概率统计课件6.2直方图和箱线图
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常用统计方法培训课件(PPT 39页)
8
目前人们在描述统计方法时，都将以上 3 种方法列入，统称为统计方 法。
在生产现场，描述性方法和思考性方法应用频率特别高，许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ，分析问题，寻找真因，然后应用固有专业技术解决问题，实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术，可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律，但并不能帮你解决问题，解决问题要依 靠固有专业技术去实现！
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量（最小值（MIN）、上四分位
数（Q1）、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX)）以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法，可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
15
二、柏拉图 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后 来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律，也被
称为“二八原则”，主要用途是找出“重要的少数”。
目前人们在描述统计方法时，都将以上 3 种方法列入，统称为统计方 法。
在生产现场，描述性方法和思考性方法应用频率特别高，许
多生产中的问题均可以通过简单的描述性方法和思考性方法配合使用 ，分析问题，寻找真因，然后应用固有专业技术解决问题，实现持续 改进。
值得注意的是统计技术是一种管理技术，可以帮助你发现问题、发现 变异和寻找事物发展的规律，但并不能帮你解决问题，解决问题要依 靠固有专业技术去实现！
常用统计方法培训
绍兴信佳密封制品有限公司 技术开发部&品管部 张伟波
1
培训提纲
一、统计学应用介绍 二、常用统计图表制作及应用 1、箱线图 2、柏拉图 3、直方图 4、散布图 5、雷达图 6、折线趋势图、柱状图、饼图 7、过程能力分析 8、统计过程控制图
2
培训目标
• 学习常用统计方法的应用 • 学习使用EXCEL和Minitab制作统计图表 • 更方便的进行日常工作和提高工作质量,进
9
一、箱线图
箱线图是利用数据中的五个统计量（最小值（MIN）、上四分位
数（Q1）、中位数(Q2)、下四分位数(Q3)、最大值(MAX)）以及异常 值来描述这批数据分布轮廓的一种图示方法，可以从中粗略地看出数 据是否具有对称性，分布的分散程度等信息。
LG-181403 B
3.0
2.5
散布层厚度/mm
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二、柏拉图 柏拉图又称为排列图，由此图的发明者19世纪意大利经济学
家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财 富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后 来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律，也被
称为“二八原则”，主要用途是找出“重要的少数”。
直方图PPT课件
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264
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238
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262
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2021
23
1）收集数据（50个以上） 11-20 42.29 42.36 42.30 42.31 42.33 42.34 42.34 42.36 42.39
21-30 42.35 42.36 42.30 42.32 42.33 42.35 42.35 42.34 42.32
31-40 42.32 42.37 42.34 42.38 42.36 42.37 42.36 42.31 42.33
频数 2 8 18 22 27 14 6 2 1
100
2021
11
一 二、直方图绘制 三 四
频率
30 25 20 15 10
5 0
42.265
42.305
分布中心
C1 的直方图
正态
42.345 C1
42.385
42.425
均值
2021
均值 标准差 N
42.34 0.03095
100
12
一 二 三、计算平均值和标准差 四
2021
8
一 二、直方图绘制 三 四
表1－1组数表
数据表 50以内 50-100 100-250 250以上
《直方图》_课件-下载
在上面的数据中，最小值是149， 最大值是172，它们的差是23，说明身 高的变化范围是23 cm．
【获奖课件ppt】《直方图》_课件-下 载2-课 件分析 下载
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问题1解答
2．决定组距和组数 把所有数据分成若干组，每个小组的两 个端点之间的距离称为组距.
选择身高在哪个范围内的学生参加呢？ 若你是决策者，你打算怎么做呢？
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问题1
选择身高在哪个范围内的学生参加呢？
为了使选取的参赛选手身高
比较整齐，需要知道数据的分布
情况，即在哪些身高范围的学生
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4．画频数分布直方图
为了更直观形象地看出频数分布的情况，
可以根据表格中的数据画出频数分布直方图．
频数/组距
7 6 5 4 3 2 1 0
149 152 155 158 161 164 167 170 173 身高/㎝
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作业：P168－169 习题10.2 1、 2.
