统计学教案——标志变异指标

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统计学第五章(变异指标)

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

CONTENCT

• 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

第四节 标志变异指标(完整版).pptx

第四节  标志变异指标(完整版).pptx
11
1.简单平均式 当所掌握的资料为未分组的资料时,采用 简 单平均式来计算标准差。其计算公式 如下:
12
【例4-41】承[例4-38],求标准差,并 用标准差测定平均数的代表性。
13
2.加权平均式 当所掌握的资料是已分组的资料时,采用加 权平均式来计算标准差。其计算公式如下:
14
【例4-42】甲班40名同学平均身高为171cm, 标准差为10cm,乙班身高资料如表4-17所示, 比较两班平均身高的代表性。
17
18
• 【例4-43】承[例4-42],如果甲班平均身高 为173cm,标准差为10cm,用标准差系数 来测定平均数的代表性。
19
• (五)是非标志的平均数与标准差 • 1.是非标志的概念
上述计算的标准差,是针对变量(即数量标志)来 说的,如果统计研究的是某个品质标志,则现象总 体的各单位往往可以分为两组:具有某一标志具体 表现的单位和不具有某一标志具体表现的单位。 • 2.是非标志的平均数和标准差 因为是非标志只有两种具体表现,所以可以用1代表 “是”,用0代表“非”。在此可以把1和0视为是 非标志的标志值。全部总体单位数用N表示,标志 值为1的单位数用来表示,标志值为0的单位数用来 表示。
20
• 是非标志的标志值为1的单位数占全部单位 数的比重叫做成数,用P来表示。其计算公 式如下:
是非标志的标志值为0的单位数占全部单位 数的比重也叫做成数,用Q来表示。其计算 公式如下:
21
• 显然,两个成数的和等于1,即:
பைடு நூலகம்22
• 【例4-44】某企业抽查1000件产品进行质量 检验,结果其中有980件合格,其余为不合 格产品。计算合格品与不合格品的成数。
差平方的算数平均数的平方根,即先将总体中 各单位标志值与算数平均数离差的平方算数平 均,再取其平方根。其意义与平均差基本相同, 但由于采用离差平方的方法来消除正负离差, 因此数学处理上比平均差更为合理和优越。所 以标准差是实际中最常用的一种标志变异指标, 它表明总体各单位标志值的离散程度和离中趋 势,从而说明平均数的代表性。标准差值越大, 总体各单位标志值间的差异就越大,平均数的 代表性就越小。标准差的平方称为方差。 • 标准差的计算方法有两种:简单平均式和加权 平均式。

统计学变异指标ppt课件

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乙 丙 丁戊 520 600 700 850 平均奖金
标志值(变量值) = 626(元)
平均指标说明总体各单位变量值分布的集中趋势; 变异指标说明总体各单位变量值分布的离中趋势或分散程度。
离中趋势的概念: 指总体中各单位标志值背离分布中心(平均数)的
程度,也就是总体各单位标志值之间差异程度,用标志 变异指标反映其大小。
数据1: 1、 2、 3、 4、 5 数据2: 10、20、 30、40、50
显然,这两组数据的差别程度相同,而它们水平不同或平 均数不同,这时就不能用绝对指标(标准差)比 较它们的差异程度大小。
这时就要计算离散系数指标来比较它们之间的差别程度 大小。
变异系数
如果两个数列平均水平不同,或两个数列标志值 的计量单位不同时,要比较其数列的变动度(即比较 其数列平均数的代表性大小),怎么办?
V
X
100﹪
在实际工作中运用最为广泛的是标准差系数指标。
注意:标准差与标准差系数的不同应用条件:
在比较两个不同数列(总体)标志变异程度大小 (或说明其平均数代表性大小)时,当其平均水平相 同时,可直接计算标准差进行比较;当其平均水平不 相同(或其计量单位不同)时,需消除平均水平不同 或计量单位不同的影响,计算标准差系数进行比较。

