2统计学-图表描述
合集下载
应用统计学第2章统计表统计图
对数图可以直观反映时间序列的环比变化趋势
可以在Office图表类型中选择自定义类型中的“对数图” ，也可通过将一般折线图纵轴“坐标轴格式” 中的“刻度” 设为“对数刻度”来绘制对数图。
例：某公司总成本和劳动成本的增长
该公司总成本和劳动成本每年增加相同的数量 ，因而用绝对数据作图时两条线是平行的，不小心 可能会得出劳动成本占总成本固定比例的误解。实 际上第1年占40%，第6年占60%。使用对数图就可以 清晰反映劳动成本有更高的增长率。
“平滑线”复选框，就将折线图转换为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的一
类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强度
，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
1.频数分布表
频数分布表列出了一系列分类数据的频率、总数 或百分比，可以看出不同类别数据间的区别。
表2-1 1 000美元用途的频数分布表
用钱做什么 购买奢侈品、旅游或礼物 向慈善机构捐款 还贷 储蓄 购买必需品 其他
百分比/% 20 2 24 31 16 7
2.条形图
3.圆饼图
4.帕累托图
L = [ 10 × log 10 n ] 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别
直方图可大体上看出一组数据的分布状况，但没有给出 具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况，又能给出每一个原始 数值，保留了原始数据的信息
未分组数据—茎叶图（茎叶图的制作）
树茎 树叶
数据个数
10 788
3
11 022347778889
统计学 第 2章 数据的图表展示
一、统计表的构成
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表
1、 表头（表号、总标题）
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加（注解说明或表脚）
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分： 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分： 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分： 简单表:未分组的数据表。 简单分组表：单变量分组的数据表。 并行分组表：多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表（列联表）：多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写，不能用“同左”
文字表示；
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011～2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 （万元） 2011年 2012年 2011年 2012年
（1） 3000 50 800 （2） 3000 60 1000 （3） 30 500 160 （4） 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
（3）计量单位 若全表的计量单位一样，则放在 表外的右上角； 若全表计量单位不一样，则各行 的计量单位，专设一个计量单位栏； 各列计量单位，放在列标题（指标名 称）的左方或下方，并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解（计算方法、计算口径）等。
5、如果有多张表，则要编表号。 练习： 指出下表中的错误，并将其改正 为一张规范的统计表
心理与教育统计学第2章统计图表
18
2.1.5 统计图
• 统计图是整理和呈现数据的另一种方 法，它把研究变量与被说明事物之间 的数量关系用图形表现，直观、形象 地表达出事物的全貌及其数据的分布 特征，使人一目了然，便于理解和记 忆，印象深刻。
60
50
图形
40 人 30 数
20
图尺 图号
10
0
优秀
良好
及格
成绩
不及格
图目
图2-1 某年级数学考试成绩统计 图题
某一成分数量 总数量
• 以顺时针方向画出扇形 • 标出不同颜色及百分比
某一成分数量 总数量
360
4% 25%
优秀 良好 及格 不及格
26%
45%
图2-6 某年级数学考试成绩统计
• 线形图：描述连续性资料，表示两个 变量之间的函数关系，某种现象在时 间上的发展趋势，或一种现象随另一 种现象变化。
6.00
8 . 444455
6.00
8 . 666777
4.00
8 . 8899
3.00
9 . 001
2.00
9 . 23
1.00
9. 4
茎宽
1.00
9. 6
2.00 Extremes (>=98)
Stem width: Each leaf:
10
每叶的样本数
1 case(s)
图2-11 100名学生成绩茎叶图
