统计学_05统计数据趋势描述
统计描述与统计推断

统计描述与统计推断统计的主要工作就是对统计数据进行统计描述和统计推断。
统计描述是统计分析的最基本内容,是指应用统计指标、统计表、统计图等方法,对资料的数量特征及其分布规律进行测定和描述;而统计推断是指通过抽样等方式进行样本估计总体特征的过程,包括参数估计和假设检验两项内容。
(一)统计描述1.计量资料的统计描述计量资料的统计描述主要通过编制频数分布表、计算集中趋势指标和离散趁势指标以及统计图表来进行。
(1)集中趋势。
指频数表中频数分布表现为频数向某一位置集中的趋势。
集中趋势的描述指标:1)算术平均数。
直接法:x为观察值,n为个数加权法又称频数表法,适用于频数表资料,当观察例数较多时用。
f为各组段的频数。
2)几何平均数(geometric mean)。
几何平均数用符号G表示。
用于反映一组经对数转换后呈对称分布的变量值在数学上的平均水平。
直接法:加权法又称频数表法,当观察例数n较大时,可先编制频数分布表,用此法算几何平均数:3)百分位数(percentile )与中位数(median )。
百分位数是一种位置坐标,用符号x P 表示常用的百分位数有 2.5P 、5P 、50P 、75P 、95P 、97.5P 等,其中25P 、50P 、75P 又称为四分位数。
百分位数常用于描述一组观察值在某百分位置上的水平,多个百分位结合使用,可更全面地描述资料的分布特征。
中位数是一个特定的百分位数即50P ,用符号M 表示。
把一组观察值按从小到大(或从大到小)的次序排列,位置居于最中央的那个数据就是中位数。
中位数也是反映频数分布集中位置的统计指标,但它只由所处中间位置的部分变量值计算所得,不能反映所有数值的变化,故中位数缺乏敏感性。
中位数理论上可以用于任何分布类型的资料,但实践中常用于偏态分布资料和分布两端无确定值的资料。
其计算方法有直接法和频数表法两种。
直接法:当观察例数n 不大时,此法常用,先将观察值按大小次序排列,选用下列公式求M 。
统计学第五章(变异指标)

峰态及其度量
峰态定义
峰态是指数据分布的尖峭程度或扁平程度。在统计学中,峰态通常通过峰态系数 来度量。
峰态系数
峰态系数是描述数据分布峰态程度的一个统计量,通常表示为K。当K=3时,分 布呈正态分布,峰度适中;当K>3时,分布呈尖峰分布,即比正态分布更尖峭; 当K<3时,分布呈平峰分布,即比正态分布更扁平。
方差
要点一
定义
方差是在概率论和统计方差衡量随机 变量或一组数据时离散程度的度量, 用来度量随机变量和其数学期望(即 均值)之间的偏离程度。
要点二
计算公式
方差s^2=[(x1-x)^2+(x2x)^2+......(xn-x)^2]/n(x为平均数)。
要点三
性质
方差越大,说明随机变量取值越离散; 方差刻画了随机变量的取值对于其数学 期望的离散程度;若X的取值比较集 中,则方差D(X)较小,若X的取值比较 分散,则方差D(X)较大;因此,D (X)是刻画X取值分散程度的一个 量,它是衡量取值分散程度的一个尺 度。
变异系数的计算
01
注意事项
02
当数据集包含极端值时,变异系数可能会受到影响。
03
对于非正态分布的数据,变异系数的解释需谨慎。
变异系数的应用
比较不同数据集的离散程度
通过比较不同数据集的变异系数,可以评估它们 的相对波动程度。
在质量控制中的应用
通过计算产品质量的变异系数,计学第五章变异指
目
CONTENCT
录
• 变异指标概述 • 变异系数 • 极差、四分位差与平均差 • 标准差与方差 • 偏态与峰态的度量 • 变异指标在统计分析中的应用
01
变异指标概述
统计学原理数据的描述(1)

目 录 2.1 数据的收集 2.2 数据的整理 2.3 数据的描述 2.4 数据的计算机处理
1.1 统计数据的搜集
数据资料是经济管理和工商企业管理决策的基础。 数据资料是经济管理和工商企业管理决策的基础。 占有一定的资料是研究的基础。 占有一定的资料是研究的基础。 根据统计研究任务要求, 根据统计研究任务要求,采用科学的调查方式和方 法搜集资料,是保证统计质量的基本环节、 法搜集资料,是保证统计质量的基本环节、统计分 析的前提。 析的前提。 只有搞好统计调查, 只有搞好统计调查,才能保证统计工作达到对于客 观事物规律性的认识。并从而预测未来, 观事物规律性的认识。并从而预测未来,统计资料 还是制定政策的依据, 还是制定政策的依据,并据此检查和监督政策的贯 彻执行情况。 彻执行情况。
联邦储备局
预算编制办公室 商务部
二手数据的特点与注意问题
搜集容易, 搜集容易,采集成本低 作用广泛 • 分析所要研究的问题 • 提供研究问题的背景 • 帮助研究者更好地定义问题 • 寻找研究问题的思路和途径 搜集二手资料在研究中应优先考虑 数据是谁搜集的? 数据是谁搜集的?
