第4章 统计数据的分布特征(集中趋势度量法) 应用统计学
统计学（第六版）期末考试考点梳理
统计学（第六版）期末考试考点梳理统计学（第六版）期末考试考点梳理第⼀章导论1.1.1 什么是统计学统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
数据分析所⽤的⽅法分为描述统计⽅法和推断统计⽅法。
1.2 统计数据的类型1.2.1 分类数据、顺序数据、数值型数据按照所采⽤的计算尺度不同，可以将统计数据分为分类数据、顺序数据、数值型数据。
分类数据：只能归于某⼀类别的⾮数字型数据，它是对事物进⾏分类的结果，数据表现为类别，是⽤⽂字来表⽰。
例如：⽀付⽅式、性别、企业类型等。
顺序数据：只能归于某⼀有序类别的⾮数字型数据。
例如：员⼯对改⾰措施的态度、产品等级、受教育程度等。
数值型数据：按数字尺度测量的观测值，其结果表现为具体的数值。
例如：年龄、⼯资、产量等。
统计数据⼤体上可分为品质数据（定性数据）和数量数据（定量数据、数值型数据）。
1.2.2 观测数据和实验数据按照统计数据的收集⽅法，可以分为观测数据和实验数据。
观测数据：通过调查或观测⽽收集的数据。
例如：降⾬量、GDP、家庭收⼊等。
实验数据：在实验中控制实验对象⽽收集到的数据。
例如：医药实验数据、化学实验数据等。
1.2.3 截⾯数据和时间序列数据按照被描述的现象与时间的关系，可分类截⾯数据和时间序列数据。
截⾯数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
例如：2012年我国各省市的GDP。
时间序列数据：同⼀现象在不同的时间收集的数据。
例如：2000-2012年湖北省的GDP。
1.3.1 总体和样本总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
样本：从总体中抽取的⼀部分元素的集合。
1.3.2 参数和统计量参数：⽤来描述总体特征的概括性数字度量。
统计量：⽤类描述样本特征的概括性数字度量。
例如：某研究机构准备从某乡镇5万个家庭中抽取1000个家庭⽤于推断该乡镇所有农村居民家庭的年⼈均纯收⼊。
这项研究的总体是5万个家庭；样本是1000个家庭；参数是5万个家庭的⼈均纯收⼊；统计量是1000个家庭的⼈均纯收⼊。
统计学 第4章 综合指标和数据分布特征的描述
G 0.95 0.92 0.90 0.85 0.80
5
0.5349 88.24%
5
例2 加权几何平均数
投资银行某笔投资的年利率是按复利计算的，25年的 年利率分配是：有1年为3%，有4年为5%，有8年为8%， 有10年为10%，有2年为15%，求平均年利率。 年本利率(%) X 年数 f
三、调和平均数 （一）基本公式
例4-1-7：某蔬菜批发市场三种蔬菜的日成交 数据如表，计算三种蔬菜该日的平均批发价格
某日三种蔬菜的批发成交数据 蔬菜 名称
批发价格 (元)
成交额(元) 成交量(公斤)
xi
1.20 0.50 0.80 —
mi
18000 12500 6400 36900
Fi
甲 乙 丙 合计
平均完成计划程度
m 1,100 110% 1 1,000 m X
2.由相对数计算平均数时加权平均数法的应用：
例
某公司有四个工厂，已知其计划完成程度(%)及计划产值资料如下： 工厂 计划完成程度(%) X 90 100 计划产值 (万元) F 100 200
甲 乙
丙
丁 合计
平均完成计划程度
5000-6000
6000以上
200
180
解： 众数组为第四组
1 d M 0 = XL+ 1 2
= 4000 +
950 320 1000 (950 320) (950 200)
•加权算术平均数： •证明：
(X X ) f
0
Xf f Xf Xf 0 ( X X ) f Xf X f Xf f
统计学第4章学习指导
第4章（数据的概括性度量）学习指导数据分布的特征可以从三个方面进行描述：一是分布的集中趋势，反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度；二是分布的离散程度，反映各数据远离其中心值的趋势；三是分布的形状，反映数据分布偏斜程度和峰度。
掌握计算、特点及其应用场合。
主要内容学习要点2．1 集中趋势的度量众数▶概念：众数。
▶众数的特点。
中位数和分位数▶概念：中位数，四分位数。
▶中位数和四分位数的特点。
▶中位数和四分位数的计算。
平均数▶概念：平均数，简单平均数，加权平均数，调和平均数，几何平均数。