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158 158 160 168 159 159 151 158 159 168 158 154 158 154 169 158 158 158 159 167 170 153 160 160 159 159 160 149 163 163 162 172 161 153 156 162 162 163 157 162 162 161 157 157 164 155 156 165 166 156 154 166 164 165 156 157 153 165 159 157 155 164 156
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问题1解答
2．决定组距和组数 把所有数据分成若干组，每个小组的两 个端点之间的距离称为组距.
选择身高在哪个范围内的学生参加呢？ 若你是决策者，你打算怎么做呢？
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问题1
选择身高在哪个范围内的学生参加呢？
为了使选取的参赛选手身高
比较整齐，需要知道数据的分布
情况，即在哪些身高范围的学生
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4．画频数分布直方图
为了更直观形象地看出频数分布的情况，
可以根据表格中的数据画出频数分布直方图．
频数/组距
7 6 5 4 3 2 1 0
149 152 155 158 161 164 167 170 173 身高/㎝
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作业：P168－169 习题10.2 1、 2.
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158 158 160 168 159 159 151 158 159 168 158 154 158 154 169 158 158 158 159 167 170 153 160 160 159 159 160 149 163 163 162 172 161 153 156 162 162 163 157 162 162 161 157 157 164 155 156 165 166 156 154 166 164 165 156 157 153 165 159 157 155 164 156
《直方图培训材料》课件
利用直方图对销售数据进行可视化分析，了解销售 情况和市场需求。
总结与展望
直方图的重要性
直方图是一种重要的数据可视化工具，帮助我们理解数据和做出决策。
发展前景
随着数据分析和可视化技术的发展，直方图在各个领域中的应用前景广阔。
后续学习建议
深入学习统计学和数据分析方法，提升直方图分析的能力。
直方图的制作步骤
1
计算组距
2
根据数据的范围和数量计算组距。
3
绘制直方图
4
使用柱形表示各组的频数。
5
数据准备
收集并整理需要分析的数据。
分组并统计频数
将数据分组，并统计每个组的频数。
直方图的优化
美化图形，添加标题、标签等，使图形 更加清晰、易读。
直方图类型
单峰直方图
数据呈现单个峰值，形状类似钟型曲线。
双峰直方图
数据呈现两个峰值，可能代表两个不同的分布。
多峰直方图
数据呈现多个峰值，可能代表多个不同的分布。
对称直方图
数据在中心位置对称分布。
直方图的解读与分析
形状
通过观察直方图的形 状，可以了解数据的 分布特征。
中心趋势
直方图的中心位置反 映了数据的中心趋势， 如平均值、中位数。
离散程度
直方图的离散程度反 映了数据的分散程度， 如标准差。
《直方图培训材料》PPT 课件
在本课件中，我们将介绍直方图的基础知识、制作步骤、类型、解读与分析， 以及常见错误与纠正方法。还会介绍应用软件和实战案例分析，最后总结展 望。
直方图基础介绍
直方图是一种展示数据频数分布的图形。它具有直观直观、清晰易懂的特点，广泛应用于统计分析、市场调研、 质量管理等领域。
总结与展望
直方图的重要性
直方图是一种重要的数据可视化工具，帮助我们理解数据和做出决策。
发展前景
随着数据分析和可视化技术的发展，直方图在各个领域中的应用前景广阔。
后续学习建议
深入学习统计学和数据分析方法，提升直方图分析的能力。
直方图的制作步骤
1
计算组距
2
根据数据的范围和数量计算组距。
3
绘制直方图
4
使用柱形表示各组的频数。
5
数据准备
收集并整理需要分析的数据。
分组并统计频数
将数据分组，并统计每个组的频数。
直方图的优化
美化图形，添加标题、标签等，使图形 更加清晰、易读。
直方图类型
单峰直方图
数据呈现单个峰值，形状类似钟型曲线。
双峰直方图
数据呈现两个峰值，可能代表两个不同的分布。
多峰直方图
数据呈现多个峰值，可能代表多个不同的分布。
对称直方图
数据在中心位置对称分布。
直方图的解读与分析
形状
通过观察直方图的形 状，可以了解数据的 分布特征。
中心趋势
直方图的中心位置反 映了数据的中心趋势， 如平均值、中位数。
离散程度
直方图的离散程度反 映了数据的分散程度， 如标准差。
《直方图培训材料》PPT 课件
在本课件中，我们将介绍直方图的基础知识、制作步骤、类型、解读与分析， 以及常见错误与纠正方法。还会介绍应用软件和实战案例分析，最后总结展 望。
直方图基础介绍
直方图是一种展示数据频数分布的图形。它具有直观直观、清晰易懂的特点，广泛应用于统计分析、市场调研、 质量管理等领域。
直方图知识PPT课件
直方图的峰度与对称度；
.
