次数分布和平均数

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1、第三章次数分布和平均数、变异数第一节总体及其样本第二节次数分布第三节平均数第四节变异数第五节理论总体(群体)的平均数和标准差第一节总体及其样本总体(population)----具有共同性质的个体所组成的集团.有限总体----总体所包含的个体数目有无穷多个.无限总体----由有限个个体构成的总体.观察值(observation)----每一个体的某一性状、特性的测定数值.变数(variable)----观察值集合起来，称为总体的变数。变数又称为随机变数(randomvariable)。样本(sample)----从总体中抽取若干个个体的集合称为样本(sample)。统计数(sta

2、tistic)----测定样本中的各个体而得的样本特征数，如平均数等，称为统计数(statistic)。随机样本(randomsample)----从总体中随机抽取的样本称为随机样本(randomsample)样本容量(samplesize)----样本中包含的个体数称为样本容量或样本含量(samplesize)第二节次数分布一、试验资料的性质与分类二、次数分布表三、次数分布图一、试验资料的性质与分类(一)数量性状资料(二)质量性状资料(一)数量性状资料数量性状(quantitativetrait)的度量有计数和量测两种方式，其所得变数不同。1.不连续性或间断性变数(discon

3、tinuousordiscretevariable)指用计数方法获得的数据。2.连续性变数(continuousvariable)指称量、度量或测量方法所得到的数据，其各个观察值并不限于整数，在两个数值之间可以有微量数值差异的第三个数值存在。(二)质量性状资料质量性状(qualitativetrait)指能观察而不能量测的状即属性性状，如花药、子粒、颖壳等器官的颜色、芒的有无、绒毛的有无等。要从这类性状获得数量资料，可采用下列两种方法：统计次数法于一定总体或样本内，统计其具有某个性状的个体数目及具有不同性状的个体数目，按类别计其次数或相对次数。2.给分法给予每类性状以相对数量的方

4、法二、次数分布表(一)间断性变数资料的整理(二)连续性变数资料的整理(三)属性变数资料的整理(一)间断性变数资料的整理现以某小麦品种的每穗小穗数为例，随机采取100个麦穗，计数每穗小穗数，未加整理的资料列成表3.1。表3.1100个麦穗的每穗小穗数1815171916152018191717181716182019171618171617191818171717181815161818181720191817191517171716171818171919171917181618171719161617171715171618191818191920171619181718201

5、9161819171615161817181717161917每穗小穗数(y)次数(f)1561615173218251917205总次数(n)100表3.2100个麦穗每穗小穗数的次数分布表从表3.2中看到，一堆杂乱的原始资料表3.1，经初步整理后，就可了解资料的大致情况，另外，经过整理的资料也便于进一步的分析。上述资料为间断性变数资料，每穗小穗数在15—20的范围内变动，把所有观察值按每穗小穗数多少加以归类，共分为6组，组与组间相差为1小穗，称为组距。这样可得表3.2形式的次数分布表。(二)连续性变数资料的整理兹以表3.4的100行水稻试验的产量为例，说明整理方法。17721

6、51979712315924511911913114915216710416121412517521911819217617595136199116165214951588313780138151187126196134206137989712914317917415916513610810114114816816317610219414517375130149150161155111158131189911421401541521631232051491551312091839711918114918713121511118611815015519711625423916017

7、2179151198124179135184168169173181188211197175122151171166175143190213192231163159158159177147194227141169124159表3.4140行水稻产量(单位：克)具体步骤：1.数据排序(sort)首先对数据按从小到大排列(升序)或从大到小排列(降序)。2.求极差(range)所有数据中的最大观察值和最小观察值的差数，称为极差，亦即整个样本的变异幅度。从表3.4中查到最大观察值为254