第4章 分组的数据

合集下载

现代交换技术第4章分组交换技术

现代交换技术第4章分组交换技术
由于分组交换技术在降低通信成本,提高通信可靠性等方 面取得了巨大成功,因此20世纪70年代中期以后的数据通信网 几乎都采用了这一技术。30多年来,分组交换技术得到了较大 的发展。
第4章 分组交换技术
2.分组交换的缺点
上面介绍了分组交换的诸多优点,但任何技术在具有优点 的同时都不可避免地具有一些缺点,分组交换也不例外。它的 这些优点都是有代价的。
(3) 分组交换技术的协议和控制比较复杂,如我们前面提到 的逐段链路的流量控制,差错控制,还有代码、速率的变换方 法和接口,网络的管理和控制的智能化等。这些复杂的协议使 得分组交换具有很高的可靠性,但是它同时也加重了分组交换 机处理的负担,使分组交换机的分组吞吐能力和中继线速率的 进一步提高受到了限制。
第4章 分组交换技术
第4章 分组交换技术
4.1 概述 4.2 分组交换原理 4.3 X.25协议 4.4 分组交换机 4.5 帧中继技术 思考题
第4章 分组交换技术
4.1 概 述
4.1.1 分组交换的产生背景
分组交换PS(Packet Switching)技术的研究是从20世纪60年代开 始的。当时,电路交换技术已经得到了极大的发展。电路交换技 术是最适合于话音通信的,但随着计算机技术的发展,人们越来 越多地希望多个计算机之间能够进行资源共享,即能够进行数据 业务的交换。数据业务不像电话业务那样具有实时性,而是具有 突发性的特点,并要求高度的可靠性。这就要求在计算机之间有 高速、大容量和时延小的通信路径。在计算机之间进行数据通信 时,传统的电路交换技术的缺点越来越明显:固定占用带宽,线 路利用率低,通信的终端双方必须以相同的数据率进行发送和接 收等。所有这些都表明电路交换不适合于进行数据通信。因此, 大约在20世纪60年代末、70年代初,人们开始研究一种新形式的、 适合于进行远距离数据通信的技术——分组交换。

第4章数据度量原始数据

第4章数据度量原始数据

(2)平均一级品率。

3、投资银行某笔投资的年利率是按复利计算的。

25年的年利率分配是:有2年为5%,有5年为6.5%,有6
(1)牧场主应该选择哪一种品种?为什么?
(2)改良品种牛的利润和频率可能与上表的计算值有差异。

当饲养改良品种牛的利润有什么变化时,牧场主会改变
(1)计算该公司100名职工月收入的算术平均数、中位数和众数,说明分布类型;
(2)计算方差和标准差;
(3)计算偏度和峰度系数,判断分布类型是否与 (1)的结果一致。

6、一条产品生产线平均每天的产量为2 600 件,标准差为40 件。

如果某一天的产量低于或高于平均产
年为6.5%,有6年为8%,有8年为10%,有4年为14%。

求平均年利率。

草量较少,这样在原来同样面积的牧场上可以多养150头牛。

饲养原品种牛和改良品种牛的利润如下:么变化时,牧场主会改变他在(1)中所做的选择?
或高于平均产量,并落在±2个标准差的范围之外,就认为该生产线失去控制。

统计学第四章课后习题答案

统计学第四章课后习题答案

第四章一.思考题1、一组数据的分布特征可以从哪几个方面进行测度?答:可以从三个方面进行测度和描述:一是分布的集中趋势,反映各数据向其中心值靠拢或聚集的程度;二是分布的离散程度,反映各数据远离其中心值的趋势;三是分布的形状,反映数据分布的偏态和峰态。

2、怎样理解平均数在统计学中的地位?答:平均数在统计学中具有重要的地位,它是进行统计分析和统计推断的基础。

从统计学思想上看,平均数是一组数据的重心所在,是数据误差相互抵消后的必然结果。

3、简述四分位数的计算方法。

答:四分位数是一组数据排序后处于25%和75%位子上的值。

四分位数是通过3个点将全部数据等分成4分,其中每部分包含25%的数据。

中间的四分位数就是中位数,因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上的数值和处在75%位置上的数值。

