中立、反对)的数据类型是:顺序数据。 9、从总体中抽出的一部分元素的集合,称为___样本_____。 10、参数是用来描述_总体特征_______的概括性数字度量;而用来描述样本特征的概括 性数字度量,称为___统计量_____。 11、参数是用来描述_总体特征_的概括性数字度量;而用来描述样本特征的概括性数字 度量,称为_统计量_。 12、统计数据有两种不同来源:一是_直接来源__,二是__间接来源___。 13、统计数据的误差有两种类型,即__抽样误差_和_非抽样误差。 14、统计表由_数据__、__表头__、___行标题_和__列标题__四个部分组成。 15、统计分组应遵循“不____重_____不__漏_______”、“___上限______不在组内”的 原则。

16、按取值的不同,数值型变量可分为_离散型变量__和_连续型变量_。 17、在数据分组中,_离散型变量_______可以进行单变量值分组,也可以进行组距分组, 而___连续型变量_____只能进行组距式分组。 18、组距分组中,向上累积频数是指某组_上限以下_的频数之和。 19、将某地区100个工厂按产值多少分组而编制的频数分布中,频数是_各组的工厂数 __。 20、频数分布中,靠近中间的变量值分布的频数少,靠近两端的变量值分布频数多,这 种分布的类型是_U型分布_。 21、一组数据向某一中心值靠拢的倾向反映了数据的_中心点_。 22、__众数_是一组数据中出现次数最多的变量值。 23、一组数据排序后处于中间位置上的变量值称_中位数__。 24、不受极端值影响的集中趋势度量指标有__中位数_和_众数__。 25、一组数据的最大值与最小值之差称__极差___。 26、__标准差系数__是一组数据的标准差与其相应的平均数之比。 27、数据分布的不对称性是_偏态_。 28、数据分布的平峰或尖峰程度称_峰态__。 29、当偏态系数为正数时,说明数据的分布是_右偏分布__。 30、集中趋势度量指标中的算术平均数、调和平均数_数值_______(容易、不易)受极 端变量值影响。 31、中位数适用于顺序变量和定量变量,不适用于_名义变量和次序变量_______。 二、简答题 1、什么是数据的集中趋势?反映数据集中趋势的指标有哪些?

用电子表格统计体育成绩

巧用电子表格实现体育成绩自动评分西安市第八十中学李伟当今信息化时代,计算机运用在我们工作,生活和学习中,越来越普及。办公室软件也成为工作中必不可少的工具。体育教师天天和数字打交道,而每当到了体质测试、体育模拟考试时更会面对一大堆的体育测试数据,各项目测试结束,在学生体育测试数据与成绩换算这一环节,不少体育老师感到头疼。因为需要将原始数据与国标数据进行比对,折算成绩,并且标准按年级和性别也有所不同。实践操作过程中,尽管老师花费了大量时间和精力,仅靠手工计算,要查分、统计、分析这些数据要花费大量的时间,还比较繁琐,但还是有很多错漏,给最后评判工作带来了极大不便。其工作量与难度可想而知。Excel 是一个非常优秀的电子表格处理软件,用它可以方便快捷的制作电子表格,对数据进行复杂的计算和分析,还可生成直观的图表,让我们一目了然。现阶段Excel 也常常被学校老师用来处理一些学生成绩数据,但这些还还远远不够,我们应该充分发挥Excel 强大的函数数据处理功能,让体育老师从繁琐的数据中解脱出来,提高工作效率,因此研究Excel 用来统计体育成绩也成为当前体育老师迫切需求。通过一年的摸索,在此我向大家推荐Excel 中的函数LOOKUP 和函数If 。体育老师巧妙应用Excel 即可快速完成这项统计核算工作。操作过程中,我们只需要输入原始数据,Excel 会自动核对,给出对应成绩,错漏几乎为零。 一、制作学生成绩空表 首先,用Excel 制作一个学生成绩空表,由于学生学籍现在实行电子档,所以很容易做到,只需要复制粘贴学生姓名、性别等数据就可以了。为了识别方便,我们将工作表重命名为“学生成绩”表,如图一。