-39
X 85 2 X 85 2 f 10 10
9
90
4
76
1
50
0
0
1
27
4
56
9
72

371
σ
X A d
2
f
f
X A d
f 2 d
f
371 39 2 d 14.85(公斤) 165 164

《标志变异指标》PPT课件

《标志变异指标》PPT课件

5
5
N
2
Xi X
i1
4405528 7505528
N
5
600 8100.692 元
5
即该售货小组销售额的标准差为109.62元。
(比较:其销售额的平均差为93.6元)
标准差的计算公式
《统计学》第五章 变量数列分析
⑵ 加权标准差——适用于分组资料
m
2
Xi X fi
i 1
m
fi
i 1
解: 一班成绩的标准差系数为:
V 1 X 1 1 1﹪ 0 1 8 0 .6 5 2 1﹪ 0 1 0 .0 9 ﹪ 2
二班成绩的标准差系数为:
V 2 X 2 2 1﹪ 0 1 7 0 .8 4 6 1﹪ 0 1 0 .4 9 ﹪ 7
因为 V1V2,所以一班平均成绩的代 表性比二班大。
m
A D X 1Xff1 1 X fm m Xfmi 1X m i fiXfi i 1
第 i 组的变量 第 i 组变量值 总体算术
值或组中值 出现的次数 平均数
《统计学》第五章 变量数列分析
【例B】计算下表中某公司职工月工资的平均差。
月工资(元) 组中值(元)X 职工人数(人)f
300以下
最小值之差,又称极差。
RX ma xX min
最大变量值或最 最小变量值或最
高组上限或开口 低组下限或开口
组假定上限
组假定下限
【例A】某售货小组5人某天的销售额分别 为440元、480元、520元、600元、750
元R , 则X m X a m x 7 in 4 5 3 4 0 元 1 0
《统计学》第五章 变量数列分析
【例B】某季度某工业公司18个工 业企业产值计划完成情况如下:

