统计学数据的概括性度量教学课件_第1页
统计学数据的概括性度量教学课件_第2页
统计学数据的概括性度量教学课件_第3页
统计学数据的概括性度量教学课件_第4页
统计学数据的概括性度量教学课件_第5页
已阅读5页,还剩70页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

第4章数据的概括性度量集中趋势的度量离散程度的度量偏态与峰态的度量甲、乙两个班的統计学成缋序成成序成序成序成序成序成号绩号号绩号绩号绩号绩号绩号绩号绩731081198828|8037751869461792256933752771792090298538872641079189026893496781275218230743951383117719862779357461137122953174407447412|732098287436885731489237632854196558138521642985379469215842489337442777781669259534|824391693148122923067387188117862686358244827711564239131843955979187612759368245728691675248732824095请对两个班的成绩进行对比分析,你会从哪几个方面着手?两班成绩的对比分析指标数值指标数值平均平均标准误差l.378405标准误差1.923872中位数中位数甲班成绩的描述性指众数众数标准差9.246621标准差12.1676方差方差148.0513峰度班成绩的描述性指峰度0.037583偏度0.70131偏度0.62146最小值最小值最大值最大值求和求和观测数观测数学习目的和重难点提示·本章学习目的·领会数据分布的各种特征:集中趋势、离散趋势、偏斜程度和峰度。掌握数据分布特征各测定值的计算方法、特点及其应用场合。本章重难点提示数据分布特征的描述方法,如何使用一些统计量来对数据进行概括性测定。数据分布特征各测定值的计算方法、特点及其应用场数据分布的特征和测度数据的特征和测度集中趋势离散程度分布的形状位置众数一异众比率偏度平均数L中位数四分位差数值「算术平均数方差和标准差峰度离散系数平均数调和平均数几何平均数41集中趋势的度量1.一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度2.测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值4.低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据反过来,高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据5.选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势,要根据所掌握的数据的类型来确定集中趋势(位置)集中趋势指标的种类取得集中趋势代表值方法的不同,可分为数值平均数和位置平均数。从总体各单位变量值中抽象出具有一般水平的量,这数值平均数术平烤数谕和平均数、几平巧数等形式先将总体各单位的变量值按一定顺序排列,然后取某置的变量值来反映总体各单位的一般水平。位置位置平均数平均数有众数、中位数、四分位数等形式411众数1定义:出现次数最多的变量值。是集中趋势的测度值之一,不受极端值的影响。因而在实际工作中有时有它特殊的用途。诸如,要说明一个企业中工人最普遍的技术等级,说明消费者需要的內衣、鞋袜、帽子等最普遍的号码,说明农贸市场上某种农副产品最普遍的成交价格等,都需要利用众数适用:主要用于定类数据,也可用于定序数据和数值型数据注意:有些数据可能没有众数或有几个众数众数(众数的不唯一性)无众数原始数据:10591268一个众数原始数据:659855多于一个众数原始数据:252828364242众数的计算方法*品质变量的众数一一观察次数,出现次数最多的变量值就是众数。例如:企业的所有制结构分布、

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论