体育统计学

1.体育统计:是运用数据统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象规律性 尽兴研究的一门基础应用学科,属方法论学科范畴。2.体育统计工作的基本过程: 1.统计资料的搜集; 2.统计资料的整理; 3.统计资料的分析。 3.体育统计研究对象的特征:1.运动性;2.综合性;3.客观性。 4.体育统计在体育活动中的作用:1.体育统计是体育教育科研活动的基础;2.体育统计有助于训练工作的科学化;3.体育统计能帮助研究者制定研究设计; 4.体育统计能帮助研究者有效地获取文献资料。 总体:根究统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体。 6.总体可分为假想总体和现存总体。现存总体又分为有限总体和无限总体。 7.有限总体:指基本研究单位的边界是明晰的,并且基本研究单位的数量是有 限的总体。8.无限总体:指基本研究单位的数量是无限多的总体。 9.样本:根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。可分为 随机样本和肥随机样本。10.随机样本:指采用随机取样方法获得的样本。非随机样本:指研究者根据研究的需要,寻找具备一定条件的对象所形成的样本。 11.样本含量用n表示,n大于等于45为大样本;n小于45为小样本。 12.等距随机抽样:机械随机抽样是先将总体中的个体按照与研究目的无关的任 一特征进行排列,然后根据要求按一定间隔抽取个体组成样本的方法。 13. 必然事件:事先能够预言一定会发生的事件。 14.随机事件:在一定的实验条件下,有可能发生也有可能不发生的事件。

15.随机变量:在统计研究中随机事件需由数值来表示,我们把随机事件的数量 表现成为随机变量。随机变量分连续型变量和离散型变量。 16.连续型变量:在一定的范围里,变量的所有的可能取值不能一一列举出来。 17.离散型变量:变量所有的可能取值能一一列举出来。18.总体参数:反映总体的一些数量特征。19.样本统计量:样本所获得的一些数量特征。20.收集资料的方法:1.日常积累;2.全面普查;3.专题研究。21.简单随机抽样的方法 1.抽签法; 2.随机数表法22.整群抽样:是在总体中先划分群,然后以集体为抽样的单位,在按简单随机抽样取出若干群所组成样本的一种抽样方法。 23.频数整理:该方法是将数据资料按一定顺序分成若干组,并数出各组中所含 有的数据个数,制成频数分布表。24.集中位置量数:反映一群性质相同的观察值的平均水平或集中趋势的统计指标。25.中位数:将样本的观察值按其数值大小顺序排列起来,处于中间位置的那个数值就是中位数。26.众数:是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值。27.几何平均数:是反应集中位置量数的一种方法,它是样本观测值的连乘积,并以样本观测值的总数为次数,开方求得。28.离中位置量数:描述一群性质相同的观察值的离散程度的统计指标。29.标准差:方差能全面的反映数据的离散程度,可是由于方差的单位与原观察值的单位不一致,为了统一单位起见,将方差开方,便得到了标准差。 30.标准差,它只能在同一项目的情况下,对不能够组的数据进行离散程度的比 较。31.变异系数也是反映变量的离散程度的统计指标,它是一样本标准差与平均数的百分数来表示的,没有单位,记作CV 32.变异系数兼顾了标准差与平均数两者,故它不受单位是否相同或所