它是根据为分组数据计算四分位数时,首先对数据进行排序,然后确定四分位数所在的位置,该位置上的数据就是四分位数。

4、对于比率数据的平均数为什么采用几何平均?答:几何平均数是适用于特殊数据的一种平均数,主要适用于计算平均比率。

当所掌握的变量值本身是比率的形式时,采用几何平均法计算平均比率更为合理。

5、简述众数、中位数、平均数的特点和应用场合。

答:众数是数据中出现次数次数最多的变量值。

主要应用于分类数据。

中位数是一组数据排序后处于中间位置的变量值,其适用于顺序数据。

平均数也称均值,它是一组数据相加后除以数据个数的结果,是集中去世的主要测量值,它适用于数值型数据。

6、简述异众比率、四分位差、方差、标准差的使用场合。

答:异众比率主要适合测度分类数据的离散程度,对于顺序数据以及数值型数据也可以计算异众比率。

四分位差主要用于测度顺序数据的离散程度。

方差和标准差适用于测度数值型数据的离散程度。

7、标准分数有哪些用途?答:首先是比较不同单位和不同质数据的位置。

其次是和正态分布结合起来,求得概率和标准分值之间的对应关系。

还有就是在假设检验和估计中应用。

统计学各章计算题公式及解题方法

统计学各章计算题公式及解题方法

统计学各章计算题公式及解题方法第四章数据的概括性度量1.组距式数值型数据众数的计算:确定众数组后代入公式计算:下限公式:;上限公式:,其中,L为众数所在组下限,U为众数所在组上限,为众数所在组次数与前一组次数之差,为众数所在组次数与后一组次数之差,d为众数所在组组距2.中位数位置的确定:未分组数据为;组距分组数据为3.未分组数据中位数计算公式:4.单变量数列的中位数:先计算各组的累积次数(或累积频率)—根据位置公式确定中位数所在的组-对照累积次数(或累积频率)确定中位数(该公式假定中位数组的频数在该组内均匀分布)5.组距式数列的中位数计算公式:下限公式:;上限公式:,其中,为中位数所在组的频数,为中位数所在组前一组的累积频数,为中位数所在组后一组的累积频数6.四分位数位置的确定:未分组数据:;组距分组数据:7.简单均值:8.加权均值:,其中,为各组组中值统计学各章计算题公式及解题方法9.几何均值(用于计算平均发展速度):10.四分位差(用于衡量中位数的代表性):11.异众比率(用于衡量众数的代表性):12.极差:未分组数据:;组距分组数据:13.平均差(离散程度):未分组数据:;组距分组数据:14.总体方差:未分组数据:;分组数据:15.总体标准差:未分组数据:;分组数据:16.样本方差:未分组数据:;分组数据:17.样本标准差:未分组数据:;分组数据:18.标准分数:19.离散系数:第七章参数估计1.的估计值:置信水平α90%0.1 0。

05 1.65495% 0。

05 0.025 1.9699% 0.01 0。

005 2。

58统计学各章计算题公式及解题方法2.不同情况下总体均值的区间估计:总体分布样本量σ已知σ未知大样本(n≥30)正态分布小样本(n<30)非正态分布大样本(n≥30)其中,查p448 ,查找时需查n—1的数值3.大样本总体比例的区间估计:4.总体方差在置信水平下的置信区间为:5.估计总体均值的样本量:,其中,E为估计误差6.重复抽样或无限总体抽样条件下的样本量:,其中π为总体比例第八章假设检验1.总体均值的检验(已知或未知的大样本)[总体服从正态分布,不服从正态分布的用正态分布近似]假设双侧检验左侧检验右侧检验假设形式已知统计量未知拒绝域值决策,拒绝2.总体均值检验(未知,小样本,总体正态分布)假设双侧检验左侧检验右侧检验统计学各章计算题公式及解题方法假设形式已知统计量未知拒绝域值决策,拒绝注:已知的拒绝域同大样本3.一个总体比例的检验(两类结果,总体服从二项分布,可用正态分布近似)(其中为假设的总体比例)假设双侧检验左侧检验右侧检验假设形式统计量拒绝域值决策,拒绝4.总体方差的检验(检验)假设双侧检验左侧检验右侧检验假设形式统计量拒绝域值决策,拒绝5.统计量的参考数值0.1 0。

统计学第四章分组和次数分布

统计学第四章分组和次数分布
配数列的特性和编制方法
重点、难点
1、统计分组的概念和作用 2、统计分组的原则 3、 分组标志选择及界限的确定(统计分组的
关键)(单选、判断) 4、统计分组的方法(单选、判断) 5、变量数列的编制(计算)(难点)
第一节 统计分组(统计整理的关键)
五、 统计分组的方法
1、品质标志分组 组数的确定取决于事物的特
点和统计研究的任务 2、数量标志分组(补充)
单项式分组(变动范围不大 的离散变量)
组距式分组(连续性变量和 变动范围较大的离散变量)
数量标志分组,不是简单的确 定各组间的数量差异,而是通过 分组体现数量变化来确定现象的 不同性质和类型。
(对总体而言是分,对个体而言是合) ● 统计分组的作用主要体现在以下三个方面:
1.划分事物的类型 2.反映现象总体的内部结构 3.分析现象之间的依存关系
二、统计分组的种类(p90—94)
1.按分组的作用或目的不同,分为类型分组、结构 分组和分析分组。 (补充)
2.按分组标志的多少及其排列形式,可分为简单分组、 复合分组和分组体系 平行分组体系(p93)
体是次数分布图的直方图。 连接各矩形顶边的中点(即各组的组中值),形成一
条折线,并在直方图的左右两边各假设有一个组,将折 线与两个假设组的中点连接,就形成次数分布曲线(次 数分布图)
标准组距次数=该组次数密度*标准组距(书55页实例3.3) 次数密度=各组的次数/各组的组距 标准组距是异距变量数列组距中最小的组距
(3)按其分组方法的不同,可以分为单项式变量数列和 组距式变量数列。 (p100,表4-9和表4-10)
三、累计次数(频数)分布(书100—101)
(1)向上累计 (上限以下) (2)向下累计(下限以上)