可信度评估
为什么目的而搜集的? 为什么目的而搜集的? 数据是怎样搜集的? 数据是怎样搜集的? 什么时候搜集的? 什么时候搜集的?
4.调查的分类 调查的分类
调查可以从不同角度进行分类: 调查可以从不同角度进行分类: 按调查内容和性质划分, 一、按调查内容和性质划分,分为有关部门组织的专项调 市场调查和科学研究调查等。 查、市场调查和科学研究调查等。 从调查对象的范围来划分, 二、从调查对象的范围来划分,可以分为全面调查和非全 面调查。 面调查。 三、从调查是否重复来划分,可分为一次性调查和经常性 从调查是否重复来划分, 调查。 调查。 按组织方式, 四、按组织方式,可分为统计报表和专门调查 统计报表是按照统一规定的表式要求,自上而下地统一 统计报表是按照统一规定的表式要求 自上而下地统一 布置、自下而上地统一提供统计资料的组织方式。 布置、自下而上地统一提供统计资料的组织方式。 专门调查是为研究某些专门问题,由进行调查的单位专 专门调查是为研究某些专门问题 由进行调查的单位专 门组织的调查,这种调查属一次性调查 如人口普查、 这种调查属一次性调查, 门组织的调查 这种调查属一次性调查,如人口普查、劳 动力调查、科技普查等。 动力调查、科技普查等。
统计学之统计数据的描述

则必然取2,而不能取其他
离散系数
离散系数
(coefficient of variation)
1. 标准差与其相应的均值之比 2.对数据相对离散程度的测度 3.消除了数据水平高低和计量单位的影
响
4v.用 较于对不同组别数v据s 离散程xs度的比
【 例 】某管理局抽查了所属的8家企业 ,其产品销售数据如表。试比较产品销售 额与销售利润的离散程度
累积的收入百分比
绝对公平线
A B
累积的人口百分比
基尼系数
1. 20世纪初意大利经济学家基尼(G. Gini)根据
洛伦茨曲线给出了衡收入分配平均程度的指
标 基尼系数=
A
A B
2. A表示实际收入曲线与绝对平均线之间的面积 3. B表示实际收入曲线与绝对不平均线之间的面
积
A B
• 如果A=0,则基尼系数=0,表示收入绝对 平均
一般用x表示变量;用f表示频数(次数) 。
2.1.3 次数分配图
分组数据—直方图和折线图
Excel
用直方形的宽度和高度来表示次数分 布的图形。
绘制直方图时,横轴表示各组组限, 纵轴表示次数(一般标在左方)和比 率(或频率,一般标在右方)。
分组数据的图示
我一眼就看 出来了,销 售量在170~ 180之间的天 数最多!
1. 一组数据中可以自由取值的数据的个数
2. 当样本数据的个数为 n 时,若样本均值x 确定后,只有n-1个数据可以自由取值,其
中必有一个数据则不能自由取值
3.