统计基础知识概述

第八章安全生产统计分析 第一节统计基础知识 一、统计工作的基本步骤 1.设计。制定计划,对整个过程进行安排。 2.收集资料(现场调查)。根据计划取得可靠、完整的资料,同时要注重资料的真实性。收集资料方法有3种。统计报表、日常性工作、专题调查 3.整理资料。原始资料的整理、清理、核实、查对,使其条理化、系统化,便于计算和分析。可借助于计算机软件进行(常用软件有EPI,<美国疾病控制中心的流行病学统计分析软件>等)核对整理。 4.统计分析。运用统计学的基本原理和方法,分析计算有关指标和数据,揭示事物内部的规律。 二、统计学基本知识 (一) 统计资料的类型 统计资料(或称统计数据)有3种类型:计量资料、计数资料和等级资料。 1.计量资料 通过度量衡的方法,测量每一个观察单位的某项研究指标的量的大小,得到的一系列数据资料,例如质量与长度。 特点:有度量衡单位、可通过测量得到、多为连续性资料。(如职业有害因素浓度或强度) 2.计数资料 定义:将全体观测单位按照某种性质或特征分组,然后再分别清点各组观察单位的个数。 特点:没有度量衡单位、通过枚举或记数得来、多为间断性资料。(如粉尘分散度、违章次数) 3.等级资料 定义:介于计量资料和计数资料之间的一种资料,通过半定量方法测量得到。 特点:每一个观察单位没有确切值,各组之间有性质上的差别或程度上的不同。(二)统计学中的重要概念 1.变量 研究者对每个观察单位的某项特征进行观察和测量,这种特征称为变量,变量的测得值叫变量值(也叫观察值)。 2.变异 变异是指同质事物个体间的差异。变异来源于一些未加控制或无法控制的甚至不明原因的因素,变异是统计学存在的基础,从本质上说,统计学就是研究变异的科学。 3.总体与样本 总体:根据研究目的确定的研究对象的全体。当研究有具体而明确的指标时,总体是指该项变量值的全体。 样本:是总体中有代表性的一部分。 现实研究中,直接研究总体的情况是很困难或者不可能的,因此实际工作中往往从总体中抽取部分样本,目的是通过样本信息来推断总体的特征。 4.随机抽样 是指按随机的原则从总体中获取样本的方法,以避免研究者有意或无意地选择样本而带来偏性。随机抽样是统计工作中常用的抽样方法。 5.概率 概率是描述随机事件发生的可能性大小的数值,常用P来表示。概率的大小在0和1之间,

自治区体育局关于做好全国青少年体育基础数据统计工作的通知

自治区体育局关于做好全国青少年体育基础数据统计工作 的通知 各市、县体育行政主管部门,AA体育运动学校,各有关单位: 为了解情况、摸清家底,促进科学决策,体育总局青少司将继续开展年度全国青少年体育基础数据统计工作,现将2019年度基础数据统计工作有关事宜通知如下:一、填报说明 (一)各项数据截止时间为2019年12月31日。登陆网址:http://********************:8181/,进入填报系统进行填报。 (二)为了避免重复填报,所有基层单位用组织机构代码作为身份唯一标识,进行注册填报。待下级各单位数据全部填报完成后,上级单位应当及时汇总数据,完成上报。 (三)本次数据统计填报工作需由基层单位按各自属性选择相应表单填报。 (四)市级单位可以选择是否下放权限至县(市、区)级单位,如若下放权限,基层单位的注册审核工作由县(市、区)级单位负责,若不下放,基层单位的注册审核工作由地市级单位负责。 二、起止时间 本次填报的开始时间为2020年2月17日,截止时间为2020年3月10日。请各市级单位完成网络填报并汇总本市数据后,将《全国青少年体育基础数据调查统计表》打印,确认数据无误后加盖本市体育行政主管单位公章(凡涉及教练员和运动员人数的,均要附上花名册),于2020年3月13日前将文件PDF版发至自治区体育局青少年体育处电子邮箱。 三、注意事项 (一)各单位要高度重视,切实负起责任,及时组织和指导好本地区填报工作,在规定的日期前完成,防止进展缓慢,影响整体进度。 (二)各级体育行政主管部门应当明确专门机构和人员负责填报工作。 (三)负责填报工作的各级机构和人员应当对下级填报机构和人员予以工作指导和监督,保证填报工作的及时性和准确性。可以通过培训等多种形式,指导好各级填报。

Python数据分析基础教程教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号: 学分:8学分 学时:128学时(最佳上课方式:理实一体化上课) 适用专业:大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程,本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库,如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习,学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念,还可以运用所学的数据分析技术,完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例,介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时,为便于读者能更好地理解Python的数据分析,介绍了Python 的基础语法。最后,运用所学的数据分析技术,完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码,通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念,同时,为提高读者对数据分析技术的综合运用能力,在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统:Windows 7 开发工具:Python3.6.3,PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算

2011年群众体育基础数据统计指标说明及样表

附件1: 2011年群众体育基础数据统计指标说明及样表 一、健身场地设施(见表1 )统计责任主体:各省(区、市)体育局群体处。统计内容包括: (一)村级农民体育健身工程(数量、资金投入) (二)乡镇农民体育健身工程(数量、资金投入) (三)健身路径工程(工程数量、器材件数、资金投入) (四)大、中、小型全民健身活动中心(数量、建筑面积、资金投入) (五)体育公园(数量、资金投入) (六)健身广场(数量、资金投入) (七)户外营地(数量、资金投入) (八)社区运动场(数量、资金投入) (九)健身步道(数量、长度、资金投入) (十)其它场地设施 统计要求:从2011 年新建场地数量、场地面积、器材件数、资金投入4 个方面统计。资金投入以直接用于健身场地、设施、器材的为准。统计项分类可参考《全民健身计划(2011 —2015 )体育健身设施建设指南》(总局群体司健身设施处编写)。