谢希仁计算机网络第五版(第4章)课后习题答案

谢希仁计算机网络第五版(第4章)课后习题答案

第4 章网络层4-01网络层向上提供的服务有哪两种?试比较其优缺点。

答案:虚电路服务和数据报服务。

虚电路的优点:虚电路服务是面向连接的,网络能够保证分组总是按照发送顺序到达目的站,且不丢失、不重复,提供可靠的端到端数据传输;目的站地址仅在连接建立阶段使用,每个分组使用短的虚电路号,使分组的控制信息部分的比特数减少,减少了额外开销;端到端的差错处理和流量控制可以由分组交换网负责,也可以由用户机负责。

虚电路服务适用于通信信息量大、速率要求高、传输可靠性要求高的场合。

虚电路的缺点:虚电路服务必须建立连接;属于同一条虚电路的分组总是按照同一路由进行转发;当结点发生故障时,所有通过出故障的结点的虚电路均不能工作。

数据报的优点:数据报服务不需要建立连接;每个分组独立选择路由进行转发,当某个结点发生故障时,后续的分组可以另选路由,因而提高了通信的可靠性。

数据报服务的灵活性好,适用于传输可靠性要求不高、通信子网负载不均衡、需要选择最佳路径的场合。

数据报的缺点:数据报服务是面向无连接的,到达目的站时不一定按发送顺序,传输中的分组可能丢失和重复,提供面向无连接的、不可靠的数据传输;每个分组都要有目的站的全地址;当网络发生故障是,出故障的结点可能会丢失数据,一些路由可能会发生变化;端到端的差错处理和流量控制只由主机负责。

4-02网络互连有何实际意义?进行网络互连时,有哪些共同的问题需要解决?答案:网络互连暗含了相互连接的计算机进行通信,也就是说从功能上和逻辑上看,这些相互连接的计算机网络组成了一个大型的计算机网络。

网络互连可以使处于不同地理位置的计算机进行通信,方便了信息交流,促成了当今的信息世界。

存在问题有:不同的寻址方案;不同的最大分组长度;不同的网络介入机制;不同的超时控制;不同的差错恢复方法;不同的状态报告方法;不同的路由选择技术;不同的用户接入控制;不同的服务(面向连接服务和无连接服务);不同的管理与控制方式;等等。

现代交换技术-第4章分组交换技术

现代交换技术-第4章分组交换技术
Pi Ci / C j
j
固定路由表算法
图4-5 固定路由表算法示例
• 表4-1所示为网络控制中心计算得到的全 网的路由表。
• 该表列出了所有节点到各个目的节点所 确定的路由。
• 实际上,对于每一个节点仅需存储其中 相应的一列即可。
(2)自适应路由选择。
① 故障。 ② 拥塞。
Flash
4.拥塞控制方法
(1)从拥塞节点向一些或所有的源节点发 送控制分组。 (2)根据路由选择信息调整新分组的产生 速率。 (3)利用端到端的探测分组来控制拥塞。 (4)允许节点在分组经过时添加拥塞指示 信息,具体包括下列两种方法。
4.2.4
路由选择
1.路由选择概述
(1)路由选择准则:路由选择的依据,如路 由跳数、状态(链路距离、带宽、费用、时 延) (2)路由选择协议:路由信息收集和发布的 规程和方法,如静态、动态路由法
(3)路由选择算法:如何获得最佳路径
2.路由选择算法
Fixed routing静态(固定) 路由法: uses fixed (static) routing directory (table), which is unchanged during each active connection.
Adaptive routing 动态路由法: uses adaptive (dynamic) directory , which is periodically adjusted according the changing of network conditions. Packets may take different routes. They must be reassembled at the receiving node.

第四章 数据分析

第四章  数据分析

6、数据导出
• (1)导出CSV文件: to_csv(file_path,sep=",",index=True,header=True) • (2)导出Excel文件: to_excel(file_path,index=True,header=True) • (3)导出到MySQL库: to_sql(tableName,con=数据库链接)
7、数据处理
• 在数据分析前需要对数据进行处理,剔除其中噪声、恢复数据的完整性和一致性后 才能进行数据分析
数据 数据 数据 数据 清洗 合并 计算 分组
8、数据的清洗
• 1.重复数据的处理:
• 使用duplicated( )可以获取哪些是重复的元素,使用drop_duplicates( )能够删除重复元素。
• 2.缺失数据的处理:
• 缺失值的处理包括两个步骤,即缺失数据的识别和缺失值处理,缺失值处理常用的方法有 删除法、替换法、插补法等。
• 3.噪声数据的处理:
• 在实际操作中常用分箱(binning)、回归(regression)、聚类(clustering)、计算机与人工检查 相结合等方法“光滑”数据,去掉数据中的噪声。
3、数据分析的工具
• 数据分析的工具数量众多,根据分析数据层次结构的不同,常用数据分析软件可分 为四类
4、PYTHON的PANDAS数据分析包
• Numpy科学计算模块 • Matplotlib绘图模块。
数据导入
数据导出
5、数据导入
• (1)导入TXT文件:read_table(file,names=[列名1,列名2,...],sep="",...) • (2)导入CSV文件:read_csv(file,names=[列名1,列名2,...],sep="",...) • (3)导入excel文件:read_excel(file,sheetname,header=0) • (4)导入MySQL库:read_sql(sql,con=数据库)