例如,样
x3=9,则
本有
x
3个数值,即
= 5。当 x
x=1=52,确x定2=4后,,x
1
趋势研究 表述

趋势研究介绍趋势研究是一种重要的分析方法,用于预测未来的发展方向和变化趋势。
通过对历史数据和现有数据的分析,可以揭示出不同领域的趋势,并为决策者提供重要的参考依据。
本文将深入探讨趋势研究的概念、方法和应用,以及其在不同领域的实际案例。
什么是趋势研究趋势研究是一种通过对数据进行分析和解读,揭示出事物发展的方向和趋势的方法。
它基于历史数据和现有数据,通过统计学和数学模型等方法,对未来的发展进行预测和分析。
趋势研究可以应用于各个领域,包括经济、科技、社会等,帮助决策者做出准确的判断和决策。
趋势研究的方法趋势研究的方法包括数据收集、数据分析和模型建立等步骤。
下面将详细介绍每个步骤的具体内容。
数据收集数据收集是趋势研究的第一步,它包括收集历史数据和现有数据。
历史数据可以帮助我们了解过去的发展情况,而现有数据可以提供当前的状态和趋势。
数据可以通过各种途径获取,包括调查问卷、统计数据、市场报告等。
在收集数据时,要确保数据的准确性和完整性,以获得可靠的分析结果。
数据分析数据分析是趋势研究的核心步骤,它包括数据清洗、数据处理和数据可视化等过程。
数据清洗是指对数据进行筛选和清理,去除异常值和错误数据,确保数据的质量。
数据处理是指对数据进行计算和统计分析,提取有用的信息和指标。
数据可视化是将数据以图表、图像等形式展示,使得数据更加直观和易于理解。
模型建立模型建立是趋势研究的最后一步,它通过建立数学模型来描述和预测趋势的发展。
常用的模型包括线性回归模型、时间序列模型和机器学习模型等。
模型的选择要根据具体的情况和需求,考虑模型的适用性和准确性。
在建立模型时,需要根据历史数据进行参数的估计和模型的验证,以保证模型的可靠性和有效性。
趋势研究的应用趋势研究可以应用于各个领域,帮助决策者做出准确的判断和决策。
下面将介绍趋势研究在经济、科技和社会领域的具体应用。
经济领域在经济领域,趋势研究可以帮助预测市场的发展趋势和行业的变化。
通过对历史数据和市场报告的分析,可以揭示出不同行业的增长趋势和市场需求的变化。
统计数据的描述

身高 人数
(CM) (人)
152
1
154
2
155
2
156
4
157
1
158
2
159
2
160 12
161
7
162
8
163
4
身高 人数
(CM) (人)
164
3
165
8
166
5
167
3
168
7
169
1
170
5
171
2
172
3
174
1
总计 83
众数旳拟定方法
某年级83名女生身高资料
身高 人数
(CM) (人)
具有某种标志体现旳 单位数所占旳成数
P N1 N
不具有某种标志体现 旳单位数所占旳成数
Q N0 N
且有P Q
N1 N
N0
N
N1 N0 N
N N
1
是非标誌总体旳均值
均 值
XP
Xf 1 N1 0 N0 N1 P
f
N
N
几何平均数(又称“对数平均数”)
1.简朴几何平均数
X G n X1 • X2 Xn n X
多种平均数
❖ 平均数是一种数值,是对一种变量旳观察值进行计 算后得到旳.
❖ 我们常读到MBA旳平均工资,平均房价,道琼斯平 均股票价格,平均谋杀率等.你都了解这些平均数 吗?
❖ 让我们来看一下下面旳句子: ❖ 当代美国旳平均人是女人,平均每个女人有2.1个
孩子,且这些女人住在平均价值为$80000旳住房 中
72法则
❖ 计算翻一番需要旳时间时,能够用72除以增长速度旳数值, 得到时期数
05-医学统计学统计表与统计图

生 存 半年 率 一年 % 二年 寿 三年 命 五年 表 十年 法
21.04 ±3.89 56.56±9.56 28.74±8.81 24.63±8.45 21.13±8.01 12.08±7.87 4.11 ±2.01 1.03 ±1.02 0 0 0
△:3例为淋巴结活检得到随访者。
11.91 ±4.99 2.39 ±2.36 0 0 0 0
*:其中2例是其他切除术;
192例壶腹癌不同手术方式的生存情况
手术方式
胰十二指肠切除 姑息性手术: 胆肠吻合 胆肠+胃肠吻合 87 14 11 1 71 12 3.0 4.0 例 手术 29* 3 数 随访 26 手术死亡 术后平均 生存月数 13.0
胃肠吻合
胆道外引流
7
8
2
2
5
6
3.0
2.5
剖腹探查
e、刻度 ★刻度数值从小到大,纵轴由下向上,横轴由左向右。
描述定量数据的统计图 直方图(histogram),用于表示连续变量频数分布情况。
数值变量资料的统计描述知识介绍