▶简单平均数和加权平均数的计算。
▶用Excel中的统计函数计算平均数。
▶几何平均数的计算和应用场合。
众数、中位数和平均数的比较▶众数、中位数和平均数在分布上的关系。
▶众数、中位数和平均数的特点及应用场合。
异众比率▶概念：异众比率异众比率的计算和应用场合。
2．2离散程度的度量四分位差（内距）概念：四分位差。
四分位差的计算。
用Excel中的统计函数计算四分位差。
方差和标准差概念：极差，平均差，方差，标准差。
样本方差和标准差的计算。
用Excel计算标准差。
离散系数概念：离散系数。
离散系数的计算。
离散系数的用途。
2．3偏态与峰态的度量偏态及其测度概念：偏态，偏态系数。
用Excel计算偏态系数。
偏态系数数值的意义。
峰态及其测度概念：峰态，峰态系数。
用Excel计算峰态系数。
峰态系数数值的意义。
Excel统计函数的应用。
一）判断题1，各变量值与其平均数的离差之和为最小值。
( )2．当各组的变量值所出现的频率相等时，加权算术平均数中的权数就失去作用，因而，加权算术平均数也就等于简单算术平均数( )3．比较两总体的平均数的代表性，离散系数较小的总体，平均数代表性亦小。
( )4，平均数与次数和的乘积等于各变量值与次数乘积的和。
( )5．若两总体的平均数不同，而标准差相同，则离散系数也相同。
( )6．并非任意一个变量数列都可以计算其算术平均数、中位数和众数。
第四章 集中趋势和离中趋势 《统计学》 ppt课件
六种相对数指标的比较
不同时期
同一现象 比较
不同现象 比较
同一时期比较 同类现象比较
动态 相对数
不同总体 比较
强度
同一总体中
部分与部分 部分与总体实际与计划
相对数 比 较 比 较 比 较 比 较
比例 相对数
结 构 计划完成
相对数 相对数 相对数
五、计算和应用相对指标的原则
1、正确选择对比的基础（即分母） 2、保证分子、分母的可比性 3、注意相对指标与总量指标结合运用 4、多个相对指标结合运用
(xi x) 0
(xi x) f 0
（2）各个变量值与算术平均数的离差平方和为最 小值。
(xi x)2 min
II调和平均数（H）
与算术平均数没有本质区别，是算术平均数的变形。 是根据变量值ｘ的倒数计算的，又称为倒数平均数。 1、简单调和平均数：未分组资料
步骤：（1） x1、x2、、xn
计量单位表现为两种形式：
一种是复名数，即双重计量单位。在计算这种强度相对指标时，由 于其分子与分母的计量单位在计算时无法约去，故计算后仍保留 对比双方的单位，如人口密度用“人/平方公里”表示，人均国 民生产总值用“元/人”表示；
另一种是无名数，即无计量单位。在计算这种强度 相对指标时，由于其分子与分母的计量单位相同， 在计算时已约去，故计算后其无单位，一般用千 分数、百分数表示，如：人口出生率用千分数来 表示。
（2） 1 、1 、 、1
x1 x2
xn
（3）
1 x
n
（4）
H
n
1 x
2、加权调和平均数：
各组变量值x 各组标志总量 m=xf
将算术平均数公式变形，得：
H
第4章 数据分布特征的度量(1).ppt
2020年11月12日/下午11时15分
《统计学教程》
第4章 数据分布特征的度量
4.1 集中趋势的度量
例4.2 利用第三章中例3.1中某学期某班35名学生统计学考试成绩的 原始数据。
要求 试计算计算该班35名学生统计学考试成绩的众数。 解 将该原始数据排序之后，得到有序数据如下 52，56，62，64，65，69，70，74，75，75，76，78，78，79，79， 81，82，82，83，84，84，84，84，86，87，87，88，89，89，90， 91，91，92，96，98
2020年11月12日/下午11时15分
《统计学教程》
第4章 数据分布特征的度量
4.1 集中趋势的度量
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第4章 数据分布特征的度量
4.1 集中趋势的度量
MO
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《统计学教程》
第4章 数据分布特征的度量
4.1 集中趋势的度量
4.1 集中趋势的度量
原始数据经过分组整理所形成的频数分布，直观和概略地反映出数据 分布的基本特征。频数分布属于对数据分布特征的初步描述，缺乏对数 据分布特征的综合度量，若需要深入地表述数据分布特征的具体特征和 内在联系，还应对数据分布特征进行综合性的度量。