二、全民健身经费(见表2)全民健身经费:指用于全民健身工作的经费,包括列入财政预算的行政经费(财政拨款)、彩票公益金,以及社会力量捐资、出资额等。统计责任主体:国家级由国家体育总局群体司负责;省(区、市)级、市(地)级、县(区)级由各省(区、市)体育局群体处负责。统计内容包括:本年度财政投入总额;本年度彩票公益金留成总额;本年度用于全民健身方面彩票公益金总额;本年度社会力量捐资、出资总额。

表1健身场地设施统计表 单位:个、件、m仁m、万 注:划“ /”栏要求不填写。

表2全民健身经费统计表 单位:万元 三、科学健身指导(见表3) 统计责任主体:国家级由国家体育总局科研所负责;省(区、市)级、市(地)级、县(区)级由各省(区、市)体育局群体处(体科所)负责。 统计内容包括:本年度新增国民体质测试站(点)数;累计本年度末国民体质测试站(点)总数;本年度开具健身运动处方人数;本年度举办全民健身科普知识宣传讲座(全民健身大讲堂)次数;本年度编辑全民健身科普知识书籍册数。 表3科学健身指导统计表

体育统计学复习题库

体育统计学复习题 第一章绪论 一、名词解释: 1、总体:根据统计研究的具体研究目的而确定的同质对象的全体,称为总体。 2、样本:根据需要与可能从总体中抽取的部分研究对象所形成的子集。 3、随机事件:在一定实验条件下,有可能发生也有可能不发生的事件称随机事件。 4、随机变量;把随机事件的数量表现(随机事件所对应的随机变化量)。 5、统计概率:如果实验重复进行n次,事件A出现m次,则m与n的比称事件A在实验中的频率,称统计概率。 6、体育统计学:是运用数理统计的原理和方法对体育领域里各种随机现象的规律性进行研究的一门基础应用学科。 二、填空题: 1、从性质上看,统计可分为两类:描述性统计、推断性统计。 2、体育统计工作基本过程分为:收集资料、整理资料、分析资料。 3、体育统计研究对象的特征是:运动性、综合性、客观性。 4、从概率的性质看,当m=n时,P(A)=1,则事件A为必然事件。 当m=0时,P(A)=0,则事件A为不可能发生事件。 5、某校共有400人,其中患近视眼60人,若随机抽取一名同学,抽取患近视眼的概率为 0.15 。 6、在一场篮球比赛中,经统计某队共投篮128次,命中41次,在该场比赛中

每投篮一次命中的率为 0.32 。 7、在标有数字1~8的8个乒乓球中,随机摸取一个乒乓球,摸到标号为6的概率为 0.125 。 8、体育统计是体育科研活动的基础,体育统计有助于运动训练的科学化,体育统计有助于制定研究设计,体育统计有助于获取文献资料。9、体育统计中,总体平均数用μ表示,总体方差用σ2表示,总体标准差用σ表示。 10、体育统计中,样本平均数用x表示,样本方差用 S2表示,样本标准差用 S 表示。 11、从概率性质看,若A、B两事件相互排斥,则有:P(A)+ P(B)= P(A+B)。 12、随机变量有两种类型:一是连续型变量,二是离散型变量。 13、一般认为,样本含量 n≥45 为大样本,样本含量 n<45 为小样本。 14、现存总体可分为有限总体和无限总体。 15、体育统计研究对象除了体育领域里的各种随机现象外,还包括非体育领域但对体育发展有关的各种随机现象。 16、某学校共300人,其中患近视眼的有58人,若随机抽取一名学生,此学生患近视眼的概率是 0.19 。 第二章统计资料的整理 一、名词解释: 1、简单随机抽样:是在总体中不加任何分组,分类,排队等,完全随机地抽取研究个体。 2、分层抽样:是一种先将总体中的个体按某种属性特征分成若干类型,部分或

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