统计特征值

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统计学基础知识

统计学基础知识

一、数据的特征值(一)数据的位置特征值_1)平均值 xx , x , x x 为:如果从总体中抽取一个样本,得到一批数据 . ,则样本的平均值123 xn_1nx x in i 1n-数据个数;xi-第 i 个数据数;∑-求和。

~2)中位数x,x , x 有时,为减少计算,将数据x . 按大小次序排列,用位居于正中的那个数或1 2 3 x n中间两个数的平均值(当数据为偶数时)表示数据的总体平均水平。

3)中值 M测定值中的最大值xmax 与最小值xmin 的平均值,用M 表示。

x max x minM24)众数在用频数分布表示测定值时,频数最多的值即为众数。

若测定值按区间做频数分布时,频数最多的区间代表值(一般取区间中值)也称众数。

(二)数据的离散特征值1)极差 R测定值中的最大值x max与最小值 x min之差称为极差。

通常R 用于个数n 小于 10 的情况下, n 大于 10 时,一般采用标准偏差s 表示。

2)偏差平方和 S _各测定值x i与平均值x之差称为偏差。

各测定值的偏差平方和称为偏差平方和,简称平方和,用 S 表示。

_ _ _S= ( x 1x ) 2 ( x 2x ) 2... ( x n x ) 2 n _=( x i x ) 2i 1无偏方差各个测定值的偏差平方和除以(n-1)后所得的值称为无偏方差(简称方差),用 s2表示:S 1 n _s 21 n ( x i x ) 2n 1 i 11标准偏差 s方差 s2的平方根为标准偏差(简称标准差),用 s 表示:S 1 n _s s 2( x i x ) 2n 1 n1 i 1(三)变异系数以上反映数据离散程度的特征值,只反映产品质量的绝对波动大小。

在工程实践中,测量较大的产品,绝对误差一般较大,反之亦然。

因此要考虑相对波动的大小,在统计技术上用变异系数 CV 来表达:C V s _ x上式中σ 和μ 为总体均值和总体标准差,当过程在受控状态下,且样本容差较大时,可用样本标准差s 和样本均值x 估计。

金融数据的特征值和季节调整

金融数据的特征值和季节调整

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Jarque-Bera 检验 检验序列是否服从正态分布。统计
量计算公式如下
N k JB 6
2 1 2 S 4 K 3
S为偏度,K为峰度,k是序列估计式中参数的个数
在正态分布的原假设下,J-B统计量是自由度为2的 2分布。
直方图中显示的概率值(P值)是J-B统计量超出原假设下的观测
19
4991.50
4204.20
单位:亿元
单位:亿元
3871.49
3304.66
2751.49
2405.12
1631.48
1505.59
511.47 1981
606.05
1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
1981 1983
1985 1987
1989 1991
5. Q-统计量
相关图的最后两列显示的是Ljung-Box Q-统计量及它们的P
值。 k阶滞后的Q-统计量是原假设为序列没有k阶自相关的统计
量。计算式如下
QLB T T 2
j 1
k
r j2 Tj
r j是
j 阶自相关系数,T是观测值的个数。Q-检验经常用于
检验一个序列是否是白噪声。
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3.相关图
显示确定滞后期的自相关函数以及偏相关函数。这些函数通 常只对时间序列有意义。当选择View/Correlogram…显示如下对 话框(Correlogram Specification)。
一阶差分d(x)=x-x(-1)、二阶差分d(x)-d(x(-1))=x-2x(-1)+x(-2) 可选择水平值、一阶差分或二阶差分的相关图。也可以指定 显示相关图的最高滞后阶数。在框内输入一个正整数, 就可以显示 13 相关图及相关统计量。