数据分布特征的度量包括三个方面的内容，一是数据分布的集中趋势， 反映总体中各个单位的数值水平向其聚集，或者集中的中心数值；二是 数据分布的离散趋势，反映总体中各个单位的数值水平偏离中心数值的 综合程度；三是数据分布的偏态和峰度，反映各个总体单位的数值水平 的分布形态是对称或偏倚，平坦或尖耸的具体数值。
4.1.1众数 众数（Mode）是一组数据中频数最大的变量值，直观地反映了数据的
统计学-数据分布特征
2
描述集中趋势的统计
一、平均数
平均数：
集中趋势的测度值之一
最常用的测度值
一组数据的均衡点所在 易受极端值的影响
用于数值型数据，不能用于品质型数据
4
一、平均数
5
平均数的计算公式
6
二、中位数和分位数
（一）中位数 集中趋势的测度值之一 排序后处于中间位置上的值 不受极端值的影响
14
15
例：某城市居民关注广告类型的频数分布
16
例：甲城市家庭对住房状况评价的分布频数
17
四、各度量值的比较
18
四、各度量值的比较
19
四、各度量值的比较
20
各度量值适用的数据类型
21
4.2离散程度的度量
22
4.2离散程度的度量
离散程度 数据分布的另一个重要特征 离中趋势的各测度值是对数据离散程度所作的描述 反映各变量值远离其中心值的程度，因此也称为离 中趋势 从另一个侧面说明了集中趋势测度值的代表程度 不同类型的数据有不同的离散程度测度值
50
51
一、偏态及其测度
52
二、峰态及其测度
53
例：
54
55
56
57
用Excel计算描述统计量
58
用Excel计算描述统计量 72页习题2
59
60
61
62
63
作业1:
64
65
作业2：
66
答案：
67
68
对某一个值在一组数据中相对位置的度量 可用于判断一组数据是否有离群点 用于对变量的标准化处理
40
标准分数的性质
41
例：
统计学原理第4章：数据特征的描述
第四章 数据特征的描述
某公司400名职工平均工资计算表 单位:元
按月工资 组中值 职工
分组
x
人数
f
x f
比重(%)
f
f
①
②
③ ④=②×③ ⑤=③÷ 400
1100以下 1000
60
60000
15
1100-1300 1200 100 120000
25
1300-1500 1400 140 196000
35
分组
职工 人数
f
x f
①
1100以下 1100-1300 1300-1500 1500-1700 1700以上
②
1000 1200 1400 1600 1800
③ ④=②×③
60
60000
100 120000
140 196000
60
96000
40
72000
人数为权数
x x f f
544000 400
算术平均数、调和平均数、中位数、众数、几何平均数
3. 各种平均数的Excel操作
24/77
1. 集中趋势的含义
第四章 数据特征的描述
集中趋势是一组数据向其中心值靠
拢的倾向和程度
测度集中趋势就是寻找数据一般水
平的代表值或中心值
中心值 即：平均水平
▲
25/77
2. 集中趋势的度量方法
第四章 数据特征的描述
第四章 数据特征的描述
《统计学原理》（第3版）
第四章 数据特征的描述
学习目标
第一节 总量与相对量的测度 第二节 集中趋势的测度 第三节 离散程度的测度
2/77
第一节 总量与相对量的测度
统计学课件 第四章 统计分布的数值特征
组距数列中位数的确定—例
年人均纯 收入 （千元） 5以下 5—6 农户数 （户） 240 480 向上累 计频数 240 720 (1)计算累计频数
(2)确定中位数组(6—7)
f 1 3001 1500.5
2 2
6—7
7—8 8—9 9以上 合计
1100
700 320 160 3000
设总体各单位某数量标志值为：
x1 ，x2 ，„ ，xn
简单算数平均数
x1 x2 ... xn x n
x
i 1
n
i
n
1）简单算术平均数
计算公式： x x1 x2 ... xn
x
i 1
n
i
n
n
应用条件：未分组的原始资料，或各组出现的次 数都是1的数据资料。
25%
QL
25%
QM
25%
25%Βιβλιοθήκη QU不受极端值的影响。 主要用于顺序数据，也可用于数值型数据，但不能 用于分类数据。
四分位数—位置的确定
原始数据
n 1 QL 位置 4 Q 位置 3(n 1) U 4 n QL 位置 4 Q 位置 3n U 4
特大值或特小值的情况下,采用中位数较适宜。
[例]:在工业产品的质量检验或分析时间序列的季
节变动时,常常要用到中位数。
四分位数
能够将全部总体单位按标志值大小等分为四部分的三个数值。 第一个四分位数叫做“１/4分位数”或“下分位数”；
