变量与数据资料

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现代心理与教育统计学复习资料

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现代心理与教育统计学复习资料第一章心理与教育统计学基础知识1、数据类型称名数据计数数据离散型数据顺序数据等距数据测量数据连续型数据比率数据2、变量、随机变量、观测值变量就是可以挑相同值的量。

统计数据观测的指标都就是具备变异的指标。

当我们用一个量则表示这个指标的观测结果时,这个指标就是一个变量。

用来表示随机现象的变量,称为随机变量。

一般用大写的x或y表示随机变量。

随机变量所取得的值,称为观测值。

一个随机变量可以有许多个观测值。

3、总体、个体和样本须要研究的同质对象的全体,称作总体。

每一个具体内容研究对象,称作一个个体。

从总体中抽出的用以推测总体的部分对象的集合称为样本。

样本中包含的个体数,称为样本的容量n。

通常把容量n≥30的样本称作大样本;而n<30的样本称作大样本。

4、统计数据量和参数统计数据指标平均数标准差相关系数回归系数统计数据量srb参数μσρβ5、统计误差误差就是测量得值与真值之间的差值。

测出数值=真值+误差统计误差归纳起来可分为两类:测量误差与抽样误差。

由于采用的仪器、测量方法、读数方法等问题导致的测出值与真值之间的误差,称作测量误差。

由于随机抽样造成的样本统计量与总体参数间的差别,称为抽样误差第二章统计图表一、数据的整理在展开整理时,如果没充裕的理由证明某数据就是由实验中的过错导致的,就无法轻而易举将其确定。

对于个别极端数据与否该剔出,应当遵从三个标准差法则。

二、次数原产表中(一)简单次(频)数分布表(二)相对次数分布表将次数原产表各组的实际次数转变为相对次数,即为用频数比率(f/n)或百分比f)去则表示次数,就可以做成相对次数原产表中(?100%n(三)累加次数分布表(四)双列次数分布表双列次数原产表中又称有关次数原产表中,就是对存有联系的两列变量用同一个表中则表示其次数原产。