多元统计 特征值

多元统计 特征值
2 ( 2) 0
A特征值为: 1=0 (二重特征值)
2= 2 对于1=0,求解(1I A)x=0,即
1 1 1 x1 0 2 2 2 x 0 2 1 1 1 x3 0
推论1 A是满秩(非奇异、可逆) 注 A的特征值都不为零
Beijing Forestry University
n
1 1 1 (1) 求A的特征值和特征向量 例 设 A 2 2 2 (2) 求可逆矩阵P,使P1AP为对角阵 1 1 1 解 (1) 1 0 1 1 1 1 1 0 1 I A 2 2 2 2 2 2 2 3 0 3 1 1 1 1 1

2 1 4 2 2 4 2 1 4 2 2 4
2 x1 0 4 x 2 0 . 4 x 3 0 2 1 2 2 4 0 0 0 4 0 0 0
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得基础解系: x1=(1,1,0)T x2=( 1,0,1)T
1 1 1 x1 0 2 2 2 x 0 2 1 1 1 x3 0
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一、特征值与特征向量的概念
定义 5.1 设 A 是 n 阶矩阵,如果存在数 和 n 维非零列向量 使关系式
A =
0
(5.1)
成立, 则称数 为方阵 A 的一个特征值, 非零向量 称为 A 的对应于特征值 的一个特征向量

统计学 第三章数据的特征值

统计学 第三章数据的特征值
• 权数:衡量变量值相对重要性的数值。 • 各个变量值的权数要起作用必须具备两个条件:
一是各个变量值之间有差异; 二是各个变量值的权数有差异。 • 简单算术平均数是加权算术平均数在权数相等时的特例。
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算术平均数的性质 p75-76
• 1.各变量值与其算术平均数的离差之和
等于零,即
根据未分组数据计算四分位数时先对数据进行排序然后再确定四分位数所在的位置当四分位数的位置不在某一个具体数值时可根据四分位数的位置按比例分摊四分位数所在位置两侧变量值之差的数值
第三章 数据分布特征的描述
• 第一节 集中趋势——数值平均数 • 第二节 集中趋势——位置平均数 • 第三节 离中趋势的测度 • 第四节 偏度与峰度的 测度
时间:1999 2000 2001 2002 tn 产量:环y比0 发展速y度1 y1/yy20 y2/y1 yy33/y2 yn/yynn-1
定基发展速度 y1/y0 y2/y0 y3/y0 yn/y0
注意:环比发展速度的连乘积=相应的定基发展速度
增长速度= 发展速度-1
环比增长速度=环比发展速度-1 定基增长速度=定基发展速度-1
某年级83名女生身高资料
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
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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
n Yn 1 Y0
(i 1,2,, n)
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统计学基础及MSASPC和CPK概述

统计学基础及MSASPC和CPK概述

一、统计方法及用途
(三)统计方法的性质 统计方法有三种性质:
1、描述性。利用统计方法对统计数据进行整理和描述,以 便展示出统计数据的规律。
例如运用统计指标均值、中位数、众数等来表示数据分布 位置,用极差、标准差等来表示数据的散布情况。再如使用直 方图、折线图、柱状图等来直观的展示数据。
2、推断性。统计方法都要通过详细研究样本达到了解、推 测总体状况的目的,因此都具有由局部推断整体的性质。
的仪器测量获得)
偏离又叫正确性。
基准值 Reference value
观测平均 Observed Average
测定值的 平均值
偏离
真值
测量System误差
直线性
仪器的全体测定可能范围内的倾斜差异。 观测值
倾斜 无倾斜
真值
真值 1
观测值1
倾斜小
••••••
真值 2
倾斜大
观测值2
测定的下限范围
测定的上限范围
差。
评价者 A 评价者B 评价者 C
评价者 B
评价者 A
评价者 C
基准值
基准值
AB C 好的再现性
A
B
C
不好的再现性
测量System误差
既不精密又倾斜 精密但倾斜
不倾斜但不精密 既不倾斜又很精密
测量System评价
测定误差的评价
平均
正确性
倾斜ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
校正分析 (Calibration Study)
散布
61 60.97
61 60.99
测试数据
高开龙1 高开龙2
60.95
60.97
61.08
61.06