18
一个实例
● 某工厂接收了一批外协厂制造的青铜轴承用于生产一 种重要的仪器。但该厂不能信任生产这些轴承厂家的 工作，决定对供应商提供的轴承进行分析。
● 这些轴承的关键特性是它们的内径，其规格为
1.376±0.010英寸。
● 现抽取了100个青铜轴承，对它们的内径进行仔细的 测量，并记录了测量结果。
数据会告诉您什么呢？
回答
● 数据列表不能表达出任何有实际意义的东西 (Virtually Nothing)！
● 必须对数据进行进一步分析。 ● 图形可以帮助我们将数据转换成信息。
数据 列表
.
21
能否接受这批产品？
● 与目标值相比较： 平均值：1.3773
● 与规格界限相比较： 极差（最大值-最小值）
.
4
直方图的应用
• 直方图的作法
• 1.决定Data收集期并收集Data 最少要有50个Data，最好要有100个以上
数据数
组数
• 2.找出Data中之最大及最小值 Ex: L=23.4 S=20.2
• 3.决定组数 ------- K等于n的平方根 Ex: n = 50 k = 7
50-100
100-250 250l以上
• 以0.6335累加0.003得各区间之境界值，如
次数分配表。
• (4)计算各组间之中心值
•
第一组中心值＝0.63350.6365
2
＝0.635
• 以0.635累加0.003得各区间中心值。
.
14
次数分配表
组数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
合计
组界 0.6335– 0.6365
统计学完整ppt课件完整版
假设检验的基本思想：小概率事件原 理
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
《直方图培训材料》课件
直方图培训材料
contents
目录
• 直方图简介 • 直方图的应用 • 直方图的解读 • 直方图的优化 • 直方图与其他图表的比较
01
直方图简介
直方图的概念
01
直方图是一种用于表示数据分布 的图形，它将数据分为若干个区 间，并用矩形条表示每个区间内 数据的数量。
02
它能够直观地展示数据的分布情 况，帮助我们了解数据的集中趋 势、离散程度和异常值等特征。
直方图的绘制方法
数据预处理
首先需要对数据进行清理和整 理，确保数据是可用的。
确定合适的分组数
根据数据的分布情况，选择合 适的分组数，以便更好地展示 数据的分布特征。
计算每个区间的频数
根据分组数将数据分为若干个 区间，并计算数 据的数量，并根据需要添加标 签、坐标轴等元素，最终形成
直方图的用途
识别数据的分布情况
通过观察直方图，我们可以了解数据 是集中还是分散，是否存在异常值等 。
比较数据集
异常值检测
直方图上的异常值通常表现为与整体 数据分布不匹配的孤立点或离群值， 通过观察直方图可以快速发现这些异 常值并进行处理。
通过比较不同数据集的直方图，可以 直观地了解它们之间的差异。
通过观察不同消费者群体的直方 图，可以将市场细分为不同的子
群体。
销售预测
结合历史销售数据和市场调查数 据，利用直方图进行销售预测。
03
直方图的解读
如何解读直方图
观察直方图的形状
通过观察直方图的形状，可以初 步判断数据的分布情况，如偏态
、峰态等。
