数据分布特征的测度.ppt

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1、管理统计学第四章数据分布特征的测度Summarizing&DescribingNumericalData学习目标LearningObjectives1.解释数值数据的特征ExplainNumericalDataProperties2.综合度量描述DescribeSummaryMeasures集中趋势CentralTendency变异程度Variation分布形状Shape3.数值数据的综合度量分析数值数据的特征和度量Properties&Measures数值数据的特征均值中位数众数值域中点中轴数集中趋势全距四分位间距方差标准差变异系数变异程度偏态分布形状均值（平均数）Mean1.

2、用于度量数据的集中趋势(CentralTendency)2.是最常见的集中趋势的度量3.如同平衡点(BalancePoint)4.易受极端数值(ExtremeValues）影响5.公式(样本均值)(SampleMean)XXnXXXniinn112...中位数Median1.用于度量数据的集中趋势(CentralTendency)2.为排序序列的中间值(InOrderedSequence)如果n是奇数,即为序列的中间值如果n是偶数,则为两个中间值的均值3.中位数在序列中的位置4.不受极值的影响定位点n12众数Mode1.用于度量数据的集中趋势CentralTen

3、dency2.为出现次数最多的数值ValueThatoccursMostOften3.不受极值的影响4.可能会出现没有众数或多个众数的情形5.对数值数据和类型数据均适用值域中点Midrange1.用于度量数据的集中趋势(CentralTendency)2.是最小和最大观测值的中点3.易受极值影响AffectedbyExtremeValues值域中点XX最小值最大值2四分位数Quartiles1.用于度量数据的非集中趋势MeasureofNoncentralTendency2.把排序数据等分为四个区间Quarters3.第i个四分位数的位置25%25%25%25%Q1Q2Q3定

4、位点Qi(ni1)4中轴数Midhinge1.用于度量数据的集中趋势(CentralTendency)2.是第一和第三四分位数的中点3.不受极值的影响NotAffectedbyExtremeValues中轴数QQ132思考题你是Prudential-Bache证券公司的金融分析员。你已经收集了新发行股票的下列收盘价:17,16,21,18,13,16,12,11.试描述股票价格的集中趋势集中趋势题解均值（Mean）XXnXXXiin1128817162118131612118155....集中趋势题解中位数（Median）原始数据:171

5、6211813161211排序之后:1112131616171821位置:12345678定位点中位数n12812451616216.集中趋势题解众数（Mode）原始数据:1716211813161211排序之后:1112131616171821值域中点（Midrange）值域中点XX最小值最大值21121216Q1原始数据:1716211813161211排序之后:1112131616171821位置:12345678集中趋势题解Q位置Q111)41(81)425121(n.22集中趋势题解Q3原始数据:171621181316121

6、1排序之后:1112131616171821位置:12345678Q位置Q331)43(81)46757183(n.集中趋势题解中轴数（Midhinge）原始数据:1716211813161211排序之后:1112131616171821位置:12345678中轴数QQ1321218215数值数据的特征和度量数值数据的特征均值中位数众数值域中点中轴数集中趋势全距四分位间距方差标准差变异系数变异程度偏态分布形状全距（极差）Range1.度量数据的离散程度MeasureofDispersion2.最大和最小观测值之差3.不考虑数据是如何分布的全距XX最

7、小值最大值7891078910四分位间距InterquartileRange1.度量数据的离散程度MeasureofDispersion2.也称为伸展中心Midspread3.为第三和第一四分位数之差4.此间距包括中间50%的数据5.不受极值影响四分位间距QQ31方差和标准差Variance&StandardDeviation1.度量数据的离散程度MeasuresofDispersion2.是最为常见的度量3.考虑数据是如何分布的4.表现了相对于均值(或者)的变异46810