所谓有联系的两列变量,一般是指同一组被试中每个被试两种心理能力的分数或两种心理特点的指标,或同一组被试在两种实验条件下获得的结果。

变量的作用与意义

变量的作用与意义

变量的作用与意义变量是程序设计语言中的一个概念,用于存储和表示不同类型的数据。

它们在程序执行过程中可以被赋予不同的值,并且可以被多次使用。

变量的作用与意义非常重要,它们可以实现以下几个方面的功能。

1.存储数据:变量是用来存储数据的。

在程序执行的过程中,需要将各种类型的数据保存在内存中,变量可以提供一个容器来存放这些数据。

举例来说,一个计算器程序可能需要将用户输入的数字存储到一个变量中,以便进行计算。

2.赋值和操作数据:变量可以被赋予不同的值,并且可以被进行各种操作。

这样可以方便地对数据进行处理和修改。

例如,一个计算器程序可以使用变量来保存计算结果,并且在之后的计算中使用该结果。

3.数据传递:变量可以用于数据传递。

在程序的不同部分之间传递数据时,变量可以作为一个桥梁来传递数据。

这样可以实现数据在不同部分之间的交流和共享。

例如,一个函数可以通过参数传递变量的值,从而将数据传递给其他的函数。

4.代码重用:变量可以方便地重用。

在程序的不同部分中,我们可以使用同一个变量来保存不同的数据,并且可以对这些数据进行各种操作。

这样可以避免重复编写代码,提高代码的复用性和可读性。

5.动态性:变量具有动态性,可以根据需要进行动态分配和释放。

在程序执行的不同阶段,变量可以根据需要来创建和销毁。

这样可以灵活地管理内存空间,提高程序的效率。

6.命名和可读性:变量可以通过命名来标识和区分不同的数据。

通过合理命名变量,可以增加代码的可读性和可维护性。

良好的命名习惯可以使其他人更容易理解和使用代码。

总而言之,变量在程序设计中起到了非常重要的作用。

它们提供了一个用于存储和操作数据的容器,并且可以方便地传递数据和重用代码。

变量的合理使用可以提高程序的效率和可读性,并且减少代码的冗余。

因此,学习和理解变量的意义和作用对于程序员来说是至关重要的。

数值变量资料的统计描述知识介绍

数值变量资料的统计描述知识介绍
描述性统计量表格
包括均值、中位数、众数、标准差、变异系数等统计量,用于描述数值变量的 集中趋势和离散趋势。
图形描述
直方图
通过直方图可以直观地展示数值变量取值的分布情况,包括 频数和频率。
箱线图
通过箱线图可以展示数值变量的最小值、下四分位数、中位 数、上四分位数和最大值,以及异常值的情况。
文字描述
众数
总结词
众数是数据中出现次数最多的数值。
详细描述
众数是一组数据中出现次数最多的数值。在统计学中,众数用于描述数据的分布特征,特别是当数据 中出现多个众数时,说明数据存在多个峰值,此时数据的分布可能是多峰的。众数在市场调研、人口 统计等领域有广泛应用。
03
数值变量的离散程度描述
方差
方差是衡量数值变量离散程度的 重要指标,它表示各个数值与平 均数的偏差的平方的平均值。
回归分析
01
回归分析
通过建立一个或多个自变量与因 变量之间的数学模型,来描述变 量之间的因果关系。
Байду номын сангаас
02
回归分析的种类
03
回归分析的应用
线性回归、多项式回归、逻辑回 归等。
预测、解释和调控因变量的变化 趋势。
协方差分析
协方差分析
用于比较两组数值变量的总体均 值是否存在显著差异,同时考虑 变量的共同变异。
正态分布
总结词
正态分布是最常见的连续型概率分布, 其特征是钟形曲线,对称轴为均值所在 直线。
VS
详细描述
正态分布适用于许多自然现象的概率分布 ,如人的身高、考试分数等。其概率密度 函数曲线呈钟形,对称轴为均值所在直线 ,即曲线关于均值所在直线对称。在正态 分布中,约68%的数据落在均值的1个标 准差范围内,约95%的数据落在均值的2 个标准差范围内。

宏观经济的基本数据和变量1-文档资料

宏观经济的基本数据和变量1-文档资料

GDP与国民收入



政府采购是指各级政府部门用于物品和劳务的购买支出,通常我们用G 来表示。 例如,政府设立行政和立法机构的支出、设立军队的国防支出、兴修水 利等基础设施的支出等都属于政府采购。 这里,值得注意的是只有购买性质的政府支出才会形成对GDP的需求支 出。例如,我国政府因三峡工程所形成的支出就是购买性质的,因为它 确实购买了物品和劳务,所以该项支出形成对GDP的需求支出。 而不是购买性质的转移支付就不形成对GDP的需求支出。这是由于转移 支付就像税收一样,只是政府出于公平的考虑把收入从一部分人的手中 转移到另一部分人的手中,并没有形成实际的生产活动。 因为GDP是要衡量生产的最终产品和劳务,所以转移支付就不能算做政 府采购而形成对GDP的需求支出。例如,政府对伤残人员的救济就属于 转移支付,这部分支出并没有购买伤残人员生产的物品和劳务。另外, 转移支付不算作政府采购也是为了避免重复计算。因为得到转移支付的 人将会利用这笔收入去购买最终物品和劳务,所以支付收益人的支出就 已经相应的计入了消费和投资中。假如,我们再把转移支出等同于政府 采购,那么就必然会造成重复计算。
GDP与国民收入



既然我们已经知道总产出与总收入相等,那么在核算GDP 的时候,就可以用加总所有要素收入的方法,即收入法。 由于企业创造的增加值必然要以工资、利息和租金等形式 支付给相应的要素所有者,所以总增加值与总收入是相等 的。我们用上述例子对收入法加以说明。 假定生产皮革的增加值500万元中有200万元作为工资支 付给劳动者,同时向资本和土地的所有者各支付150万元 的利息与租金。 而生产皮鞋的增加值500万元中工资占360万元,利息和 租金分别各占70万元。 这时,总的工资收入就为560(200+360)万元,而总 利息收入和总租金收入就分别为220(150+70)万元。 将各种要素总收入相加,即560+220+220=1000万元, 这与最终产品的价值是相等的。

变量数据的整理

变量数据的整理

变量数据的整理回顾:统计整是的概念:统计整理是指根据统计的研究的目的和任务,对统计调查或科学试验获得的大量原始资料进行科学的分类、汇总,或对已经加工过的资料进行再加工,使之成为系统化、条理化、标准化的能反映总体特征的综合统计资料的工作过程。

注意概念的重点:大量原始资料→分类、汇总→系统化、标准化变量数据的整理恰恰体现了这样一个工作过程有一组数据:对某班40名学生某科某次考试成绩按试卷登记得到如下资料:54 60 62 97 85 52 83 7995 80 89 85 77 68 86 9370 81 78 89 71 89 80 8575 78 90 66 78 73 82 8299 77 88 84 75 88 76 80分类整理后得到某班40名学生成绩情况由此可以看出变量数据整理的结果下面介绍如何完成这一过程,只看基本概念。

(一)变量分布数列的概念变量分布数列:用数理标志进行分组所得到的分布数列。

单项式变量分布数列:若每一组别都是由单个的组值(整数或小数)表示。

如表:某班学生按年龄分组15 16 16 15 1617 16 16 17 1616 17 17 17 1615 16 17 17 17经分组组距式变量分布数列:若每一组都是由数域(区间)表示。

如前面40名学生成绩由简单到复杂可看(二)单项式变量分布数列的编制某生产组20名工人同种产品日产量如下(单位:件)1613 18 15 19 14 17 13 15 1719 15 17 18 14 16 15 16 17 16这是一个离散型变量,其变量值不多,变动范围不大,宜编制单项式变量分布数列。

离散性变量(没有小数)注意这组数据的特点:变量不多(20个)变动范围不大(13—19)所以适合编制单项式变量分布数列。

步骤如下:(1)按变量值大小顺序排列:13 13 14 14 15 15 15 15 16 1616 16 17 17 17 17 18 18 19 19(2)每种变量值为一组(重复者只取一个),顺序排列为7组:13 14 15 16 17 18 19(3)列入表中并汇总出各组频数,如表所示。