包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等统计量,用于描述数值变量的 集中趋势和离散趋势。
图形描述
直方图
通过直方图可以直观地展示数值变量取值的分布情况,包括 频数和频率。
箱线图
通过箱线图可以展示数值变量的最小值、下四分位数、中位 数、上四分位数和最大值,以及异常值的情况。
文字描述
众数
总结词
众数是数据中出现次数最多的数值。
详细描述
众数是一组数据中出现次数最多的数值。在统计学中,众数用于描述数据的分布特征,特别是当数据 中出现多个众数时,说明数据存在多个峰值,此时数据的分布可能是多峰的。众数在市场调研、人口 统计等领域有广泛应用。
03
数值变量的离散程度描述
方差
方差是衡量数值变量离散程度的 重要指标,它表示各个数值与平 均数的偏差的平方的平均值。
回归分析
01
回归分析
通过建立一个或多个自变量与因 变量之间的数学模型,来描述变 量之间的因果关系。
Байду номын сангаас
02
回归分析的种类
03
回归分析的应用
线性回归、多项式回归、逻辑回 归等。
预测、解释和调控因变量的变化 趋势。
协方差分析
协方差分析
用于比较两组数值变量的总体均 值是否存在显著差异,同时考虑 变量的共同变异。
正态分布
总结词
正态分布是最常见的连续型概率分布, 其特征是钟形曲线,对称轴为均值所在 直线。
VS
详细描述
正态分布适用于许多自然现象的概率分布 ,如人的身高、考试分数等。其概率密度 函数曲线呈钟形,对称轴为均值所在直线 ,即曲线关于均值所在直线对称。在正态 分布中,约68%的数据落在均值的1个标 准差范围内,约95%的数据落在均值的2 个标准差范围内。
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x- x AD= n
3.标准差
标准差是总体各单位标志值对其算术平均数离差的平方的算术平均数的平 方根。又称均方差,用 表示。
(1)简单标准差
如掌握的资料未分组时可用简单标准差来计算,其计算公式为
=(2)加权标准差来自2 ( x - x )
n
如掌握的资料为分组资料时,可采用下面公式计算加权标准差
(二)平均指标的作用
可以用来比较同类现象在不同地区、部门、单位(即不同总体) 发展的一般水平,用以说明经济发展的高低和工作质量的好坏。
可以用来对统一总体某一现象在不同时期上进行比较,以反映该 现象的发展趋势或规律。
可以作为论断事物的一种数量标准。
可以用来分析现象之间的依存关系。
(三)平均指标的种类
超市分店数(原有产
品A) 向上累计 0 3 15 0 3 18
(原有产品A)
向下累计 50 50 47
超市分店数
(新产品B) 2 6 20
0~1000 1000~3000 3000~5000
500 2000 4000
超市分店数累计 各家分店销售量(瓶) 年销售量组中值 超市分店数(原有产 品A) 向上累计 向下累计 (原有产品A) 超市分店数 (新产品B)
静态平均数 平均数反映的 是同质总体内 各单位某一数 量标志在一定 时静态间地点 条件下的一般 水平
平均指标按其性质可分为静态 平均数和动态平均数。
动态平均数 动态平均数 反映的是某 一总体某一 指标值在不 同时间上的 一般水平
1.算术平均数
算术平均数是计算平均指标最常用的方法,其基本公式为: 算术平均数= (1)简单算术平均数 如果我们在掌握了总体各单位标志值或标志总量和总体单位总量的资 料的条件下,就可以直接用上式计算平均数,其计算公式为
项目五
统计数据趋势描述
任务引入
嘉合超市的运营诊断分析(二)
通过上章总量指标与相对指标的分析我们发现,嘉合超市2008年销售 利润率下滑的一个重要原因就在于企业新建连锁分店网点分配决策的 失误,那么除此之外是否还存在其他的问题也影响了企业的效益水平 呢?
嘉合超市能够成为当地的知名企业,除了购物环境良好,商品品种齐
设几何平均数为 ,x为变量值,n为变量值个数, 为连乘符号。
xg= x1 x2 xn= x
n
n
4.中位数
将被研究总体的各单位的标志值按大小顺序排列,处于中间位置的那 个标志值就是中位数,用符号Me表示。 (1)所给资料未分组 首先掌握的资料表示按标志值由大到小或由小到大的顺序进行排列, 然后确定中位数所在的位置,与中位数所在的位置对应的标志值即为中位 数。设总体单位数(即数列项数)为n,中位数的位次为Pm。则 Pm= (2)所给的资料已分组 根据单项式数列确定中位数,首先要考虑标志值的分布情况,按一定 方法计算累计次数。
谢谢观赏!