统计学标志变异指标

统计学标志变异指标

统计学标志变异指标统计学中的标志变异指标是用来衡量数据集合中个体之间差异的一种方法。

通过计算和分析标志变异指标,可以更好地理解数据的分布情况、个体间的差异以及数据集的可靠性。

标志变异指标常用于描述数据的离散程度和波动程度,它能够提供数据的一些重要信息,如数据的集中趋势、数据的分散程度、个体之间的差异等。

标志变异指标可以分为三大类:范围指标、四分位数和方差指标。

范围指标是最简单的标志变异指标,它仅仅是将数据集的最大值和最小值相减得到的。

范围指标可以提供数据的总体波动情况,但是它无法提供更详细的分布信息。

四分位数是一种常用的标志变异指标,它将数据集按照大小顺序排列,并将其分为四个等分,分别是最小值、第一四分位数、中位数和第三四分位数以及最大值。

四分位数可以提供数据的分布情况,如数据的中心位置、上下分布情况等。

方差是标志变异指标中最常用的一种,它衡量数据集合中个体与平均值之间的差异程度。

方差的计算方法是将每个个体与平均值的差值平方后求和并除以个体数量。

方差的值越大,说明个体间的差异越大;反之,方差越小,个体间的差异越小。

除了这些常见的标志变异指标之外,还有其他一些衡量数据变异程度的方法,如标准差、变异系数等。

这些指标可以根据具体的需求选择使用,以便更全面地描述数据的变异情况。

标志变异指标在统计学中扮演着重要的角色,它们能够帮助研究人员更好地理解数据的特征和规律。

在实际应用中,标志变异指标可以用于比较不同数据集的差异、评估数据的可靠性以及判断数据是否满足某种假设条件等。

标志变异指标是统计学中重要的概念之一,通过计算和分析这些指标,可以更好地理解数据的分布情况、个体间的差异以及数据的可靠性。

标志变异指标提供了一种客观的、量化的方法来描述和分析数据,有助于研究人员进行科学的数据分析和决策。

标志变异指标课件

标志变异指标课件
详细描述
变异系数的计算公式为变异系数=标准差/平均值×100%。变异系数能够消除平均水平对离散程度的影响,使得 不同水平的变量之间的离散程度具有可比性。在比较不同总体或不同单位的数据时,变异系数是一个非常有用的 工具。
04
标志变异指标的应用
在统计分析中的应用
01 02
描述数据的离散程度
标志变异指标可以用来描述数据分布的离散程度,即数据之间的差异程 度。例如,标准差和方差是常用的标志变异指标,可以反映数值型数据 的离散程度。
评估市场细分的效果 通过比较不同市场细分之间的标志变异指标,可以评估市 场细分的效果,即细分市场的差异程度。
监测市场趋势的变化 标志变异指标可以用来监测市场趋势的变化,例如,通过 分析不同时间段的销售数据离散程度的变化,可以判断市 场趋势的变化。
在医学研究中的应用
评估治疗效果的差异
标志变异指标可以用来评估不同治疗 方法之间的效果差异,例如,比较不 同药物治疗方案对肿瘤大小的缩小程 度。
检验数据是否符合特定分布
通过比较标志变异指标与理论分布的期望值,可以检验数据是否符合特 定的分布,如正态分布。
03
判断数据是否存在异常值
标志变异指标可以帮助识别数据中的异常值,因为异常值通常会导致数
据分布的离散程度增加。
在市场研究中的应用
分析消费者需求的差异 标志变异指标可以用来分析消费者需求的差异,例如,通 过分析不同消费者群体对产品价格的敏感程度,帮助企业 制定更精准的价格策略。
总结词
选择合适的标志变异指标对于数据分析至关 重要,不同的指标适用于不同的情况,应根 据数据的特性和分析目的进行选择。
详细描述
在选择标志变异指标时,应考虑数据的分布 特性、数据的量级和单位以及分析的具体目 的。对于偏态分布的数据,应选择偏态相关 的标志变异指标;对于极度离群的数据,应 考虑使用稳健的标志变异指标。此外,还应 根据数据量的大小选择合适的标志变异指标,

标志变异指标

标志变异指标

计算平均差如下:
Σxf 3150 x 78.75(分) Σf 40
Σ |x x|f A D Σ f 335/40 8.375(分)
注:

离差——总体单位的标志值与 其平均数之差即 x x 。 平均差使用绝对值是为了避免 各变量值与平均数的离差之和 等于零。

2.平均差的特点
其计算公式为: (1)
X-X 未分组资料: A.D.
n
简单平均差
(2) 分组资料:
X-X f A.D. f
加权平均差
【例】: 有两个生产小组,每组都是5名工人,某 天日产量的件数如下: 甲组:50 60 70 80 90 乙组:68 69 70 71 72 则:
x 甲 Σ x 甲 /n 70(件)
标志变异指标
一、标志变异指标的概念、作用和种类
1.概念: 标志变异指标是指用来测定总体中作用:反应标志值之间的差异程度。
3.种类
全距、平均差、标准差、标准差系数(离散系数)等。
全 距 平 均 差 标 准 差 离散系数
R A.D. σ V
一、全距 R
1. 全距是总体各单位标志值最大值和最小值之差,
2
1120 1000
3
1150 1100
5
1250 1300
6
1280 1400
7
1300 1500

(元) 甲组全距: R甲 1300 1100 200
R乙 1500 900 600 (元)
乙组全距:
二、平均差
A.D
1.概念和计算:
平均差是数列中各单位标志值与平均数之 间离差绝对值的算术平均值。
即:R Xmax -Xmin

统计学平均指标与标志变异指标

统计学平均指标与标志变异指标

(一)众数(Mo ) ※ 是指总体中出现次数最多的标志值 ※ 是一种位置平均数 ※ 不受极端值的影响 ※ 若总体中有两个或两个以上标志值的次数 都比较集中,就可能有两个或两个以上众数 ※ 若总体单位数少或虽多但无明显集中趋势, 就不存在众数。
统计学平均指标与标志变异指标
※ 众数的计算 1、由未分组资料或单项式数列计算众数
※ 当各组的权数相同时,即 f1f2 ,fn分组
资料可以不考虑权数,而采用简单算术平均数,其 计算公式为:
xx1f1x2f2 xnfn x
f
n
统计学平均指标与标志变异指标
3、算术平均数的数学性质 (1)算术平均数与各个变量值的离差之和为零
(xx) 0 或: ( xx) f0
(2)算术平均数与各个变量值的离差平方和为最小。
若已知的是相对数(或平均数)的分母指标 时,用算术平均数计算。
统计学平均指标与标志变异指标
(三)几何平均数(G) 是若干变量值的连乘积的n次方根。 说明事物在一段时间按几何级数规律变化的
平均水平。
※ 它主要用来计算平均比率和平均发展速度
几何平均数根据掌握的资料是否分组分为 简单几何平均数和加权几何平均数两种方法
i1
(xx)2f
x2f x2
n
fi
f
f
i1
统计学平均指标与标志变异指标
(二)方差
标准差的平方即为方差,在抽样调查、相关
分析以及质量控制中应用较多。
n
其计算公式为:
(xi x)2
2 i1
(xx)2
n
n
n
或:
(xi x)2 fi
2 i1
(xx)2 f
n
fi
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第六章 标志变异指标
【教学重点、难点】
标志变动度指标的计算及其与平均指标的关系
【教学用具】多媒体
【教学过程】
第一节 标志变动指标概念和作用
一、标志变动指标概念
标志变动度就是说明总体单位标志值的差异大小和程度的指标。