中级经济师基础第二十三章统计与统计数据

中级经济师基础第二十三章统计与统计数据

第二十三章统计与统计数据本章重点:1.统计学、描述统计与推断统计的含义。

2.变量、数据,定性变量和定量变量,分类数据、顺序数据和数值型数据。

3.观测数据和实验数据,一手数据和二手数据。

4.统计调查的含义及其分类(全面调查和非全面调查、连续调查和不连续调查),常用统计调查方式(统计报表、普查、抽样调查、重点调查和典型调查)的含义、特点和应用场合。

知识点一:统计学(一)统计学:一门关于数据的学科,它提供了一系列用于收集、处理、分析和解释数据的方法。

(二)统计学两个分支:1.描述统计:研究数据收集、整理和描述的统计学方法。

主要内容:如何取得所需要的数据,如何用图表或数学方法对数据进行整理和展示,如何描述数据的一般性特征。

【示例】利用统计图表展示GDP的变化、利用增长率描述人均可支配收入的基本走势、利用统计表描述公司员工年龄分布等。

2.推断统计:研究如何利用样本数据来推断总体特征的方法。

(1)参数估计:利用样本信息推断总体特征。

【示例】某国家男青年的身高构成一个总体,通常认为身高是服从正态分布的。

想知道这个总体的均值,随机抽部分人,测得身高的均值,用这些数据来估计这群人的平均身高。

(2)假设检验:利用样本信息判断对总体的假设是否成立。

【示例】若假设“该国男青年平均身高超过1.7米”,需要通过样本检验此命题是否成立。

【例题·单选题】(2017年)下列统计处理中,属于描述统计的是()。

A.用图像展现居民消费指数(CPI)基本走势B.用样本客户信息估计公司客户满意度C.用1%人口抽样调查数据估计年末总人口D.对回归模型进行假设检验『正确答案』A『答案解析』本题考查描述统计。

选项BCD属于推断统计。

【例题·单选题】(2016年)某公司从客户名录中随机抽取600个客户进行满意度和忠诚度调查,为了验证客户总体中满意度高的客户更倾向于成为忠诚客户,应采用的统计方法是()。

A.假设检验B.参数估计C.数据整理D.数据展示『正确答案』A『答案解析』本题考查推断统计。

属性数据分析资料

属性数据分析资料

属性数据分析一属性变量和属性数据通常所指属性数据(categorical data),是说反映事物属性的数据,也称为定性数据或类别数据,它是属性变量取的值。

属性变量可能是表示事物属性,取值为事物属性的量反映事物的客观属性,例如变量“性别”取值为男,女;又如变量是中医所分人的体质,取值为平和,气虚,阳虚,阴虚,瘀血,痰湿,湿热,气郁,特凛。

对事物表态的量表达人们主观对事物的评论,例如变量是“某人对某个政策的态度”,取值是赞成,中立和反对;又如变量是“人对医疗效果的评价”,取值为特好,好,一般,差,很差。

区间值变量取值为多个互不重叠区间:例如变量是“顾客的购买水平”,取值分为[0,100),[100,200),[200,300)和300以上。

“属性变量”是反映事物的客观属性或对事物表态,以及区间值变量,它是一种变量,它取的值之间不能做加,减,乘,除等运算,而且所取的值只能是有限个,属性变量取的值也称为属性变量的“水平”。

二属性数据表示形式属性变量有4种表示形式:原始属性变量形式、指示变量形式(调查数据常用)、频数形式和列联表。

例1 某连锁超市要检验商品销售情况与陈列方式是否相关,随机抽取了10家门店,分别以C B A 、、共3种方式陈列(即第一个属性变量是“陈列方式”,取值A 、B 、C ),各门店销售情况分为 “high ”及“low ”两类(即第二个属性变量是“销量”,取值“high ”和“low ”)。

这两个属性变量的统计资料4种形式如下:属性变量形式的样本是把各个属性变量的1次观测值排成1行;例如例1中属性变量“销量”和“排列方式”的第1个观测值(第1个门店)的观测值是“high ”和“B ”,就把“high ”、“B ”排在第一行,见下表表 超市数据属性变量形式指示变量形式是列出各个属性变量的所有值,对每个值建立一个变量,例如例1中两个属性变量取值“high ”、“low ”、“A ”、“B ”、“C ”;建立5个指示变量:sl ,sh,ma,mb,mc.每次观测中,属性变量的哪个值出现了,就在对应列中用1表示,否则用0表示;例如对于超市数据建立5个变量后:sh 表示变量销售额高,sl 表示变量销售额低,ma 表示排列方式是A ,mb并表示排列方式是B,mc表示排列方式是C。