Thanks!
xH=
1 m m1 m + 2 ++ n x1 x2 xn m1+m2++mn
m = m x
3.几何平均数
几何平均数是用n个变量相乘开n次方的算术根来计算的平均数。它
反映的是某种特定现象的平均水平,这种现象的标志总量不是各单位的
标志值的总和,而是它们的连乘积。在统计分析中,几何平均数主要用 来计算平均比率或平均发展速度。
全,还由于其大量独特优质的自主商品受到了消费者的青睐,这些商 品主要是各种日用的护肤护发品。在2008年度除了致力于企业规模的
扩张之外,嘉合超市还研发了一种新的洗发水产品,并通过旗下的50
家分店全面推向市场,与原有的一种洗发水产品并行销售,有关数据 见表:
任务引入
嘉合超市两种洗发水产品的销售数据
超市分店数累计 各家分店销售量(瓶) 年销售量组中值
(二)标志变异指标的作用
可以衡量平均指标的代表性
标志变异指标可以说明社会经济现象变 动过程的均衡性、节奏性和稳定性
标志变异指标的大小有助于确定必要的抽 样数目
(三)标志变异指标的种类
1.全距 全距又称极差,是总体各单位标志值中最大值与最小值之差,用R表示, 其公式表示为:R=最大标志值-最小标志值。对于组距数列,全距可用 最高组上限减最低组下限来求得。 2.平均差 平均差是数列中各单位标志值与其平均数值之间绝对离差的算术平均 数,这是反映各变量值平均离散程度的一个综合指标。用符号“AD”表示。
5000~7000
7000~9000 9000~11 000 合计
6000
8000 10 000 —
30
2 0 50
48
50 50 —
32
2 0 —
10
4 8 50
任务分析
一、平均指标的基本知识
平均指标又称平均数,它是 指同质总体内将各单位某一 数量标志的差异化,统一反 映在一定时间、地点条件下 的一般水平,或者反映某一 总体、某一指标在不同时间 上发展的一般水平。 平均指标能够反映总体内部的一 般分布特征。这种特征表现为: 一般距离其平均值远的标志值比 较少,而距离其平均值近的或接 近其平均值的标志值比较多,所 以,平均指标反映了总体分布的 集中趋势或一般水平。
n+ 1 2
当n为奇数时,中位数就是居于中间位置的那个标志值。
5.众数
众数是总体中各单位出现次数最多的那个标志值,也就是该总体各单
位中最普通、最常出现的标志值。用众数也可以表明社会经济现象的一般
水平。 (1)由单项数列来确定众数
在单项式数列情况下,确定众数比较简单,只需通过观察找出次数出
现最多的那个标志值即可。这里重点介绍根据组距数列如何确定众数 (2)由组距数列来计算众数
M o=L+
1+2
1
d
二、标志变异指标的基本知识
(一)标志变异指标的意义
标志变异指标又称标志变动度指标,它反映了总体各单位某数量标志 值之间的差异程度,是度量统计分布离中趋势的综合指标。它是说明总体 标志值的变异、离散程度,评价平均指标的代表性的指标。 社会经济现象总体各单位某一标志值之间,客观上存在着各种各样的 差异,平均指标把这种差异抽象化,反映的是该标志值达到的一般水平, 说明的是总体标志值的集中趋势,却掩盖了其差异,但有时这种差异可能 很大,是不能被忽视的。所以,在分析实际问题时,除了要反映总体的一 般水平外,还需要把总体内部各单位标志值之间的差异程度反映出来,即 需用标志变异指标来反映这些问题。
=
(x-x)f f
2
4.标准差系数 前面介绍的各种标志变异指标如全距、平均差、标准差等,其计量 单位均与原有的标志值的计量单位相同。这些标志变异指标的大小,不 仅与标志的变异程度有关,也与原有标志值水平的大小有关,也就是说, 同样大小的标志变异指标,对于不同水平的标志值组成的数列来说,所 表示的意义是不同的。
总体标志总量 总体单位总量
x+x++x x x= = n n
(2)加权算术平均数 当变量值已经分组,且各个标志值出现的次数不相同时,就可以采用加
权算术平均数的形式计算平均指标,其计算公式为
xf x= f
2.调和平均数
(1)简单调和平均数 简单调和平均数是标志值倒数的简单算术平均数的倒数。在各个标志值相应 的标志总量均为一个单位的情况下求平均数时,用简单式。其计算公式为: n xH = 1 x (2)加权调和平均数 简单调和平均数是在各变量值对平均数起同等作用的条件下应用的。