特征值和标准值

特征值和标准值

特征值和标准值在统计学中,特征值和标准值是常见的概念,他们经常被用来有效地测量对象的属性。

特征值是一个特殊的度量,可以代表数据中的特定特征,这些特征可能包括比较、分类、聚类、联系和预测。

标准值是一种估计量,用于测量一组数据的中心位置和分布状况,以及在不同样本上表现出的变异。

本文将介绍特征值和标准值,进而讨论它们在统计学中的重要性。

特征值是一个非常重要的概念,它可以用来提取某种特定特征或关系,从而帮助我们预测某种结果。

例如,一个样本中的某个定量变量可以用来预测某个定性变量。

定量变量是指观察的变量可以化简为数字,而定性变量是指可以分类的变量,或者只能分类而不能数字化的变量。

在这种情况下,定量变量的特征值将帮助我们推断出定性变量的预测结果,从而实现数据预测的目的。

此外,特征值还可以用来表示变量间的相关性,或者变量与另一组观察数据之间的联系,如某一样本中的总体特征值以及多个样本中的总体特征值。

标准值是另一个重要的概念,它用于衡量数据的中心位置和分布情况,以及不同样本之间的变异。

标准值可以从简单的算术平均值和中位数开始,也可以是更复杂的像标准差和四分位数差异,这些可以帮助我们更清楚地了解数据的分布情况。

特征值和标准值不仅在统计学中被广泛使用,同样也可以用于其他领域,如机器学习和人工智能。

比如,在机器学习中,可以利用特征值来识别和提取数据集中出现的特定特征,从而帮助人们更好地判断和预测某些结果。

此外,在人工智能领域,特征值和标准值也可以用于识别和推断某种情况,从而可以对某种结果进行预测和预测。

总之,特征值和标准值是统计学中非常重要的概念,它们可以帮助我们提取特定特征,并进行预测和推断。

此外,它们也可以用于衡量数据的中心位置和分布情况,以及在不同样本上表现出的变异,因此它们对于统计学、机器学习和人工智能等领域具有重要意义。

简单特征值

简单特征值

简单特征值
在统计学中,平均数、中位数和众数是三个常用的描述数据集中趋势的特征值。

它们都能够简单地表示数据的集中程度,但是它们的计算方法和使用场景各不相同。

平均数是指一组数据中所有数值的总和除以数据个数,即平均值。

它是最常用的特征值之一,具有普遍的应用价值。

平均数的计算方法简单,但它对数据集中的异常值比较敏感,如果存在离群点,平均值会被拉高或压低,导致平均数不够准确。

中位数指的是一组数据按照从小到大的顺序排列后,处于中间位置的数值。

如果数据集中有偶数个数,那么中位数就是中间两个数的平均值。

中位数比平均数更加稳健,它不受异常值的影响,因此在存在异常值的情况下,中位数更能反映数据的集中趋势。

众数是指一组数据中出现次数最多的数值,也就是数据集中最常出现的数。

众数可以反映数据集的分布情况,也可以用于描述数据的特征。

但是众数在数据分布不均匀的情况下,可能会有多个数值出现的次数相同,这时就不存在唯一的众数了。

平均数、中位数和众数在现实生活中有广泛的应用。

例如,在统计某个地区的人均收入时,可以使用平均数来反映整个地区的收入水平。

在评估一批产品的质量时,可以使用中位数来反映产品的整体
质量水平。

在研究某个班级的学生身高分布时,可以使用众数来反映班级中身高最常见的数值。

平均数、中位数和众数都是描述数据集中趋势的重要特征值。

在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的特征值,以达到更准确的描述数据集的目的。

完整版)统计学名词解释

完整版)统计学名词解释

完整版)统计学名词解释统计学名词解释第一章绪论在统计学上,随机变量指的是取值之间不能预料到的变量。

总体,又称母全体或全域,是指具有某种特征的一类事物的全体。

构成总体的每个基本单元称为个体。

从总体中抽取的一部分个体称为样本。

次数指的是某一事件在某一类别中出现的数目,又称为频数。

频率,又称相对次数,指某一事件发生的次数被总的事件数目除,即某一数据出现的次数被这一组数据总个数去除。

概率指某一事物或某一情在某一总体中出现的比率。