第4章 统计资料整理

第4章   统计资料整理

20
例:某企业工人日产量资料如下
日产量分组(件) 工人数 日产量分组(件) 工人数
50—60 60—70 70—80 80—90
6
90—100
15
9
100—110
18
12
110—120
20
14
120—130
8
要求:1、指出上述变量数列属于哪一种变量数列? 这个数列说明什么问题?
2、指出统计表中的变量、变量值、上限、下限、次 数、频率、总体单位总数
200以下 10 200—400 30 400—600 35 600—800 15 800以上 10
频率 10%
30% 35% 15% 10%
要求:各组的频率大于0,各组的频率总和等于1 •累计频数指首先列出各组的组限,然后依次累计到本 组为止的各组频数。 •累计频率指累计频数除以频数总和。
2019/9/26
2019/9/26
27
平衡数列
平衡数列是利用总体内部有关变量或统计指标之间 的数量平衡关系而编制的统计数列,又称平衡表。
结构关系、比例关系 平衡关系有:相加平衡关系、相减平衡关系、收支
平衡关系。 分类
按内容不同分为人口平衡表、劳动力平衡表等。 按计量单位不同有价值量平衡表、实物量平衡表。 按统计范围不同分为综合平衡表、专项平衡表。 按排列不同分为收支对照式和棋盘式。
• 汇总技术:
手工汇总:划记法、过录法、折叠法、卡片法。
电子计算机汇总
5、表现统计资料
编表:经过汇总,得出表明社会现象总体和各个组的单 位数和一系列标志总量的资料,把这些资料按一定的规则在 表格上表现出来。
统计表、统计图、统计报告、统计模型、统计数据库

统计学课件 第四章 统计分布的数值特征

统计学课件  第四章 统计分布的数值特征

组距数列中位数的确定—例
年人均纯 收入 (千元) 5以下 5—6 农户数 (户) 240 480 向上累 计频数 240 720 (1)计算累计频数
(2)确定中位数组(6—7)
f 1 3001 1500.5
2 2
6—7
7—8 8—9 9以上 合计
1100
700 320 160 3000
设总体各单位某数量标志值为:
x1 ,x2 ,„ ,xn
简单算数平均数
x1 x2 ... xn x n
x
i 1
n
i
n
1)简单算术平均数
计算公式: x x1 x2 ... xn
x
i 1
n
i
n
n
应用条件:未分组的原始资料,或各组出现的次 数都是1的数据资料。
25%
QL
25%
QM
25%
25%Βιβλιοθήκη QU不受极端值的影响。 主要用于顺序数据,也可用于数值型数据,但不能 用于分类数据。
四分位数—位置的确定
原始数据
n 1 QL 位置 4 Q 位置 3(n 1) U 4 n QL 位置 4 Q 位置 3n U 4
特大值或特小值的情况下,采用中位数较适宜。
[例]:在工业产品的质量检验或分析时间序列的季
节变动时,常常要用到中位数。
四分位数
能够将全部总体单位按标志值大小等分为四部分的三个数值。 第一个四分位数叫做“1/4分位数”或“下分位数”;
第二个就是中位数;
第三个叫“3/4分位数”或“上分位数”。 排序后处于25%、50%和75%位置上的值。
一、分布的集中趋势

统计学第4章数据的概括性度量

统计学第4章数据的概括性度量
统计学第4章数据的概 括性度量
https://
REPORTING
• 引言 • 集中趋势的度量 • 离散程度的度量 • 偏态与峰态的度量 • 数据分布形态的图形表示 • Excel在概括性度量中的应用
目录
PART 01
引言
REPORTING
WENKU DESIGN
概括性度量的定义
方差和标准差能够全面反映数据的离散程度,且计算相对简单。其中标
准差具有与原始数据相同的量纲,更便于比较不同数据集之间的离散程
度。
PART 04
偏态与峰态的度量
REPORTING
WENKU DESIGN
偏态及其度量
偏态定义
偏态是指数据分布的不对称性。 在统计学中,偏态通常通过计算 偏态系数来衡量。
特点
算术平均数对极端值敏感,当数 据集中存在极端异常值时,算术
平均数可能会受到较大影响。
中位数
定义
计算公式
中位数是一组数据按照大小顺序排列后, 位于中间位置的数值,用于反映数据集中 趋势的一个统计指标。
中位数 = 第(n+1)/2项数据(n为数据个数 )适用Fra bibliotek围特点
适用于数值型数据,且数据分布呈偏态或 存在极端异常值的情况。
偏态与峰态度量
包括偏态系数和峰态系数 等,用于描述数据分布的 形态特点。
PART 02
集中趋势的度量
REPORTING
WENKU DESIGN
算术平均数
定义
算术平均数是一组数据的总和 除以数据的个数,用于反映数 据集中趋势的一个统计指标。
计算公式
算术平均数 = 数据总和 / 数据 个数
适用范围
适用于数值型数据,且数据之 间没有极端异常值的情况。