4 登记与计算次数
表2-7 次数分布表的登记表
5 编制次数分布表
表2-8 次数分布表
2.2.3 相对次数分布表
• 将次数分布表中各 组的实际次数转化
为相对次数，即用
频数比率（f／N）
统计学中的图表与数据解读
统计学中的图表与数据解读统计学是一门研究数据收集、数据分析和数据解读的学科，它通过图表和数据来揭示数据背后的规律。
在统计学中，图表是一种强大的工具，它们可以直观地展示数据，并帮助人们更好地理解和解读数据。
本文将介绍统计学中常用的图表类型，并探讨如何正确地解读和分析数据。
一、柱状图柱状图是一种常见的图表类型，它适用于比较不同组别或类别之间的数据。
在柱状图中，横轴表示不同的组别或类别，纵轴表示数据的数量或比例。
每个组别或类别用一个独立的垂直柱子表示，柱子的高度表示数据的大小或比例。
通过比较柱子的高度，我们可以知道哪些组别或类别具有更高或更低的数据值。
当我们解读柱状图时，需要注意以下几点。
首先，我们应该关注每个组别或类别的柱子的高度，以判断数据的大小。
其次，我们可以比较不同组别或类别的柱子的高度，从而得出它们之间的差异。
最后，我们可以观察柱子的趋势，看看数据是否呈现上升、下降或保持稳定的趋势。
二、折线图折线图是一种展示数据随时间变化的趋势的图表类型。
在折线图中，横轴表示时间，纵轴表示数据的数量或比例。
通过连接不同时间点上的数据点，我们可以看到数据随时间变化的趋势。
当我们解读折线图时，需要注意以下几点。
首先，我们可以观察数据点的走势，看看它们是上升、下降还是保持稳定。
其次，我们可以通过观察数据点之间的间隔和斜率，判断数据变化的速度和程度。
最后，我们可以关注折线图上的峰值和谷值，以研究数据的极端值和波动情况。
三、饼图饼图是一种展示数据在整体中的占比关系的图表类型。
在饼图中，一个圆形被分割成几个扇形区域，每个扇形区域的大小表示该类别在整体中的占比。
通过比较不同扇形区域的面积，我们可以了解每个类别在整体中所占的比例。
当我们解读饼图时，需要注意以下几点。
首先，我们可以将每个扇形区域的面积转化为百分比，以更清晰地了解每个类别的重要性。
其次，我们可以通过改变扇形区域的颜色或阴影，强调或突出某些类别。
最后，我们可以在图表旁边添加标签或说明，进一步解释和描述每个类别。
统计学数据分析报告图表
统计学数据分析报告图表1. 引言数据分析是统计学的一项重要任务，通过对数据进行收集、整理、分析和解释，可以帮助人们了解数据背后的模式、趋势和关联性，为决策提供支持。
本报告旨在通过图表的形式，对一组统计数据进行详细的分析和解读。
本报告共包含四个主要部分：总体数据分析、时序数据分析、分组数据分析和关联数据分析。
2. 总体数据分析为了对数据进行全面的了解，我们首先对总体数据进行了分析。
图表1展示了总体数据的分布情况。
从图表中可以看出，数据呈现正态分布，均值为X，标准差为Y，符合统计学的基本要求。
图表1：总体数据分布情况分布特征均值标准差总体数据X Y接下来，我们对总体数据进行了假设检验，采用了t检验方法。
图表2展示了检验结果。
从图表中可以看出，在95%的置信水平下，我们拒绝了原假设，接受了备择假设，说明总体数据之间存在显著差异。
图表2：总体数据假设检验结果检验方法t值p值结论t检验Z 0.00X 拒绝原假设，接受备择假设3. 时序数据分析时序数据可以帮助我们了解数据的变化趋势和周期性。
我们对时序数据进行了分析，并绘制了图表3来展示数据的时序特征。
从图表中可以看出，数据呈现逐渐上升的趋势，并且存在明显的季节性变化。
图表3：时序数据变化趋势时期数据2018年X2019年Y2020年Z为了进一步分析数据的周期性，我们进行了季节性分解，并绘制了图表4展示分解结果。
图表4显示了数据的趋势、季节性和残差成分。
从图表中可以看出，季节性成分对数据变化的影响较大，而趋势和残差成分较为稳定。
图表4：数据季节性分解结果时期趋势季节性残差2018年X Y Z2019年X Y Z2020年X Y Z4. 分组数据分析分组数据分析可以帮助我们比较不同组别之间的差异和关系。
我们对分组数据进行了分析，并绘制了图表5展示数据的分组特征。
从图表中可以看出，不同组别的数据之间存在明显的差异和关联性。
图表5：分组数据特征比较组别数据X 数据YA组X YB组X YC组X Y为了进一步研究分组数据之间的关联性，我们进行了相关系数分析，并绘制了图表6展示相关系数矩阵。
统计数据的描述(统计学)
可以添加误差线来表示数据的波动范 围。
适用于展示定类变量和定比变量的数 据，如示时间序列数 据的变化趋势，便于 观察数据随时间的变 化规律。
可以添加趋势线来预 测未来的发展趋势。
适用于展示定比变量 的数据，如某品牌在 不同年份的销售数据。
饼图
用以展示分类数据的占比关系， 便于比较不同类别之间的比例大
在统计学中，许多随机变量遵循正态分布，例如人类的身高、考试分数 等。
偏态分布
偏态分布是指数据分布不对称的情况， 即数据偏向某一方向。
偏态分布的原因可能是数据本身的特性 偏态分布的描述需要使用中位数、均值
或测量误差。
和众数等统计量来全面了解数据特征。
峰态分布
峰态分布是指数据分布的形状 较为尖锐或平坦的情况。
峰态分布的判断可以使用峰 度系数来衡量，该系数描述 了数据分布的陡峭程度。
在峰态分布中，数据值在均值 附近较为集中，远离均值的数 据较少，形成较为尖锐或平坦
的分布形状。
05
数据的异常值处理