一旦确定了某个值,就称这个值为某一变量的观测值。

参数,又称为总体参数,是描述一个总体情况的统计指标。

样本的那些特征值叫做统计量,又称特征值。

第二章统计图表统计表是由纵横交叉的线条绘制,并将数据按照一定的要求整理、归类、排列、填写在内的一种表格形式。

一般由表号、名称、标目、数字、表注组成。

统计图一般采用直角坐标系,通常横轴表示事物的组别或自变量x,称为分类轴。

纵轴表示事物出现的次数或因变量,称为数值轴。

一般由图号及图题、图目、图尺、图形、图例、图组成。

简单次数分布表适合数据个数和分布范围比较小的时候用,它是依据每一个分数值在一列数据中出现的次数或总计数资料编制成的统计表。

而分组次数分布表适合数据个数和分布范围比较大的时候用。

数据量很大时,应该把所有的数据先划分在若干区间,然后将数据按其数值大小划归到相应区域的组别内,分别统计各个组别中包括的数据个数,再用列表的形式呈现出来。

分组次数分布表的编制步骤包括求全距、定组距和组数、列出分组组距、登记次数和计算次数。

相对次数分布表用频数比率或百分数来表示次数,而累加次数分布表则把各组的次数由下而上或由上而下加在一起。

最后一组的累加次数等于总次数。

双列次数分布表用同一个表表示有联系的两列变量的次数分布。

而不等距次数分布表则适用于像工资级别和年龄分组这样的不等距数据。

需要注意的是,归组效应是分组次数分布表的缺点之一,因为原始数据不见了,从而依据这样的统计表算出的平均值会与用原始数据算出的值有出入,出现误差。

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(∑f/2)-Sm+1 / - 上限公式为:Me=U-───────×d 上限公式为: = - × fm
七、平均数之间的关系
1.算术平均数、调和平均数和几何平均数的 算术平均数、 算术平均数 关系。 关系。 x≥G≥H 2.中位数、众数和算术平均数的关系。 中位数、 中位数 众数和算术平均数的关系。 三者之间的关系决定于变量数列次数分布 的形态。 的形态。若变量数列次数分布呈对称钟型分 对称点又是曲线的中心点和最高点, 布,对称点又是曲线的中心点和最高点,此 算术平均数、众数、 时,算术平均数、众数、中位数完全一致。
∑( x − x)2 σ= n
五、变异系数
标准差系数。即标准差与相应算术平 均数之比,记作Vσ,其计算公式为: Vσ=(σ/x)×100%
.
第三节
成数
一、成数的概念 这种用“是”、“否”或“有”、“无”来表示的标志, 叫是非标志。由于是非标志只有两个标志表现,使得研究问题 大为简化。常用1表示具有某种标志表现,其单位数用N1表示, 用0表示不具有某种标志表现,其单位数用N0表示,全部总体 单位数用N表示。这两部分单位数(N1和N0)在总体单位数(N)中 所占的比例称为成数。 总体中具有某种标志表现的单位数的成数 p=N1/N 总体中不具有某种标志表现的单位数所占的成数 q=N0/ N N0 N 1 显然 ∵─+─=1 ∴p+q=1 N N
五、众数
1.概念。众数是指总体中最常见的标 概念。 概念 志值, 志值,即,在分配数列中重复出现次数 最多的标志值。因而, 最多的标志值。因而,它具有一定的代 表性,可以近似地表明现象的一般水平。 表性,可以近似地表明现象的一般水平。
2.计算方法。
众数的近似值常由下限公式或上限公式来确定。 众数的近似值常由下限公式或上限公式来确定。 ∆1 下限公式: = + 下限公式:Mo=L+────×d × ∆1+∆2 + ∆2 上限公式: = - 上限公式:Mo=U-────×d × ∆1+∆2 +
3.众数的特点。 众数的特点。 众数的特点
①众数是个位置平均数。 众数是个位置平均数。 众数不受极端数值的影响。 ②众数不受极端数值的影响。 组距数列出现开口组时,对众数无影响。 ③组距数列出现开口组时,对众数无影响。 众数往往是不容易确定的平均数。 ④众数往往是不容易确定的平均数。
六、中位数
将总体单位的某一数量标志的各个数值 按大小顺序排列, 按大小顺序排列,居于中间位置的那个标 志值就是中位数
第二节 标志变动度