统计学贾俊平第4章 数据的概括性度量

统计学贾俊平第4章  数据的概括性度量

均值(续)

事实上,各个观察值与平均数差的总和为0
证明
( xi x ) 0
i 1
n
x x x n x
x x n
i 1 i i i
n
xi n x
All rights reserved
30
均值(续)

n
各个观察值与平均数差的平方和为最小

员工每人加薪5000元
Income 3 4 5 3 4 3.8
33
Name A B C D E Average
Raise 0.5 0.5 0.5 0.5 0.5
New income 3.5 4.5 5.5 3.5 4.5 4.3
All rights reserved
i
组中值x i 3.5 4.5 5.5 6.5
x i× f i 119 58.5 132 208 517.5
xf x
i
n
517 .5 103
28
All rights reserved
均值(续)
均值的性质

均值是要找到一平衡点
均值 Min(观察值与该点的距离 )
29
All rights reserved
i i
fi 34 13 24 32 103
xi×f i 102 52 120 192 466
n
26
n
i
f x
i
i
i
f x x n
i
All rights reserved
均值(续)

加权(weighted)问题
27
All rights reserved

04第四章 队列研究

04第四章 队列研究
rr096007137ar096007089ari100927par056007049par10087562二硫化碳长期低剂量的暴露与冠心病的关系63二硫化碳cs神经系统毒物抑制酶的活性影响脂蛋白代谢造成心血管疾病长期接触低浓度cs可引起慢性中毒和动脉粥样硬化短时间接触高浓度的cs蒸气可急性中毒64一确定研究因素研究因素长期低剂量的cs暴露但不至引起急性中毒的车间工作5年20世纪60年代芬兰职业卫生研究所hernberg和tolonen教授做的前瞻性队列研究65二确定研究结局心肌梗死血压变化心电图的改变心绞痛发作66三确定研究现场和人群暴露组19421967年某粘纤厂25至64岁343名男性工人有5年以上cs露史研究开始时依然存活且未患有冠心病对照组年龄3岁出生地区相同工种的体力消耗相当在同一城市的造纸厂随机选择的343名男性工人进行为期五年的前瞻性队列研究67四资料收集查阅档案记录用药情况既往车间cs的浓度等询问姓名性别年龄工种及工作年限吸烟业余时间的体力活动情况实验室检查血糖血脂血清胆固醇水平血压心电图心脏大小体重及车间cs浓度的动态变化68发病数年累积发病率rrrr95ci暴露组343致死性144084691341647非致死性11321274086869合计25729357152837对照组343087非致死性117合计204cs暴露组发生心肌梗死的rr为357两组致死性心肌梗死发生率和总的心肌梗死发生率差异有显著性五资料分析表415年间暴露组和对照组的心肌梗死发生率及rr69cs在不同临床类型冠心病的发生中作用程度不同表42cs与不同临床类型冠心病的rr和ar比较70长期低剂量与冠心病发病和死亡存在因果关系cs所致的冠心病以致死性心肌梗死为主措施芬兰当局已于1972年把cs的车间最高容许浓度从20ppm降至10ppm71常见偏倚的种类选择偏倚selectionbias失访偏倚lostfollowup信息偏倚informationbias混杂偏倚confoundingbias72选择偏倚selectionbias实质

第4章 分组密码

第4章 分组密码
20
举例
k=01110000 01110011 01101110 01100111 01110011 01100001 01101101 00110100
0 0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 1 1 0
1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 0 0 1 0 0 1
0 0 1 0 0 0 1 0
6
Feistel单轮的加解密
Li-1
Ri-1
Li-1
Ki
Ri-1
F +
Li 加密 Ri
F +
Li 解密 Ri
Ki
Feistel结构中间的轮运算和最后一轮的有区别,最后一轮运 算不需要置换。目的使得加密和解密的编程完全一致。
7
数据加密标准-DES
• DES的历史 1971年,IBM,由Horst Feistel领导的密码研究项 目组研究出LUCIFER算法。并应用于商业领域。 1973年,美国标准局征求标准,IBM提交结果 1977年,被选为数据加密标准。 1994年,美国决定98年12月以后不再使用DES算 法 • DES是一种明文分组为64比特,有效密钥56比特, 输出密文64比特的,具有16轮迭代的分组对称密码 算法,DES由初始置换,16轮迭代,初始逆置换组 成。 • DES的解密算法与加密算法相同,只是解密子密钥 与加密子密钥的使用顺序刚好相反。
2
分组密码的设计原则
针对安全性的一般设计原则 – 明文分组长度和密钥长度望尽可能大 – 扩散和混淆是由Shannon提出的设计密码系统的 两个基本方法,目的是抗击敌手对密码系统的统计 分析。 – 混乱原则(confusion):又称混淆原则,是指密钥 和明文以及密文之间的依赖关系尽可能的复杂 算法设计时,采用复杂的代数运算 – 扩散原则(diffusion):密钥或明文的每一位影响 密文的许多位以便隐蔽明文的统计特性 比如古典密码中的hill密码的设计思想