识别异常值
直方图上可以清晰地显示出异常值 ，这些值可能对数据分析产生影响 ，需要特别关注。
直方图。
contents
目录
• 直方图简介 • 直方图的应用 • 直方图的解读 • 直方图的优化 • 直方图与其他图表的比较
01
直方图简介
直方图的概念
01
直方图是一种用于表示数据分布 的图形，它将数据分为若干个区 间，并用矩形条表示每个区间内 数据的数量。
02
它能够直观地展示数据的分布情 况，帮助我们了解数据的集中趋 势、离散程度和异常值等特征。
直方图的绘制方法
数据预处理
首先需要对数据进行清理和整 理，确保数据是可用的。
确定合适的分组数
根据数据的分布情况，选择合 适的分组数，以便更好地展示 数据的分布特征。
计算每个区间的频数
根据分组数将数据分为若干个 区间，并计算数 据的数量，并根据需要添加标 签、坐标轴等元素，最终形成
直方图的用途
识别数据的分布情况
通过观察直方图，我们可以了解数据 是集中还是分散，是否存在异常值等 。
比较数据集
异常值检测
直方图上的异常值通常表现为与整体 数据分布不匹配的孤立点或离群值， 通过观察直方图可以快速发现这些异 常值并进行处理。
通过比较不同数据集的直方图，可以 直观地了解它们之间的差异。
通过观察不同消费者群体的直方 图，可以将市场细分为不同的子
群体。
销售预测
结合历史销售数据和市场调查数 据，利用直方图进行销售预测。
03
直方图的解读
如何解读直方图
观察直方图的形状
通过观察直方图的形状，可以初 步判断数据的分布情况，如偏态
、峰态等。
识别异常值
直方图上可以清晰地显示出异常值 ，这些值可能对数据分析产生影响 ，需要特别关注。
直方图。
《数理统计》课件
季节性分析
要点一
总结词
季节性分析是时间序列分析的重要环节，通过季节性分析 可以了解时间序列数据中存在的季节性波动。
要点二
详细描述
季节性分析的方法包括季节性分解、季节性自相关图、季 节性指数等。这些方法可以帮助我们识别时间序列数据中 的季节性模式，并基于这些模式进行预测和建模。
THANKS FOR WATCHING
参数与统计量
参数是描述总体特性的指标， 统计量是描述样本特性的指标 。
概率与随机变量
概率用于描述随机事件发生的 可能性，随机变量是表示随机 现象的变量。
估计与检验
估计是用样本数据推断总体参 数的过程，检验是利用样本数
据对假设进行判断的过程。
CHAPTER 02
描述性统计
数据的收集与整理
数据来源
描述数据的来源，如调查、观察、实 验等。
非线性回归分析
总结词
非线性回归分析是数理统计中用于研究非线 性关系的分析方法。
详细描述
非线性回归分析不依赖于最小二乘法原理， 而是通过其他优化方法来拟合非线性模型。 非线性回归分析适用于因变量和自变量之间 存在非线性关系的情况。常见的非线性回归 模型包括多项式回归、指数回归、对数回归 等。非线性回归分析广泛应用于各个领域，
如正态分布、指数分 布等。
随机事件的概率计算
条件概率
在某个事件发生的条件下，另一个事件发生 的概率。
互斥事件的概率计算
两个互斥事件同时发生的概率等于各自发生 概率的和。
独立事件的概率计算
两个独立事件同时发生的概率等于各自发生 概率的乘积。
全概率公式
一个复杂事件的概率可以分解为若干个互斥 事件的概率之和。
单因素方差分析