数据库技术及应用:常量与变量

数据库技术及应用:常量与变量
例如: Dim x(1 To 10) As Integer x(1), x(2), ……,x(10) Dim y(10, 10) As Integer y(0, 0), y(0, 1), ……, y(0, 10) …… y(10, 0), y(10, 1), ……, y(10, 10)
五、动态数组
基本数据类型:指每一种语言都提供 的常用数据类型
自定义数据类型:根据用户的不同需 要在基本数据类型基础上自己定义的数据 类型
一、数据类型
数据类型名 字节型 整数型 长整数型 单精度型 双精度型 字符串型 日期型 货币型 布尔型 对象型 变体型
标示符(VBA) Byte Integer Long Single Double String Date Currency Boolean Object Variant
二、变量声明
2. 隐式声明,没有指明该变量的数据 类 型 而 直 接 使 用 , VBA 中 其 默 认 类 型 为 Variant类型。
例:Dim 变量名 str=“abc” 注: 有些编程语言不允许隐式声明变量, 如C语言。
三、变量的作用域与生命周期
变量起作用的范围与时间分别称为作 用域与生命周期,它们是由变量定义的位 置与定义方式决定的。
1. 需要的时候才指定数组大小。 2. 使用范围同固定数组一样。 3. 在声明时不需要给出数组的长度明一个空维数组。 Dim XXX () As Integer 2. 在 需 要 指 定 数 组 大 小 的 时 候 , 用 ReDim语句分配数组中实际元素的个数。 ReDim XXX ( 8 ) 3. 通常使用变量指定元素个数。 ReDim XXX ( Y )
7.1.2 常量和变量
常量:在程序运行中其值不可以改变 的量。

医学统计学知识点

医学统计学知识点

第一章绪论1、统计学,是关于数据收集、整理、分析、表达和解释的普遍原理和方法。

2、研究对象:具有不确定性结果的事物。

3、统计学作用:能够透过偶然现象来探测其规律性,使研究结论具有科学性。

4、统计分析要点:正确选用统计分析方法,结合专业知识作出科学的结论。

5、医学统计学基本内容:统计设计、数据整理、统计描述、统计推断。

6、医学统计学中的基本概念(1) 同质与变异同质,指根据研究目的所确定的观察单位其性质应大致相同。

变异,指总体内的个体间存在的、绝对的差异。

统计学通过对变异的研究来探索事物。

(2) 变量与数据类型变量,是反映实验或观察对象生理、生化、解剖等特征的指标。

变量的观测值,称为数据分为三种类型:定量数据,也称计量资料,指对每个观察单位某个变量用测量或其他定量方法准确获得的定量结果。

(如身高、体重、血压、温度等)定性数据,也称计数资料,指将观察单位按某种属性分组计数的定性观察结果。

包括二分类、无序多分类。

(进一步分为二分类和多分类,如性别分为男和女,血型分为A、B、O、AB等)有序数据,也称半定量数据或等级资料,指将观察单位按某种属性的不同程度或次序分成等级后分组计数的观察结果,具有半定量性质。

统计方法的选用与数据类型有密切的关系。

(3)总体与样本总体,指根据研究目的确定的所有同质观察单位的全体,包括所有定义范围内的个体变量值。

样本,是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位,对变量进行观测得到的数据。

抽样,是从研究总体中随机抽取部分有代表性的观察单位。

参数,指描述总体特征的指标。

统计量,指描述样本特征的指标。

(4)误差误差,指观测值与真实值、统计量与参数之间的差别。

可分为三种:系统误差,也称统计偏倚,是某种必然因素所致,不是偶然机遇造成的,误差的大小通常恒定,具有明确的方向性。

随机测量误差,是偶然机遇所致,误差没有固定的大小和方向。

抽样误差,是抽样引起的统计量与参数间的差异。

抽样误差主要来源于个体的变异。

数值变量资料名词解释

数值变量资料名词解释

数值变量资料名词解释数值变量资料名词解释数值变量资料是指用于描述数据集中数值变量的变量类型和数值范围的数据。

这些数据可以是数字、分数、百分数、小数、数字和分数的组合等等。

数值变量资料通常用于统计学、数据分析和科学计算等领域。

数值变量资料的名词解释和分类如下:1. 数值变量类型:数值变量资料可以分为定量变量和定性变量。

定量变量表示数值的大小或数量,例如身高、体重、收入等。

定性变量表示变量的情感或态度,例如乐观、悲观、善良、邪恶等。

2. 数值变量范围:数值变量资料可以分为离散型和连续型。

离散型数值变量资料的变量值是离散的,例如整数、小数点、分数、百分数等。

连续型数值变量资料的变量值是连续的,例如身高、年龄、时间等。

3. 数值变量单位:数值变量资料的变量单位可以是基本单位,例如米、千克、磅等,也可以是特定单位,例如人民币、美元、日元等。

4. 数值变量分析:数值变量资料的分析包括描述性统计分析和推断统计分析。

描述性统计分析用于对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。

推断统计分析用于推断变量之间的关系,例如回归分析、聚类分析等。

除了以上名词解释,数值变量资料还可以包括其他相关概念,例如数据集、样本、观测值等。

在具体应用中,这些概念和名词解释可能会有所不同。

拓展:数值变量资料的分析通常涉及到以下几个方面:1. 总体描述:使用描述性统计方法对数值变量资料进行总体描述,例如平均数、中位数、众数等。

2. 变量之间的关系:使用推断统计方法对数值变量资料进行分析,以探究变量之间的关系。

例如,使用回归分析或聚类分析等方法,研究不同变量之间的关系。

3. 数据清洗和准备:在进行数据分析之前,需要对数值变量资料进行清洗和准备。

例如,去除缺失值、异常值和重复值等。

4. 模型选择和评估:在使用统计方法进行数据分析时,需要选择适当的模型,并对模型进行评估。

例如,使用回归分析等方法,研究不同变量之间的关系,并评估模型的准确性和可靠性。

统计学(复习)

