第1章数据的描述性分析ppt课件.ppt

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1、第2讲第1章数据的描述分析性数据来源：《中国统计年鉴》、《中国统计摘要》和各种专业统计年鉴，以及各省、市、地区的统计年鉴等。《世界经济年鉴》、《国外经济统计资料》、世界银行各年度的《世界发展报告》等。当我们面对一大堆数据时，总是可以对数据形成一些印象。有些特征大略了解一下就可以得到：数据的大致范围；是定性还是定量；有多少变量；收集该数据的目的等等。本章介绍一元数字特征及分布；多元数字特征与相关分析。1.1数据的数字特征1.定性变量主要是计数，常用的是比例、百分比、中位数和众数。中位数(median)中位数是数据

2、按照大小排列之后位于中间的那个数（如果样本量为奇数），或者中间两个数目的平均（如果样本量为偶数）。众数(mode)众数就是数据中出现次数或出现频率最多的数值。均值：均值（mean）:方差（variance）:标准差（standarddeviation）:：变异系数:校正平方和：USS＝未校平方和：CSS＝2.定量变量的数字特征1）、均值、方差等数字特征：阶原点矩:阶中心矩:偏度(Skewnees):峰度(Kurtosis)：，次序统计量：中位数(Median)：极差(Range)：分位数(Quantiles):

3、p分位数2）、中位数，分位数，三均值，极差四分位极差：四分位标准差：三均值：上截断点：下截断点：1.1.1表示位置数字特征(位置统计量(locatiostatistic))：均值，中位数，分位数，上下四分位数，三均值，众数。描述数据中某变量观测值的“中心位置”或者数据分布的中心（center或centertendency），和“位置”有关的统计量就称为位置统计量(locationstatistic)。1.1.2表示分散性数字特征（尺度统计量）：方差，标准差，变异系数，极差，四分位数极差。描述集中与分散程度或变化

4、（spread或variability）的度量。1.1.3表示分布形状数字特征：偏度，峰度，1.1SPSS操作：Spss—Analyse—DescriptiveStatistics—FrequenciesDASC操作：第1章例1（p33习题1.1)1.2数据的分布1.2.1与1.2.2分布常用图1.2数据的分布1.2.1与1.2.2常用图：直方图、QQ图、茎叶图、箱线图、五线总括1． 直方图(Histogram)：数据取值范围分成若干区间（一般等间隔）每个区间长度为组距――宽度落入区间的频数、频率或频率/组距―

5、―高度参数分布拟合：在限定参数分布类中，通过对参数估计，用估计得到的参数所对应的密度曲线去拟合直方图顶部的形态。正态，对数正态，指数，伽马，韦伯尔，贝它分布等2.P-P图：变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图。3.Q-Q图：变量数据分布的分位数与指定分布的分位数之间的曲线，可鉴别样本分布是否近似某种类型分布。例：设总体分布为，则以点作图。若数据近似正态，则点近似直线趋势Q-Q图：按正态分布计算的理论值和实际值之差的分布。若服从正态，则数据点应较均匀分布在Y=0直线上下。4.箱线图(Boxpl

6、ot)：闭盒子的上下两横线（边）为上下四分位数（点）；其意义为：数据中有四分之一的数目大于上四分位数，即在盒子之上；另外有四分之一的数目小于下四分位数，即在盒子之下。因此有一半的数目在中间封闭盒子的范围内。有一半分布在盒子上下两边。5.茎叶图(stem-and-leafplots)：带有茎的茎叶图既展示了分布形状又有原始数据。它象一片叶子。茎为较大的数目。6.饼图(PieChart)7.条形图（BarChart)8.经验分布函数1）2）1.2.3数据的分布拟合检验与正态性检验分布拟合检验假设检验的问题是H0

7、：总体X的分布函数(CDF)是F0(x)，即F(x)=F0(x)H1：总体X的分布函数(CDF)不是F0(x)，即F(x)≠F0(x)1.2检验法将样本空间分为l个两两互不相交的子集A1,A2,…,Al①统计出n个观测数据落入中Ai的频数mi;②在H0为真的条件下，计算概率pi=P(Ai).2检验统计量为1.2检验法当n充分大(n≥50)时，若H0为真，近似地2～2(l﹣k﹣1)其中，k是F0(x)中待估参数的个数.对于给定的显著水平∈(0,1)，记20是由样本观测数据算得的2检验统计量的值，

8、若20>21-(l﹣k﹣1)，则拒绝H021-(l﹣k﹣1)：分布2(l﹣k﹣1)的1-下分位数.1.2检验法检验的p值：对于给定的显著水平，若p<，则拒绝H0.2检验法的例在一实验中，每隔一定时间观察一次由某种铀所发出的到达计数器上的粒子数X，共观察了100次，结果如下：mi为观察到有i个粒子的次数.从理论上可知，粒子数X服从Poisson分布，试检验这种猜