识别异常值的方法
统计检验法
通过统计检验，如Z分数、IQR等方 法，识别出异常值。
经验判断法
根据业务经验和专业知识，判断某些 数据是否异常。
小。
适用于展示定类变量的数据，如 某公司各部门的销售额占比。
可以添加图例来解释各部分所代 表的含义。
散点图
用以展示两个变量之间的相关 关系，便于发现变量之间的关 联和趋势。
适用于展示定比变量的数据， 如广告投入与销售额之间的关 系。
可以添加回归线来表示变量之 间的线性关系。
03
统计数据的数值描述
THANKS
感谢观看
统计数据的描述(统 计学)
统计学-数据的图表展示分析
2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步：选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步：将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】；选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
（基本问题）
1. 要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的 数据，所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据；但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚（男性） 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟（男性） 2 250
未结婚（女性） 1 600
30%超重
1 300
20%超重
第二步：选中数据清单中的任意单元格，并选择【数据】 菜单中的【数据透视表和数据透视图】，弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ，单击下一步，探出对框如图3-8所示 图 3-7
700
600
应用统计学第2章--统计表统计图
①利用 Excel 的 FREQUENCY 函数 语法规则： 格式：FREQUENCY(<数据区域>,<接收区间>)
接收区间——各组上限值组成的一列区域 功能：返回各组的频数。
②使用【工具】→“数据分析”→“直方图”功 能
其它数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数 据的特征。 常用的统计图有以下几种： 1.折线图 ——通常用来描述时间序列数据，用以表示某 些指标的变化趋势。 制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对 同样的统计资料，延伸或压缩某一坐标轴可能 传达不同的甚至是误导的印象。
0—9 10—19 20—29 30—39 40—49 50—59 60—69 70—79 80—89 90以上
未分组数据的茎叶图
• 用于显示未分组的原始数据的分布
• 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字 组成的
• 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 • 对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超
标签下选“平滑线”复选框，就将折线图转换 为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的
一类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强
度，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
排序是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。 (2) 茎叶图
茎叶图就是将数据分成几组(称为茎)，每组中数 据的值(称为叶)放置在每行的右边。结果可以显示出数 据是如何分布的，以及数据中心在哪里。
为了制作茎叶图，可以将整数作为茎，把小数(叶) 化整。例如，数值5.40，它的茎(行)是5，叶是4；数值 4.30，它的茎(行)是4，叶是3。也可以将数据的十位数 作为茎，个位数作为叶。
接收区间——各组上限值组成的一列区域 功能：返回各组的频数。
②使用【工具】→“数据分析”→“直方图”功 能
其它数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数 据的特征。 常用的统计图有以下几种： 1.折线图 ——通常用来描述时间序列数据，用以表示某 些指标的变化趋势。 制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对 同样的统计资料，延伸或压缩某一坐标轴可能 传达不同的甚至是误导的印象。
0—9 10—19 20—29 30—39 40—49 50—59 60—69 70—79 80—89 90以上
未分组数据的茎叶图
• 用于显示未分组的原始数据的分布
• 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字 组成的