统计学(复习)

第1章统计和统计数据1统计学的定义:是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学描述统计与推断统计的含义、内容、目的.描述统计: 是研究数据收集,处理和描述的统计学方法。

其内容包括如何取得研究所需要的数据,如何用图表形式对数据进行处理和展示,如何通过对数据的综合,概括与分析,得出所关心的数据特征。

推断统计:是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法,内容包括两大类:参数估计: 是利用样本信息推断所关心的总体特征.假设体验:是利用样本信息判断对总体的某个假设是否成立.2、变量与数据:不同数据类型的含义,会判断已有数据的类型.变量:它们的特点是从一次观察到下一次观察会出现不同结果。

Ex:企业销售额,上涨股票的家数, 生活费支出,投掷一枚骰子观察其出现的点数数据:把观察到的结果记录下来。

总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合样本: 从总体中抽取的一部分元素的集合样本量: 构成样本的元素的数目定量变量或数值变量:定量变量的观察结果称为定量数据或数值型数据。

可以用阿拉伯数据来记录其观察结果 .如“企业销售额"、“上涨股票的家数”、“生活费支出”、“投掷一枚骰子出现的点数”定性变量:分类变量和顺序变量统称为定性变量分类变量:表现为不同的类别.如“性别”、“企业所属的行业”、“学生所在的学院”等.分类变量的观察结果就是分类数据顺序变量或有序分类变量:具有一定顺序的类别变量。

如考试成绩按等级,一个人对事物的态度。

顺序变量的观察结果就是顺序数据或有序分类数据离散型变量:只能取有限个值得随机变量连续型变量:可以取一个或多个区间中任何值得随机变量3、获得数据的概率抽样方法有哪些?根据一个已知的概率来抽取样本单位,也称随机抽样-简单随机抽样:从总体N个单位(元素)中随机地抽取n个单位作为样本,使得总体中每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中。

抽取元素的具体方法有重复抽样是抽取一个个体记录下数据后,再把这个个体放回到原来的总体中参加下一次抽选。

数值变量资料的统计分析

数值变量资料的统计分析

数值变量资料的统计分析数值变量的统计分析是一种重要的数据分析方法,通过对数值变量的各种统计指标和分布进行分析,可以帮助我们了解和揭示数据的内在规律和特征。

数值变量的统计分析在各个领域和学科中都有着广泛的应用,如经济学、社会学、医学等。

本文将从描述统计、推断统计和回归分析三个方面介绍数值变量资料的统计分析方法。

描述统计是对数值变量资料进行整体描述的统计方法。

常用的描述统计指标包括中心趋势和离散程度两方面。

中心趋势指标包括平均数、中位数和众数。

平均数是最常用的中心趋势指标,它代表了样本数据的集中位置。

中位数是将数据按从小到大的顺序排列后,处于中间位置的数值,它对极端值不敏感,更能反映总体的典型水平。

众数是出现频率最高的数值,可以用来了解数据的分布特点。

离散程度指标包括范围、方差和标准差等。

范围是最大值和最小值的差值,表示了数据集的广度。

方差和标准差是衡量数据分散程度的指标,方差是每个数值与平均数的差的平方的平均值,标准差是方差的平方根,反映了数据的离散程度。

推断统计是利用样本数据对总体进行推断的统计方法。

常用的推断统计方法包括参数估计和假设检验。

参数估计是通过样本数据估计总体的未知参数,如均值、方差等。

常用的参数估计方法有点估计和区间估计。

点估计是通过样本数据得到总体参数的一个估计值。

常用的点估计方法有最大似然估计和矩估计。

区间估计则是对参数进行估计的同时还给出了一个可信的范围,可以用于报告不确定性。

假设检验是利用样本数据对总体参数进行假设检验的统计方法,用于判断总体参数是否符合一些假设。

假设检验包括单样本检验、双样本检验和方差分析等。

回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。

回归分析可以用于建立数值变量之间的函数关系,并用于预测和解释变量之间的关系。

常用的回归分析方法包括线性回归、多元回归和非线性回归等。

线性回归是建立线性关系模型的一种方法,通过最小二乘估计法来估计回归系数。

多元回归是在线性关系模型的基础上引入多个自变量进行分析。

实验2:变量与基本数据类型

实验2:变量与基本数据类型

实验2:变量与基本数据类型一、实验目的1.熟悉变量的声明与使用方法;2.学习整型数据的特性与表示;3.学习浮点型数据的特性与表示。

二、实验仪器:1.硬件:Lenovo通用PC机,2.软件:WINDOWS7,WORD,Microsoft VC++ 6.0编译器三、实验原理:1.整数型数据shortintlong3.浮点型数据floatdoublelong double四、实验步骤:1.根据用户输入的身高与性别的值,计算出标准体重。