第四章 统 计 整 理

第四章  统 计 整 理

三、 统计表的种类
1. 按用途分类 统计表按用途不同,可分为调查表、整理表和分 析表 2. 按统计数列的性质分类 统计表按所反映统计数列的时空性质不同,分为 空间数列表、时间数列表和时空数列结合表 3. 按总体分组情况分类 统计表按对总体分组的情况不同,可分为简单表、 分组表和复合表
看管机器台数 (台) 2 3 4 5 6 工人数(人) 6 18 20 12 4 比重(%) 10 30 33.33 206.67
合 计
60
100.00
简单次数分布图
表4-9 某县城居民家庭人均月消费性支出分配数列
人均月消费性支出(元) 300~350 350~400 400~450 450~500 500~550 550~600 合 计 家庭数(户) 5 16 30 14 7 3 75 比重(%) 6.67 21.33 40.00 18.67 9.33 4.00 100.00
2. 组距式数列的编制
(1) 把变量值按由小到大的顺序排列 (2) 确定组数和组距 (3) 确定组限 (4) 汇总出各组的次数及比重,编制组距式 数列
四、 次数分布特征
1. 次数分布的表示方法 (1) 简单次数分布表与分布图 简单次数分布表 表4-8 某纺织厂工人看管机器台数分配数列
平行分组体系的特点:
每次分组固定一个分组标志,即只考 虑一个因素的差异对总体内部分布情况的 影响,而且各个简单分组之间彼此独立, 没有主次之分,不互相影响。
2. 复合分组和复合分组体系
复合分组:对同一总体选择两个或两个以 上分组标志层叠起来进行分组,叫作复合 分组。 复合分组体系:复合分组所形成的分组体 系叫做复合分组体系。
1. 简单分组和平行分组体系

分组数据的标准差

分组数据的标准差

分组数据的标准差首先,我们来了解一下标准差的定义。

标准差是一组数据离散程度的度量,它衡量的是每个数据点与数据集平均值的偏离程度。

标准差越大,说明数据点偏离平均值的程度越大,数据的波动性也越大;标准差越小,说明数据点偏离平均值的程度越小,数据的波动性也越小。

对于分组数据,我们可以按照以下步骤计算标准差:1. 首先,我们需要将分组数据按照给定的组距进行分组,并计算出每组的组中值(组中值可以用组的上限和下限之和除以2得到)。

2. 然后,我们需要计算每组数据与该组中值的偏差。

3. 接下来,我们需要将每组数据与该组中值的偏差的平方相加。

4. 最后,我们将上一步得到的结果除以数据的总个数,并取平方根,即可得到分组数据的标准差。

在实际应用中,分组数据的标准差可以帮助我们更好地理解数据的分布特征。

例如,在市场调研中,我们可以根据消费者的年龄、收入等指标将样本数据进行分组,并计算每组数据的标准差,从而了解不同群体的消费偏好的离散程度。

在财务分析中,我们也可以利用分组数据的标准差来衡量不同投资组合的风险水平,从而进行风险管理和资产配置。

除了计算分组数据的标准差外,我们还可以通过绘制直方图、箱线图等图表来直观地展现数据的分布特征。

这些图表可以帮助我们更直观地了解数据的集中趋势和离散程度,为后续的数据分析和决策提供参考依据。

总之,分组数据的标准差是一种重要的统计量,它能够帮助我们更好地理解数据的分布特征,从而为实际应用提供决策支持。

通过计算分组数据的标准差,并结合其他统计分析方法,我们可以更全面地把握数据的特征,为各种应用场景提供科学的数据支持。

希望本文能够帮助读者更好地理解分组数据的标准差,并在实际应用中发挥其重要作用。

数据分组原则

数据分组原则

数据分组原则
数据分组的原则是遵循不重不漏。

数据分组是根据统计研究的需要,将原始数据按照某种标准化分成不同的组别,分组后的的数据称为分组数据。

方法有单变量值分组和组距分组两种。

数据分组是根据统计研究的需要,将原始数据按照某种标准化分成不同的组别,分组后的的数据称为分组数据。

数据分组的主要目的是观察数据的分布特征。

数据分组后再计算出各组中数据出现的的频数,就形成了一张频数分布表。

在连续变量或变量值较多的情况下,通常采用组距分组。

它是将全部变量值依次划分为若干区间,并将这一区间的变量值作为一组。

在组距分组中,一个组的最小值称为下限;一个组的最大值称为上限。

采用组距分组时,需要遵循不重不漏的原则。

不重是指一项数据只能分在其中的某一组,不能在其他组中重复出现;不漏是指组别能够穷尽,即在所分的全部组别中每一项数据都能分在其中的某一组,不能遗漏。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