• 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 • 对于n(20≤n≤300)个数据，茎叶图最大行数不超
标签下选“平滑线”复选框，就将折线图转换 为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的
一类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商，钢的含碳量、抗拉强
度，某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
排序是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。 (2) 茎叶图
茎叶图就是将数据分成几组(称为茎)，每组中数 据的值(称为叶)放置在每行的右边。结果可以显示出数 据是如何分布的，以及数据中心在哪里。
为了制作茎叶图，可以将整数作为茎，把小数(叶) 化整。例如，数值5.40，它的茎(行)是5，叶是4；数值 4.30，它的茎(行)是4，叶是3。也可以将数据的十位数 作为茎，个位数作为叶。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
甲城市
乙城市
10,0%
8,0% 12,7%
7,0%
15,0% 36,0% 21,3% 33,0%
31,0% 26,0%
甲乙两城市家庭对住房状况评价频数分布饼形图
定序数据的图表描述
甲城市家庭对住房状况评价累积频数表 甲城市 回答类别 频数 频率% 频数 频率% 频数 频率% 向上累积 向下累积
非常不满意
盒形图便于 变量间频数分特 征的比较。
80
40 n=
11 英语
11 数学
11 经济学
11 营销学
11 统计学
11名学生各科成绩频数分布盒形图
尺矩数据的图表描述
20
适用于大量观测的 情况，能很好地显示次 数分布状况。但也丢失 了不少数据细节。 10
直方图 0 20 25 30 35 40 45 50 55 60 通常是 等距的
新 骑 士 雪 碧
杏 仁 露 杏 仁 露 杏 仁 露 杏 仁 露 杏 仁 露 杏 仁 露 杏 仁 露 杏 仁 露
可口可乐 雪 碧
可口可乐 雪 醒 碧 目
可口可乐 醒 雪 目 碧
杏 仁 露 杏 仁 露
可口可乐
5软饮料购买频数分布表 软饮料 可口可乐 频数 19 频率% 38
频数是落在各类别 中的数据个数。各类别 频数与总频数之比称频 率。频数和频率分别从 绝对数和相对数上，反 映出数据在各变量值上 的分布状况。
简便，无信息损失 变量取值较多，不影响其显示效果 变量值较多，观测较多不影响显示效 果。概括性好 变量值较多，观测较多不影响显示效 果。概括性较好。反映次数分布直观
如果变量取较多，效果不好 如果观测数较大，显示效果不好 有信息损失 有信息损失。组数的确定带有一定 的主观性
直方图
多变量数据的图表描述
60
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布表 年龄 19 22 23 24 25 26 27 29 频数 1 2 4 3 4 2 3 4 年龄 31 33 34 37 40 44 46 56 频数 2 2 1 1 1 1 1 1
30
3
60
1
尺矩数据的图表描述
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布点线图（line plot）
可口可乐
可口可乐 可口可乐 可口可乐 可口可乐 可口可乐 可口可乐 可口可乐 可口可乐 雪 碧
雪
雪 雪 雪 雪 雪 雪 雪 雪 雪
碧
碧 碧 碧 碧 碧 碧 碧 碧 碧
雪
雪
碧
碧
新 骑 士
新 骑 士 新 骑 士 新 骑 士 新 骑 士 醒 醒 醒 醒 醒 目 目 目 目 目
可口可乐 醒 目
杏 仁 露 可口可乐 可口可乐 醒 目
图 表 描 述
用SPSS作图表描述
图 表 描 述
定类数据的图表描述
定序数据的图表描述 多变量数据的图表描述
尺矩数据的图表描述
5种软饮料购买频数原始记录 可口可乐 新 骑 士 可口可乐 雪 雪 碧 碧 新 骑 士 可口可乐 可口可乐 雪 碧 雪 雪 碧 碧 雪 雪 碧 碧 可口可乐 新 骑 士 雪 碧
40
38,0% 16,0%
38%
10
20
26,0% 0 饼形图（pie chart ） 可口 可乐 雪碧 杏 仁露 新 骑士 醒目 0
条形图（bar chart）
定类数据频数分布的图示可采用饼形图或条形图
定类数据的图表描述
10,0% 10,0% 10,0% 10,0% 38,0% 16,0% 38,0% 360 ×38% 16,0%
116 43 8.1
9
第三步 汇总频数
上限不在本组内
如78应汇入78-83组
尺矩数据的图表描述
频 数
由频率所得的直方 图与由频数所得的直方 图的特征相同。
频 率
二百只灯泡的可使用小时数次数分布直方图
尺矩数据的图表描述
二百只灯泡可 使用小时数频 数分布盒形图
将数据分为 9 组时的直方图 60 24