男性标准体重=(身高cm-80)×70﹪,女性标准体重=(身高cm-70)×60﹪。

2.编写程序,要求用户分别输入一个纬度的度、分、秒。

1度为60分,1分等于60秒,请以符号常量的方式表示这些度量关系值,再对每个输入值用一个合适类型的变量存储它,最后算出合计为多少度?如:请输入一个纬度的度、分、秒值:度为:37分为:51秒为:19纬度37度51分19秒=37.8553度3.编写程序,要求用户以整数的方式输入秒数(用long变量存储),然后以天、小时、分钟和秒的方式显示这段时间。

如请输入总共有多少秒:31600003160000秒=365天13小时46分40秒4.王先生有一块三角形土地,现在欲以每亩(约等于666.666667平方米)每年1万8千元人民币的价格出租给李先生使用,首期合同承租2年3个月,现按总租金的30%预付。

双方当事人分三次测得三组边长数据如下:a=235.66米,b=168.58米,c=207.32米;a=234.95米,b=168.12米,c=208.51米;a=235.43米,b=167.25米,c=207.67米;请你先将边长取平均值后,利用海伦公式求三角形的面积,并计算出李先生应预付多少元人民币?s=(a+b+c)/2,面积=sqrt(s*(s-a)*(s-b)*(s-c))5.求解 ax2+bx+c=0(a≠0,a,b,c都为整数),则d=b2-4ac<0若d<0则没有实数根;若d =b 2-4ac≥0,则方程有两个实数根,分别为:请根据用户输入的a,b,c 值判断方程是否有解,如果有解请输出正确答案五、数据处理及结论《此处填写答案代码,关键语句需要注释》ad b x a d b x 2,221--=+-=。

变量与资料的名词解释

变量与资料的名词解释

变量与资料的名词解释概述:在统计学和研究领域中,变量和资料是两个非常重要的概念。

它们在数据收集、分析和推导等过程中扮演着关键性的角色。

本文将深入探讨变量和资料的定义、分类以及它们的应用。

一、变量变量是研究中的一个基本概念,它是研究对象在某一特定方面上的特征或属性的度量。

变量可以是任意事物、现象或概念的某个方面。

变量通常用字母表示,如X或Y。

在统计学中,变量有两种基本类型:定性变量和定量变量。

1. 定性变量:定性变量描述的是事物的属性、品质或特征。

它们通常用词语、符号或代号进行表示,而不是以数值形式呈现。

例如,性别、民族、职业等属于定性变量。

定性变量可以进一步分为名义变量和有序变量。

- 名义变量是指没有明确顺序或等级的分类变量。

例如,研究对象的性别可以用“男”和“女”来表示,但没有明确的顺序。

- 有序变量是指具有明确顺序或等级的分类变量。

例如,教育程度可以分为小学、初中、高中、大学等级别,这些级别之间存在着特定的顺序关系。

2. 定量变量:定量变量是指可以以数值形式表示的变量,它们表示了被研究对象的数量或程度。

它们具有数值意义,可以进行数学计算和统计分析。

定量变量可以进一步分为离散变量和连续变量。

- 离散变量是指具有有限或可数的取值的变量。

例如,家庭成员数、学生人数等都是离散变量,因为它们的取值只能是整数,且有限或可数。

- 连续变量是指具有无限个可能取值的变量。

例如,身高、体重、温度等属于连续变量,因为它们可以是任何实数值。

二、资料资料是指通过观测、测量或其他方式获得的信息。

在研究中,资料用于描述、分析和解释研究对象的特征、状态或现象。

根据资料的来源和性质,可以将其分为原始资料和次级资料。

1. 原始资料:原始资料是研究者直接从实际情况中收集或观测得到的数据。

原始资料可能是定性的或定量的,可以是数字、文字、图表、图片等形式。

研究者使用原始资料进行统计分析、归纳总结和推断。

2. 次级资料:次级资料是从已有的原始资料中获取的数据,它们已经被其他研究者或数据机构分析、整理和解释。

统计学资料类型

统计学资料类型

与著名统计软件SAS相比,更适用于统计初 学者或非统计学专业人员
2018年3月21日
SPSS软件的特点
操作简便,方便自学。 数据转换功能较强 :可存取和转换多种数 据类型,如 Spss ( *.sav ), Excel(*.xls) , Text(*.txt) , dBase(*.dbf) 文件等。 数据管理功能强大且操作直观:在基本界面 上集数据录入、转换、检索、统计分析、作 图、制表及编辑等功能于一身; 可用SPSS命令编程,形成SPSS环境下的 可执行文件。
、暑、湿、燥、火。
• •

有序分类变量(等级变量):各类别之间有程 度的差别。
如:疾病的严重程度可以分为,轻、中、重;中医 辨证中按脉的深浅,可以分为浮、中、沉。 2018年3月21日
计量资料
定量变量
变 量 无序分类变量
二分类变量
多分类变量
计 数 资 料
分类变量
有序分类变量 (等级变量)
等级资料
变量类型与资料类型示意图
第四节
变量及资料类型
变量类型 资料类型
变量的类型决定资料的类型 一份统计资料中可能包括所有的变量类

2018年3月21日
一、医药统计中的变量类型
变量按变量值的性质分为不同类型:

