《数据描述统计分析》PPT课件.ppt

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1、第3章数据描述统计分析3.1集中趋势的测定与分析3.2离中趋势的测定与分析3.3分布形态的测定与分析3.4描述统计工具本章学习目标Excel描述数据集中趋势的工作表函数及其应用Excel描述数据离中趋势的工作表函数及其应用Excel描述数据分布形态的工作表函数及其应用Excel描述统计工具的内容及其应用3.1集中趋势的测定与分析3.1.1集中趋势的测定内容3.1.2用Excel工作表函数描述集中趋势3.1.3三种平均数的特点返回首页3.1.1集中趋势的测定内容在统计研究中,需要搜集大量数据并对其进行加工整理,对这些数据进行整理之后发现:大多数情况下数据都会呈现出一种钟形分布,即各个变量值与中

2、间位置的距离越近,出现的次数越多;与中间位置距离越远,出现的次数越少,从而形成了一种以中间值为中心的集中趋势。这个集中趋势是现象共性的特征,是现象规律性的数量表现。返回本节3.1.2用Excel工作表函数描述集中趋势1.均值函数(1)算术平均数。(2)调和平均数。(3)几何平均数。2.中位数(中位次数)函数中位数是指全体数值按大小排列后位于中间的数值。语法:MEDIAN(number1,number2,...)如果参数集合中包含有偶数个数字,函数MEDIAN()将返回位于中间的两个数的平均值。3.众数函数众数是一组数列中出现次数最多的数值,众数函数MODE()返回某一数组或数据区域中出现频率

3、最多的数值。与MEDIAN相同,MODE也是一个位置测量函数。语法:MODE(number1,number2,...)如果数据集合中不含有重复的数据,则MODE()函数返回错误值N/A。4.最大(小)值函数最大(小)值函数可以返回数据集中的最大(小)数值。语法:MAX(number1,number2,...)MIN(number1,number2,...)如果参数不包含数字,函数MAX(MIN)返回0。返回本节3.1.3三种平均数的特点众数是一组数据中出现次数最多的变量值,它用于对分类数据的概括性度量,其特点是不受极端值的影响,但它没有利用全部数据信息,而且还具有不惟一性。一组数据可能有众数

4、,也可能没有众数;可能有一个众数,也可能有多个众数。中位数是一组数据按大小顺序排序后处于中间位置上的变量,它主要用于对顺序数据的概括性度量。均值是一组数据的算术平均,它利用了全部数据信息,是概括一组数据最常用的一个值。例3-1某商场家用电器销售情况如图3-1所示。(1)计算各种电器的全年平均销售量,如图3-2所示。(2)计算各种电器销售量的中位数,如图3-3所示。(3)计算各种电器销售量的众数,如图3-4所示。图3-1某商场家用电器销售情况图3-2家用电器销售量平均数图3-3家用电器销售量中位数图3-4家用电器销售量众数返回本节3.2离中趋势的测定与分析3.2.1离中趋势的测定内容3.2.2

5、用Excel函数计算标准差3.2.3四分位数与四分位距返回首页3.2.1离中趋势的测定内容在研究现象总体标志的一般水平时,不仅要研究总体标志的集中趋势,还要研究总体标志的离中趋势,如研究价格背离价值的平均程度。研究离中趋势可以通过计算标志变异指标来进行。标志变异指标是同统计平均数相联系的一种综合指标,用于度量随机变量在取值区间内的分布情况,主要有平均差、标准差、方差、四分位数、百分位数等。在一般计算中,这些指标计算是比较复杂的,但在Excel中都有相应的函数,因而使计算变得很简单。返回本节3.2.2用Excel函数计算标准差1.样本标准差2.总体标准差1.样本标准差样本标准差函数用来估算样本

6、的标准偏差,反映相对于平均值(mean)的离散程度,Excel计算样本标准差采用不偏估计式(亦即自由度=n-1),其计算公式为语法:STDEV(number1,number2,...)2.总体标准差总体标准差函数返回以参数形式给出的整个样本总体的标准偏差,反映相对于平均值(mean)的离散程度。计算总体标准差使用整个总体的变量,通常采用偏性估计式(亦即自由度为n),其计算公式为语法:STDEVP(number1,number2,...)例3-2使用例3-1资料,计算各家电销售量的总体标准差,如图3-5所示。图3-5计算总体标准差例3-3两组工人生产某种零件的产量如图3-6所示。图3-6两组工

7、人产量图3-7计算产量平均数图3-8计算两组工人产量标准差图3-9计算两组工人产量标准差系数返回本节3.2.3四分位数与四分位距四分位数是将中值的前后两部分数值再等分为二,以数值小的一端算起,前半部的分区点称为第1四分位数,后半部的分区点称为第3四分位数,而中值即为第2四分位数。四分位数通常用于在销售额和测量值数据集中对总体进行分组。语法:QUARTILE(array,quart)array:需要求四分位数值

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