第二个就是中位数；
第三个叫“３/４分位数”或“上分位数”。 排序后处于25%、50%和75%位置上的值。
一、分布的集中趋势
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已知
计算栏
二、调和平均数(Harmonic Mean)
解： xH 收购额 ＝ 收购量 xH
xf 1 x xf
m 1 xm
xH
61 1.016(元 / 件) 60 m 1 xm 1 1 m x m
11
三、众数(Mode)
1、众数是一组数据中出现次数最多的变量 值，用 M0 表示。 2、单项数列，出现次数最多的变量值即为 众数，举例：教材61页 3、组距数列，计算众数步骤： （1）、确定众数组 （2）、利用公式计算众数
第4 章
集中趋势度量法
（Central Tendency)
本章介绍的主要内容： 算数平均数（均数Mean） 调和平均数(Harmonic) 众数(Mode) 中位数(Median) 几何平均数(Geometric)
1
集中趋势
集中趋势（Central Tendency）是 指一组数据向某一中心值靠拢的倾向， 测度集中趋势是寻找数据一般水平的代 表值或中心值。
8
课堂练习
解：
总成本 平均单位产品成本＝ 总产量 x x f
f
11 22%＋13 40 ％＋ 16 38 ％ ＝ 13.（元 7 / 件）
9
二、调和平均数(Harmonic Mean)
调和平均数是均值的另一种表现形式 例：教材55页：
等级 单价（元/斤）收购额（元）收购量（斤） x xf xf/x 一级 1.2 24 20 二级 1.0 30 30 三级 0.7 7 10 合计 61 60
12
众数与相邻两组的关系示意图
f f f
频 数
f-1
f＋1
频 数
f-1
f＋1 频 数
f＋1
f-1
m0 (a)
m0 (b)
m0 (c)
13
三、众数(Mode)
计算公式： 下限公式
1 m0 L i 1 2
符号含义见P74页
14
四、中位数(dian)
1、中位数是一组数据按从小到大排序后， 处于中间位置上的变量值，用me表示。 2、未分组数据计算中位数 1）先对数据进行排列 2）确定中位数的位置＝(N+1)/2 3）确定中位数的具体数值
4、分组数据计算中位数 计算向上累计次数或向下累计次数 f 根据 确定中位数所在的组—中位数组 2 用下面公式计算
f
me L 2
sm 1 fm
i
17
五、分位数（PERCENTILE VALUES)
中位数是从中间点将全部数据等分 为两部分，与中位数类似的还有四分位 数(Quartile)、十分位数(Decimal)、百 分位数(Percentile)等，分位数与中位 数计算方法类似。
15
四、中位数(Median)
3、例：有五位工人生产某种产品件数按序排列 如下： 20、23、26、29、30 中位数的位置=(5＋1)/2=3 me=26 若改为有6位工人 20、23、26、29、30、32 中位数的位置=(6+1)/2 me=(26+29)/2=27.5
16
四、中位数(Median)
2
一、算术平均数（均值）
总体标志总量 算术平均数＝ 总体单位总量
1、简单算术平均数（均值） 根据未分组资料计算均值：
x1 x2 xn x x N N 举例：教材 80页
3
一、算术平均数（均值）
2、加权算数平均数（加权均值） （Arithmetic Mean） 根据分组资料计算均值
18
五、分位数
例题：教材62页
19
众数、中位数和均值的比较
频 数 频 数 频 数
m0 me x
(a) 对称分布
x me m0
(b) 左偏分布
m0 me x
(c) 右偏分布
20
5
组中值的计算举例
◆举例： 见教材54 页，例4.2
6
课堂练习
某管理局所属15个企业，2012年按其生产 某种产品平均单位产品成本的高低分组资料， 如下表所示，试计算这15个企业总的平均单位 产品成本。
7
课堂练习
按平均单位产品 成本分组 10-12 12-14 14-18 合计 企业 各组产量所 个数 占比重(％) 2 22 7 40 6 38 15 100
x f x2 f 2 xn f n x 1 1 f1 f 2 f n x x f
xf（权数为绝对数） f
f
(权数为相对数）
4
组距数列下均值的计算
◆有上限和下限 组中值=（上限+下限）/2 ◆有上限无下限 组中值=上限—相邻组组距/2 ◆有下限无上限 组中值=下限+相邻组组距/2 用组中值近似代替各组的变量值