定量变量(数值变量):其变量值是定量的, 表现为数值大小,有度量衡单位。例如:患者的
身高(cm)、体重(kg)、血压(mmHg)、脉 搏(次/分)、红细胞计数(1012/L)
变量 variables
分娩方式 顺产 助产 顺产 剖宫产 剖宫产 顺产 助产 助产 剖宫产 妊娠结局 足月 足月 足月 足月 足月 早产 早产 足月 足月
计量资料

变量和数据

变量和数据

2021/4/9
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思考一下
• 二手数据很难再加工 • 原始数据往往很难获取
• 因果关系 先发生的事物是不是后发生事物的原因?
2021/4/9
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2.4 个体、总体和样本
我们以例2.3.4为例来解释这几个概念。 • 假设我们想通过调查了解重庆每户家庭人口数的情况,则所有重
庆家庭的家庭人口数就是我们所关心的一个总体(population)。 • 而每个重庆家庭的家庭人口数称为总体的一个个体(individual)
。 • 调查时接受调查的那些家庭的家庭人口数则构成总体的一个样本
(sample)。样本是从总体中选出的具有代表性的一部分。 • 样本中包含的个体数量称为样本容量(sample size)。
2021/4/9
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调查例
• 调查: “你在无信号灯的人行横道过街时有安全感吗?” • 可能的答案:“有”、“没有”,“不知道/不回答” • 目的:市民中对这个问题的三种不同看法各自占有的比例
• 分析所要研究的问题 • 提供研究问题的背景 • 帮助研究者更好地定义问题 • 检验和回答某些疑问和假设 • 寻找研究问题的思路和途径
3. 收集二手资料在研究中应优先考虑
2021/4/9
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应用二手数据应注意的问题
1. 数据是谁收集的?
• 可信度评估
2. 为什么目的而收集的? 3. 数据是怎样收集的? 4. 什么时候收集的?
• 一手数据
• 某些在华的外资企业每年至少要花三四千万元来收集和分析数 据。他们调查其产品目前在市场中的状况和地位并确定其竞争 对手的态势。
2021/4/9
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二手数据的来源
1. 统计部门和政府部门公布的有关资料, 如各类统计年鉴

个人信息在统计学中的数据类型

个人信息在统计学中的数据类型

个人信息在统计学中的数据类型一.变量与数据变数或变量,是指没有固定的值,可以改变的数。

变量的具体数值称为变量值,即数据。

统计数据就是统计变量的具体表现。

二.数据类型(一)定性变量(数据)与定量变量(数据)1.定性变量:反映“职业"、“教育程度"等现象的属性特点的变量,不能说明具体量的大小和差异。

分类变量:没有量的特征,只有分类特征。

这种只反映现象分类特征的变量又称分类变量。

分类变量的观测结果就是分类数据。

说明事物类别的一个名称。

如“性别”就是一个分类变量。

顺序变量:如果类别具有一定的'顺序,如,“教育类别",这样的变量称为顺序变量,相应的观察结果就是顺序数据。

说明事物有序类别的一个名称,这类变量的具体表现就是顺序数据。

⒉数值(定量)变量:反映天气温度"、"月收入等变量可以用数值表示其观察结果,而且这些数值具有明确的数值含义,不仅能分类而且能测量出来具体大小和差异。

这些变量就是定量变量也称数值变量,定量变量的观察结果成为定量数据。

说明事物数字特征的一个名称。

分类变量没有数值特征,所以不能对其数据进行数学运算。

分类数据只能用来区分事物,而不能用来表明实物之间的大小、优劣关系。

顺序变量比分类变量向前进一步,它不仅能用来区分客观现象的不同类别,而且还可以表明现象之间的大小、高低、优劣关系。

显然,顺序数据的功能比分类数据要强一些,对事物的划分也更精细一些。

但顺序数据的数据之间虽然可以比较大小,却无法计算相互之间的大小、高低或优劣的距离。

只是反映事物在性质上的差异,而不能用来反映事物在数量上的差异。

因此,从本质上,顺序数据仍然是定性数据中的一种。

数值型数据作为统计研究的主要资料,其特征在于它们都是以数值的形式出现的,有些数值型数据只可以计算数据之间的绝对差,而有些数值型数据不仅可以计算数据之间的绝对差,还可以计算数据之间的相对差。