4-4-4 字符串函数
1. 字符串长度函数 (a) 3. 部分字符串函数 (c) 2. 连接字符串函数 (b) 4. 大小写转换函数 (d)
(a)
(b)
(c)
(d)
4-4-4 字符串函数
5. 替换子字符串函数
(a)
(b)
(c)
4-4-4 字符串函数
6. 搜索替换字符串函数 (a) 7. 格式化日期/时间字符串函数 (b) 8. 格式化写入字符串函数 (c)
4-1-1 数组的概念
数组的例子: 一维
二维
4-1-2 创建数组的方法
1. 在前面板上创建数组控件
一般说来,创建一个数组有两件事要做, 一般说来,创建一个数组有两件事要做,首 先要建一个数组的“ 先要建一个数组的“壳”,然后在这个壳中置入 数组元素(数或字符串等)。 数组元素(数或字符串等)。
4-1-2 创建数组的方法
(a)
(b)
(c)
4-4-4 字符串函数
8. 格式化写入字符串函数——编辑格式字符串
4-4-4 字符串函数
9. 扫描字符串函数
4-4-4 字符串函数
10.字符串移位函数与反转字符串函数 (a) 11.数值至小数字符串转换函数与数值至十进制数字符串转换函 数 (b) 12.字符串至路径转换函数与字符串至字节数组转换函数 (c)
(a)
(b)
(c)
练习与思考

4.1 创建一个2行3列的二维数组输入控件,为数组元 素赋值如下:
1.00,2.00,3.00 4.00,5.00,6.00


4.2 用数组函数将习题4.1创建的二维数组改为一维 数组,元素为1.00,2.00,3.00,4.00,5.00,6.00。 4.3 用数组函数创建二维数组显示控件,元素为:
a. 混合簇控制端点
b.混合簇指示端点
c. 数值型控制簇
在程序框图中的端点图标
注意
在一个簇对象中, 在一个簇对象中 , 簇 元素只能同为控制件或指 示件, 不能同时包含两种。 示件 , 不能同时包含两种 。 一个簇是控制簇还是指示 一个簇是控制簇还是指示 簇,取决于放进簇中的第 一个元素。 一个元素。
调整数组显示大小:定位工具移动到数组 调整数组显示大小 控件上时,数组控件会出现下图所示的深蓝色 方形手柄。光标移动到某个手柄上,它的形状 会变为双向箭头。用鼠标拖动箭头会带动手柄 对数组进行各种调整。
手 柄
4-1-2 创建数组的方法
2. 在程序框图中创建数组常量
4-1-2 创建数组的方法
3.数组元素赋值
8. 数组最大值与最小值函数
4-1-3 数组函数
9.重排数组维数函数
4-1-3 数组函数
10. 一维数组操作函数
一维数组排序 搜索一维数组 拆分一维数组
4-1-3 数组函数
10. 一维数组操作函数
反转一维数组 一维数组移位
4-1-3 数组函数
10. 一维数组操作函数
一维数组插值 以阈值插值一维数组
4. 用簇函数创建簇 5.簇的序(Order)
簇的元素有一个序, 它与簇内元素的位置无关。 簇的元素有一个序 , 它与簇内元素的位置无关 。 簇内第一 个元素的序为0,第二个是1,等等。如果删除了一个元素, 个元素的序为 ,第二个是 ,等等。如果删除了一个元素,序号 将自动调整。如果想将一个簇与另一个簇连接, 将自动调整。如果想将一个簇与另一个簇连接,这两个簇的序和 类型必须同一。 类型必须同一。 如果想改变簇内元素的序, 可在快速菜单中选择ReOrder 如果想改变簇内元素的序 , 可在快速菜单中选择 Controls In Claster,这时会出现一个窗口,在该窗口内可以修 ,这时会出现一个窗口, 改序。 改序。
4-2-3 簇函数
4. 按名称捆绑函数
4-2-3 簇函数
5. 创建簇数组函数
Hale Waihona Puke -2-3 簇函数6. 索引与捆绑簇数组函数
4-2-3 簇函数
7.数组至簇转换函数和簇至数组转换函数
4-3 波形
4-3-1波形的概念
波形类似于簇,但是它的元素的数量和类型是固定 的。波形也很便于用图形显示控件来显示。波形的全部 波形的全部 元素包括数据采集的起始时间t 时间间隔dt、 元素包括数据采集的起始时间 0、时间间隔 、波形数 和属性。 据y和属性。波形数据y可能是一个数组也可能是一个数 和属性 值。 LabVIEW提供基本的波形操作函数位于“波形”函 数子选板中;LabVIEW还提供大量高级波形分析函数, 位于“信号处理”函数子选板中,包括波形生成、波形 调理、波形测量3个子选板。
4-1-3 数组函数
10. 一维数组操作函数
交织一维数组 抽取一维数组
4-1-3 数组函数
11.二维数组转置函数
4-1-3 数组函数
12.数组至矩阵转换和矩阵至数组转换
4-2 簇
4-2-1 簇的概念
簇是由不同类型的数据元素组成的一种数据类型。 簇是由不同类型的数据元素组成的一种数据类型。 簇把若干不同数据类型的元素组合在一起,类似于C语 言中的结构体struct和Pascal语言中的记录。可以把簇 想象成一束通讯电缆,电缆中每一根线就是簇中一个 不同的数据元素。 使用簇可以为编程带来以下的便利。
1.00,2.00,3.00,4.00,5.00,6.00 2.00,3.00,4.00,5.00,6.00,1.00 3.00,4.00,5.00,6.00,1.00,2.00 4.00,5.00,6.00,1.00,2.00,3.00
练习与思考