一、标志变动度的意义和种类 • 平均指标说明了总体各单位标志值的一般 水平,反映了数列中变量值的集中趋势;标志变 动度表明了总体各单位标志值的差别大小的程 度,反映了变量值的离中趋势。其主要作用是: • (1)说明平均数的代表性。在相同平均数的 情况下。 • (2)反映经济活动过程的均衡性、节奏性或 稳定性。
第七章 统计特征值

• •
第一节 统计平均数 一、统计平均数的特点和作用
1.特点。①统计平均数以代表性数值 表示总体某一标志值的一般水平,长短 互补。②统计平均数来源于现实,又不 等于现实。③通常是接近平均数的标志 值出现频率偏多,而远离平均数的标志 值出现频率偏少。
2.作用: 作用: 作用 (1) 比较同类现象在不同单位、地区的发 ) 比较同类现象在不同单位、 展水平。 展水平。 (2)作为划分或判断事物的一种数量标准或 作为划分或判断事物的一种数量标准或 参考依据。 参考依据。 (3)可用来分析现象之间的相互关系。 可用来分析现象之间的相互关系。 可用来分析现象之间的相互关系
三、调和平均数
1.简单调和平均数 简单调和平均数 2.加权调和平均数 加权调和平均数 3.由相对数或平均数计算平均数 由相对数或平均数计算平均数
四.几何平均数 几何平均数 1.简单几何平均数。 简单几何平均数 简单几何平均数。 G=n√x1·x2·x3…xn=n√∏x = 2.加权几何平均数。 加权几何平均数。 加权几何平均数 G=∑f√x1f1·x2f2·x3f3……xnfn=∑f√∏xf = =
二、是非标志的平均数 三、是非标志的方差和标准差 即是非标志的标准差等于具有某一标志表现的 单位在总体中的成数和不具有某一标志表现的单位 在总体中的成数两者乘积的平方根。
3.分类。统计平均数可分为数值平均数 分类。 分类 和位置平均数两类。 和位置平均数两类。 数值平均数(算术平均数、调和平均数、 数值平均数(算术平均数、调和平均数、 几何平均数) 几何平均数) 位置平均数(众数、中位数) 位置平均数(众数、中位数)
二、算术平均数
1.计算方法
总体标志总量 算术平均数= 算术平均数=────── 总体单位总数 (1)简单算术平均数。 (2)加权算术平均数。
二、全距 全距是指总体各单位的两个极端标志值之差(极差), 即: R=最大标志值-最小标志值 根据组距数列计算极差,是以数列中最大一组的上限 减最小一组的下限。极差是测定标志变动度的一种简单方 法,但受极端值的影响,因而它往往不能充分反映社会经 济现象的离散程度。
三、方差和标准差 总体各单位的标志值与算术平均数离差平方的平均数 称为方差。方差的算术平方根即为标准差。它们的计算公 式为: ∑(x-x)2 σ2=──── n来自计算方法: 计算方法:
(1)由未分组资料确定中位数。 首先, 将该数组资料的各个数值按大小顺序 排列; 其次,确定中位数的位置(n+1)/2; 最后,根据其位置所在确定其中位数。
(2)由分组资料确定中位数 由分组资料确定中位数
(∑f/2)-Sm-1 / - 下限公式为:Me=L+───────×d 下限公式为: = + × fm
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