描述统计学课件

描述统计学chap03目录数据的收集与整理数据的描述性分析数据的图表展示数据的探索性分析多元数据的描述性分析描述统计学的应用实例数据的收集与整理01初级数据：通过直接调查或实验获取的数据。数据类型定性数据：描述性质的数据，如性别、职业等。数据来源次级数据：从已有的研究、报告或数据库中获取的数据。定量数据：可以量化的数据，如身高、体重等。010203040506数据来源及类型01观察法直接观察并记录数据的方法。02调查法通过问卷、访谈等方式收集数据的方法。03实验法在控制条件下进行实验，并记录实验数据的方法。数据收集方法0102数据清洗去除重复、错误或无效的数据。数据转换将数据转换为适合分析的形式。数据整理与展示数据分组：将数据按照某种规则进行分组。数据整理与展示表格01使用表格展示数据的分布和特征。02图形使用图表、直方图等图形展示数据的分布和趋势。03报告编写报告，对数据的收集、整理和分析过程进行详细说明。数据整理与展示数据的描述性分析02算术平均数所有数据的和除以数据的个数，反映数据集中趋势的一项指标。中位数将数据按大小顺序排列，位于中间位置的数，用于描述数据分布的中心位置。众数一组数据中出现次数最多的数值，代表数据的一般水平。集中趋势度量方差各数据与平均数之差的平方的平均数，衡量数据波动程度的一个量。极差一组数据中最大值与最小值的差，反映数据波动范围的大小。标准差方差的算术平方根，反映组内个体间的离散程度。离散程度度量峰态系数描述数据分布形态的陡缓程度的统计量，反映数据分布的尖峭或扁平程度。偏态系数描述数据分布偏态方向和程度的统计量，用于判断分布是否对称。分布形态度量数据的图表展示03用于展示数据分布情况，横轴为数据分组，纵轴为频数或频率。适用于连续型变量，可直观看出数据的分布规律。基于频数分布表绘制，用矩形面积表示各组频数，矩形高度表示频率/组距。适用于展示大量数据的分布情况，便于观察数据的分布形状、中心位置和离散程度。频数分布表直方图频数分布表与直方图箱线图用箱子、须线和异常点表示数据的分布情况。箱子代表数据的四分位数，须线表示数据的波动范围，异常点则用单独的点表示。适用于比较多个样本的分布情况，可直观看出数据的中心位置、离散程度和异常值。茎叶图将数据分为茎和叶两部分，茎表示数据的高位数值，叶表示数据的低位数值。适用于展示少量数据的分布情况，便于观察数据的具体数值和分布情况。箱线图与茎叶图条形图用条形的长度表示数据的大小，适用于比较不同分类数据的数量或占比。折线图用折线的起伏表示数据的变化趋势，适用于展示时间序列数据或连续性变量的变化趋势。散点图用点的分布表示两个变量之间的关系，适用于探索两个变量之间的相关性和趋势。饼图用扇形的面积表示数据的占比，适用于展示分类数据的占比情况。但需注意，饼图在数据比较多时可能难以区分各部分的占比情况。其他常用图表数据的探索性分析04异常值是指数据集中明显偏离其他数据点的观测值，可能是由于测量错误、数据输入错误或其他原因造成的。异常值定义常见的异常值检测方法包括基于统计的方法（如z-score、IQR等）、基于距离的方法（如K近邻、DBSCAN等）和基于密度的方法（如LOF、COF等）。异常值检测方法对于检测到的异常值，可以采取删除、替换（如使用中位数、均值等替换）或保留并对其进行特殊处理的策略。异常值处理策略异常值检测与处理缺失值类型01缺失值可以分为完全随机缺失、随机缺失和非随机缺失三种类型。缺失值处理方法02处理缺失值的方法包括删除含有缺失值的观测、使用单一值填充（如使用均值、中位数等）和使用插补方法进行填充（如K近邻插补、多重插补等）。插补方法选择03选择合适的插补方法需要考虑数据的分布、缺失值的类型和比例等因素。缺失值处理与插补数据变换目的数据变换的主要目的是使数据更符合分析需求，提高分析的准确性和效率。常见的数据变换方法常见的数据变换方法包括对数变换、Box-Cox变换、标准化和归一化等。标准化与归一化标准化是将数据转换为均值为0、标准差为1的分布，而归一化是将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。数据变换与标准化多元数据的描述性分析05表格法通过表格形式展示多元数据，可以清晰地呈现各个变量的取值和分布情况。矩阵法将多元数据表示为矩阵形式，便于进行数学运算和统计分析。数据框法在数据分析软件中，可以使用数据框（dataframe）来存储和管理多元数据。多元数据的表示方法通过绘制多个变量间的散点图，可以直观地观察变量之间的关系和分布情况。散点图矩阵箱线图热力图箱线图可以展示多个变量的中位数、四分位数、异常值等信息，便于比较不同变量的分布情况。通过热力图可以展示多个变量之间的相关性，颜色深浅表示相关性的大小。030201多元数据的图表展示皮尔逊相关系数衡量两个变量之间的线性相关程度，取值范围为-1到1之间。斯皮尔曼等级相关系数衡量两个变量之间的等级相关程度，适用于非线性关系的数据。肯德尔等级相关系数衡量多个变量之间的等级相关程度，适用于有序分类数据。多重共线性诊断当多个自变量之间存在高度相关时，会影响回归模型的稳定性和解释性，需要进行多重共线性诊断和处理。多元数据的相关性分析描述统计学的应用实例06疾病发病率和死亡率统计通过收集和分析数据，描述统计学可以帮助医学研究人员了解某种疾病在人群中的发病率和死亡率，为疾病的预防和治疗提供重要参考。临床试验数据分析在医学研究中，描述统计学可以对临床试验数据进行统计分析，包括患者的基线特征、治疗效果和安全性等方面的数据，以评估新药物或治疗方法的疗效和安全性。医学影像学数据分析描述统计学可以对医学影像学数据进行分析，如CT、MRI等影像数据，通过对影像特征的提取和统计分析，辅助医生进行疾病的诊断和治疗。在医学领域的应用

在经济领域的应用宏观经济数据分析描述统计学可以对宏观经济数据进行统计分析，如GDP、失业率、通货膨胀率等，以了解国家或地区的经济状况和发展趋势。市场调研数据分析在市场调研中，描述统计学可以对消费者行为、市场趋势、竞争对手等方面的数据进行统计分析，为企业制定市场策略提供重要依据。金融数据分析描述统计学可以对金融市场的交易数据、股票价格、风险等方面的数据进行统计分析，为投资者提供决策支持和风险管理。在社会科学研究中，描述统计学可以对社会调查数据进行统计分析，如人口普查、社会调查等，以了解社会现象和问题。社会调查数据分析描述统计学