4.3 用数组函数创建一个二维数组显示控件,元素 为:
利用For Loop创建一维数组 利用 创建一维数组
创建二维数组
使用两个For循环,把其中一个嵌套在另一个中可以生成 一个二维数组。外层的For循环产生行,而内层的For循环 产生列
利用自动索引计算数组元素的平方和
当把数组传送到一个自动索引有效的For 循环中,LabVIEW将自动把循环次数设置为 当把数组传送到一个自动索引有效的For 循环中,LabVIEW将自动把循环次数设置为 数组长度,这样就可以不再需要把循环次数连接到For 循环的计数端子N 数组长度,这样就可以不再需要把循环次数连接到For 循环的计数端子N上
4-1-3 数组函数
1.数组大小函数
4-1-3 数组函数
2. 索引数组函数
4-1-3 数组函数
3. 替换数组子集函数
4-1-3 数组函数
4.数组插入函数
4-1-3 数组函数
5. 删除数组元素函数
4-1-3 数组函数
6. 初始化数组函数和创建数组函数
4-1-3 数组函数
7.数组子集函数
4-1-3 数组函数
4-4-2 字符串控件
4. Express字符表格
4-4-2 字符串控件
5.树型
树型控件允许用户把项按照树型目录设置。
4-4-2 字符串控件
5.树型——编辑树型控件的项
4-4-3 字符串控件的显示
字符串在“字符串输入控件” 、“字符串显示 控件”和“组合框”中的显示形式有以下几种。
正常显示。 “\”代码显示。 密码显示。 16进制显示。
1. 把程序框图中不同位置、不同数据类型的多个数据捆绑 在一起,减少了连线的混乱。 2. 子程序有多个不同数据类型的参数输入输出时,把它们 捆绑成一个簇可以减少连线板上接线端的数量。 3. 某些控件和函数必须要簇这种类型的参数。
(c)数值型簇控制件 (a) 混合簇控制件 (b) 混合簇指示器 (c)数值型簇控制件
4-2-3 簇函数
3. 按名称解除捆绑函数
有时并不需要汇集或分解整个 而仅仅需要对其一、 簇,而仅仅需要对其一、两个元素 操作。 操作。这时可以用名称来捆绑与分 解簇。 解簇。它们允许根据元素的名称来 查询元素。与捆绑函数不同, 查询元素。与捆绑函数不同,使用 按名称捆绑函数可以访问现有的簇, 按名称捆绑函数可以访问现有的簇, 但不能创建新簇; 但不能创建新簇;它只能改变一个 已经存在的簇内元素值, 已经存在的簇内元素值,同时必须 给按名称解除捆绑函数图标中间的 图标中间的 输入端子一个输入已申明要替换其 元素的簇。 元素的簇。
4-3-2 波形的创建
波形控件
4-3-2 波形的创建
创建波形函数
4-3-3 波形的属性
波形属性——波形的一些附加信息
4-4 字符串
4-4-1 字符串的概念
字 符 串 从本 质 上是 一 系 列可 显 示 的 或 不 可 显 示 的 ASCII码字符的集合,不可显示的字符是换行符、制表。 程序中通常在以下情况用到字符串。 传递信息。 传递信息。创建简单的文本信息或对话框提示。在这 种情况下,我们也可以在中文操作系统中使用汉字。 存储数据。数值型数据作为ASCII文件存盘时,必须 存储数据 先把它转换为字符串。 仪器通信。把数值型的数据作为字符串传输给仪器, 仪器通信 然后再将字符串转化为数字。
4-1-2 创建数组的方法
5. 其它的创建数组的方法
– – –
用数组函数创建数组 某些VI的输出参数是数组 用程序结构产生数组
利用循环创建数组
在For循环和While循环的边框上可以自动地累积数据,形 成数组,这种特性被称为自动索引 自动索引。 自动索引 自动索引为打开状态时,每一次循环产生一个新的数组元 素,并存储在循环的边框上。循环结束以后,数组数据将 传送到循环外的数组指示器中。 若自动索引被设为无效,则只有最后一次循环产生的数传 到循环外 。 For循环数据出口的自动索引默认为有效。而While循环的 数据出口的自动索引默认为无效 在数据出口信道上右击,弹出菜单中可修改自动索引。
4-4-2 字符串控件
1. 字符串输入控件和字符串显示控件
相关文档
最新文档