三十名学生的身高与体重数据 序号 1 2 身高x 156.0 155.0 144.6 161.5 161.3 158.0 161.0 162.0 164.3 144.0 157.9 176.1 168.0 164.5 153.0 体重y 47.5 37.8 38.6 41.6 43.3 47.3 47.1 47.0 33.8 33.8 49.2 54.5 50.0 44.0 58.0 序号 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 身高x 164.7 160.5 147.0 153.2 157.9 166.0 169.0 170.0 165.1 172.0 159.4 161.3 158.0 158.6 169.0 体重y 44.1 53.0 36.4 30.1 40.4 57.0 58.5 51.0 58.0 55.0 44.7 45.4 44.3 42.8 51.1
由直方图看次数分布特征
钟形的右偏分布
尺矩数据的图表描述
由直方图看次数分布特征
钟形的左偏分布
尺矩数据的图表描述
由直方图看次数分布特征
正J形分布
尺矩数据的图表描述
由直方图看次数分布特征
反J形分布
尺矩数据的图表描述
由直方图看次数分布特征
U形分布
尺矩数据的图表描述
几种图示方法优劣比较 优 点线图 茎叶图 盒形图 点 缺 陷
0
6 能在变量取值较多的情况下，很 好地显示分布状况，同时又没有丢失信
息。但不适合观测较多的数据。
6 0 4 7 0 0 0 1 1 3 3 4 5 5 5 5 6 6 7 7 7 9 9 9 9 2 2 3 3 3 3 4 4 4 9
尺矩数据的图表描述
适用变量取值较多和频数较多 下 四 分 位 数 上 四 分 位 数 的情况，但有一定的信息损失。
点线图简化了 数据，而且没有任 何信息损失。
20
25
30
35
40
45
50
55
60
变量取值 较少时，适宜 制作点线图。
点线图及后面将要 介绍的各种图形适宜数 量型变量数据的图示。
尺矩数据的图表描述
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布茎叶图（stem plot）
6
5+ 5 4+ 4 3+ 3 2+ 2 1+
年龄
n =37 14 24 最 大 观 测 值
最 小 观 测 值
中 位 数
最 大 观 测 值
10
20
30
40
50
60
70
某地一星期申请结婚女性年龄频数盒形图（box plot）
尺矩数据的图表描述
11名学生各科成绩 110 编号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 英语 76 90 97 71 70 93 86 83 78 85 81 数学 65 95 51 74 78 63 91 82 75 71 55 经济学 93 81 76 88 66 79 83 92 78 86 78 营销学 74 87 85 69 90 80 77 84 91 74 70 统计 55 91 68 73 84 81 70 69 94 50 62 71 60 70 90 100
0
38%
26,0%
26,0%
饼形图的组数不宜太多
定类数据的图表描述
可口 可乐
雪碧
20
频 数
20
醒目
10
0
10 欧美人的观赏习惯
20
10
0
0 可口 可乐 雪碧 杏 仁露 新 骑士 醒目 醒目 新 骑士 杏 仁露 雪碧 可口 可乐
中国人的观赏习惯
阿拉伯人的观赏习惯
定序数据的图表描述
甲乙两城市家庭对住房状况评价频数分布表 甲城市 回答类别 频数 非常不满意 不满意 一般 24 108 93 频率% 8 36 31 频数 21 99 78 频率% 7 33 26 乙城市
某地一星期申请结婚女性年龄频数分布直方图（histogram）
尺矩数据的图表描述 二百只灯泡样本的可使用小时数 107 54 66 62 74 92 75 65 81 83 78 90 96 66 68 85 83 74 73 73 65 62 116 86 78 90 81 62 70 66 78 75 86 72 67 68 91 77 68 71 79 65 73 88 62 75 79 70 66 71 64 96 77 87 72 76 79 97 80 86 88 80 77 89 62 83 81 94 101 76 89 60 80 67 83 94 76 84 68 64 68 103 71 94 93 77 77 78 72 81 87 84 92 66 63 79 88 74 79 78 88 71 71 61 72 63 43 77 71 84 93 89 68 59 94 62 61 78 89 63 74 85 65 84 66 59 74 85 75 69 82 61 62 49 61 82 79 72 68 70 84 62 67 75 67 65 99 77 76 96 73 71 98 79 65 77 58 88 74 83 92 59 68 61 82 59 51 89 77 72 81 57 98 98 86 69 81 76 63 65 58 76 71 86 88-93 92 45 75 102 76 65 93-98 98-103 103-108 108-113 113-118 10 6 2 0 1 19 上限 下限 68-73 73-78 78-83 83-88 28 33 26 21 43-48 48-53 53-58 58-63 63-68 2 1 2 21 28 小时数 灯泡数