在统计研究中,一方面要计算平均数,用以反映总体各单位标志值的一般水平,另一方面也要测定标志变动度,用以反映总体各单位标志值的差异程度。

同时,平均数的代表性还必须用标志变动度指标来测量,标志变动度大,平均数的代表性就小,相反,标志变动度小,平均数的代表性就大,如果标志变动度等于零,则说明平均数具有完全的代表性。

所以,为了全面准确地反映出总体特征,在计算了平均数之后,还要进一步计算标志变动指标,以便对平均数作出补充说明。

二、标志变动指标的作用
1.衡量平均数代表性大小,标志变动度与平均数成反比关系。

2.衡量经济活动过程的节奏性、均衡性。

例如:有两个乡的水稻平均单产都是400公斤,甲乡的水稻单产在350—450公斤之间的地块,只占播种面积的60%,而乙乡在350—450之间的地块,只占播种面积的30%,试问:哪个乡具有比较稳定而又可靠的收获量?
显然,在这种情况下,甲乡的收获量是比较稳定可靠的。

所以,在计算平均数之后,还应该测定标志的变动度。

第二节 标志变动度的测定指标
一、测定标志变动指标的指标
1、极差(也称全距)
极差就是总体单位中最大值与最小值之差,它说明标志值的变动范围,是标志变动度中最简单的一种方法。

极差优点(特点):说明总体中两个极端标志值的变异范围,其计算方法简便、易懂、容易被人掌握。

缺点:受极端值影响很大,不能全面反映各单位标志值的差异程度。

所以,在实际应用上有一定的局限性。

2、平均差
平均差就是总体各单位的标志值与算术平均数的离差绝对值的平均,它能综合反映总体中各单位标志值的差异程度。

计算公式:
在分组资料的情况下只须加权就可以了
n
x x D A ∑-=||..
∑∑-=f
f |x x |.D .A 平均差系数就是平均差除以算术平均数,它说明标志值差异的相对程度,还可以用来比较平均数不同的各个标志变动度的大小。

计算公式:
x
.D .A V .D .A = 优点:计算简便,意义明确,能反映各标志值的大小和程度。

缺点:采用绝对值,不适于数理统计中的数字处理,使用受限制。

3、标准差(也叫均方差)
标准差是测定标志变动度最重要的指标,它的意义与平均差的意义基本相同,但在数学性质上比平均差要优越,由于各标志值对算术平均数的离差的平方和为最小,所以,在反映标志变动度大小时,一般都采用标准差。

标准差是反映标志变动度的最重要的指标,是指总体各单位的标志值与算术平均数离差的平方平均数的均方根。

计算公式:
n
)x x (2∑-=σ 分组情况下,需要加权
∑∑-=σf f
)x x (2
4、标准差系数
标准差系数是标准差除以算术平均数,也叫离散系数。

计算公式:
x
V σ=σ 级差、平均差和标准差都是说明总体某一数量标志差异大小和程度的指标,用来说明不同数值平均数的代表性大小。

5、是非标志的标准差
在社会经济现象中,有时把某种社会经济现象的全部单位分为具有某一标志的单位和不具有某一标志的单位。

例如:全部产品中,分为合格产品和不合格产品两组,全部农作物播种面积分为受灾面积和非受灾面积两组,全部人口中分为男性和女性两组等,我们把划分出的这两部分分别用“是”或“否”,“有”或“无”表示, 这种用“是”与“非”或“有”与“无”表示的标志称为是非标志或交替标志。

如果用1表示具备所研究标志的标志值,用0表示不具备所研究标志的标志值,全部单位数用N 表示。

具有所研究标志的单位数用N1表示,不具有所研
究标志的单位数用N0表示,则N N 1
为具有所研究标志的单位数在全部单位中所
占的比重即成数,用P 表示;N N 0
为不具有所研究标志的单位数在全部单位中所占的比重也即成数,用q 表示。

两个成数之和等于1,即 p+q=1。

是非标志的标准差)p 1(p pq -==σ。

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