其计量精度远远高于定性数据。

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5:计算机如何存储变量
#include <iostream> using namespace std; int main() { long fac(int n); int n; long y; cout<<"input an integer number:"; cin>>n; Count定义为 y=fac(n); cout<<n<<"!="<<y<<endl; 局部变量 return 0; } long fac(int n) { static int count=0; count++; cout<<"递归次数:"<<count<<" "<<&count<<endl; long f; if(n<0) cout<<"n<0,data error!"; else if(n==0||n==1) f=1; else f=fac(n-1)*n; return(f); }
− 浮点型 − 单精度(32:1+8+23 − 双精度(64:1+11+52)两类 三部分符号位、指数位、尾数部分
浮点计算,三部分必须是二进制形式。
5:计算机如何存储变量
5 计算机如何存储变量
Tips:
A. 变量在不同语境下,其分配内存区域是不同:
− 静态变量和全局变量一般分布在全局/静态存储区 − 函数的参数和变量一般分配在栈中 − new和malloc申请的数据一般分配在堆中。
5:计算机如何存储变量
#include <iostream> using namespace std; int main() { long fac(int n); int n; long y; cout<<"input an integer number:"; cin>>n; Count定义为 y=fac(n); cout<<n<<"!="<<y<<endl; 局部变量 return 0; } long fac(int n) { int count=0; count++; cout<<"递归次数:"<<count<<" "<<&count<<endl; long f; if(n<0) cout<<"n<0,data error!"; else if(n==0||n==1) f=1; else f=fac(n-1)*n; return(f); }
结论: count定义为静态局部变量可 以累计出递归次数。 因为静态局部变量存放在全局 区,生存期从变量定义开始, 到程序结束释放空间。 结果分析: 调用f(3) count值从0累计至1,函数f(3) 结束,地址不释放 值1保留 调用f(2) count值从1累计至2,函数f(2) 结束,地址不释放 值2保留 调用f(1) count值仍从2累计至3,函数 f(1)结束
结论: count定义为静态全局部变量 可以累计出递归次数。 因为静态全局变量存放在全局 区,生存期从变量定义开始, 到程序结束释放空间。 静态局部变量 静态全局变量 相同:生存期都比较长 不同: 静态局部变量作用域比较小, 只能在fac(int n)内使用 静态全局变量作用域稍大,能 在定义该变量的文件内使用
编程规范—第二讲 变量与类型
软件工程系
变量和类型是程序的基础,也是编程中容易忽视 的地方。本节将学习变量和类型的相关概念和编程 陷阱。 实用经验5:计算机是怎么存储变量的? 实用经验6:确保每个对象在使用前已被初始化。 实用经验7:掌握局部变量和全局变量的区别 实用经验8:掌握变量定义的位置与时机。 实用经验9:合理使用引用 实用经验13:typedef使用的陷阱 实用经验16:提防隐式转换带来的麻烦 实用经验17:深刻理解void和void* 实用经验18:如何判定变量是否相等?
• //f.h
#include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; long fac(int n);
5:计算机如何存储变量
• //main.cpp
#include "f.h" extern int count; //全局变量说明 int main() { long fac(int n); int n; long y; cout<<"input an integer number:"; cin>>n; y=fac(n); cout<<n<<"!="<<y<<endl; cout<<"count="<<count<<" "<<&count<<endl; return 0; }
B. 变量使用时注意: − 变量在定义和初始化时,一定要注意其取值范围; (以防出现数据截断异常现象) − 数据在使用过程中应禁止降级强制转换; (以防种降低数据的精度)
6:确保每个对象在使用前已被初始化 • 对象在使用前是否会被初始化是无法确定的 如:Pt的成员变量有时会被初始化为0,有时不会
class CPoint { public: int m_iX; int m_iY; }; int main() { CPoint pt; cout<<pt.m_iX<<endl; return 0; }
5:计算机如何存储变量
#include <iostream> using namespace std; static int count=0;//静态全局变量 int main() { long fac(int n); int n; long y; cout<<"input an integer number:"; cin>>n; y=fac(n); cout<<n<<"!="<<y<<endl; cout<<"count="<<count<<" "<<&count<<endl; return 0; } long fac(int n) { count++; long f; if(n<0) cout<<"n<0,data error!"; else if(n==0||n==1) f=1; else f=fac(n-1)*n; return(f); }
全局变量作用域更大,能在定义该变量的应 用程序的所有文件中使用(但使用需要说明)
5:计算机如何存储变量
总结: 静态局部变量;静态全局变量;全局变量都能累计递归次数 局部变量;不能累计递归次数 原因分析: 静态局部变量;静态全局变量;全局变量都存放在静态/全局存储区 ,存放在存储区的变量生存期比较长,能长期占用内存的同一块地址,存 放累计结果: 0-1-2-3-4…… 局部变量存放在栈区某存放在该区域的变量生存期都比较短,不能长期 占用内存的同一块地址存放累结果:0-1释放0-1释放0-1……
读取未初 化的对象 导致不确 的行为
• 最佳的处理方式就是:永远在变量被使用之前将它初始化
− 内置数据类型,必须手动完成初始化。 如:int=5;char *pszString=“a c string” −内置类型以外的其他成员,对象的构造函数完成初始化
6 确保每个对象在使用前已被初始化 • 最佳的处理方式就是:永远在变量被使用之前将它初始化
思考:什么情形应该用到全局变量和静态变量,两者有什么区别
5:计算机如何存储变量
int g_init_var=100; int g_uninit_var; void Func(int i) { cout<<i<<endl; } int main() { static int static_var=101; static int static_var2; int nNumber=1; int nMumberB; int nMumberC; Func(static_var+static_var2+nNumber+nMumberB); char *pszstrLG="liuguang"; char *pszStr2=new char; delete pszStr2; int *pnMumber=static_cast<int *>(malloc(sizeof(int))); int *pnMumber2=static_cast<int *>(malloc(100)); free(pnMumber); cout<<&g_init_var<<" "<<&g_uninit_var<<endl; cout<<&static_var<<" "<<&static_var2<<endl; cout<<&nNumber<<" "<<&nMumberB<<" "<<&nMumberC<<endl; cout<<(void*)pszstrLG<<" "<<(void*)pszStr2<<" "<<pnMumber<<" "<<pnMumber2<<endl; return 0; }
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