数据分析方法及讲义理论详解
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括哪些
数据分析方法包括常见的以下几种：
1. 描述性统计分析：通过计算数据的平均值、中位数、标准差等来描述数据的分布、集中趋势和离散程度。
2. 相关分析：用于研究不同变量之间的相关性，可以通过计算相关系数或绘制散点图来分析变量之间的关系。
3. 回归分析：用于探究自变量对因变量的影响程度和关系类型，可以通过构建回归模型来预测因变量的值。
4. 聚类分析：将相似对象归入同一类别，通过计算对象之间的相似性来实现聚类分析。
5. 预测分析：通过历史数据和趋势分析来预测未来的趋势和结果，可以使用时间序列分析、回归模型等方法进行预测。
6. 统计推断：通过从样本中获取信息来对总体进行推断，可以进行抽样调查、假设检验等统计推断方法。
7. 空间分析：研究地理空间中的现象和分布规律，可以使用地理信息系统（GIS）等方法进行空间分析。
8. 文本挖掘：通过对大量文本数据进行分析和挖掘，提取其中的信息和模式，用于情感分析、主题识别等应用。
9. 时间序列分析：研究时间序列数据的变化趋势和规律，通过分析序列的自相关性和滞后效应来进行预测和分析。
10. 实验设计：设计科学实验来研究变量之间的因果关系，通过对实验数据的分析和比较来推断变量之间的影响关系。
注意文中不能出现标题相同的文字。
数据分析培训课程大纲模板
一、课程概述
一、课程背景
随着大数据时代的到来，数据分析已成为企业运营、决策制定和市场竞争的重要手段。为满足社会对数据分析人才的需求，本课程旨在培养具备数据分析思维、掌握数据分析技能的专业人才。
二、课程目标
1. 帮助学员建立数据分析思维，掌握数据分析的基本流程和方法；
2. 熟练运用常用数据分析工具，如Excel、SPSS、Python等；
3. 掌握数据分析在各行业中的应用，提升学员的职业竞争力。
二、课程内容
一、课程模块一：数据分析基础
1.1 数据分析概述
- 数据分析的定义及意义
- 数据分析的发展历程
- 数据分析在各行业中的应用
1.2 数据类型及数据结构
- 数值型数据
- 分类型数据
- 时间序列数据
- 数据结构及数据表
1.3 数据采集与处理
- 数据采集方法
- 数据清洗与预处理
- 数据转换与整合
二、课程模块二：数据分析工具与应用
2.1 Excel数据分析
- 数据透视表与数据透视图
- 条件格式与筛选
- 数据分析函数与公式
2.2 SPSS数据分析
- SPSS界面及基本操作
- 描述性统计
- 推断性统计
- 相关性分析
- 回归分析
2.3 Python数据分析
- Python基础语法
- NumPy库
- Pandas库
- Matplotlib库
三、课程模块三：数据分析实战
3.1 实战案例一：市场调研数据分析
- 案例背景
- 数据采集与处理
- 数据分析
- 结果解读
3.2 实战案例二：客户关系管理数据分析
- 案例背景
- 数据采集与处理
- 数据分析
- 结果解读
3.3 实战案例三：金融数据分析
- 案例背景
- 数据采集与处理
成对数据的分析课堂讲义
第8节
成对数据的分析
考点
出现频率
2022年预测
考点103随机抽样23次考3次2021年在选择题和填空题中仍会重点考查各种统计图表、古典概型或几何概型及其概率计算，在解答题中重点考查频率分布直方图及其应用（与概率相结合），
或与统计案例相结合．
考点104用样本估计总体23次考11次考点105变量间的相关关系
23次考12次考点106随机事件的概率、古典概型、几何概型23次考5次考点107独立性检验
23次考1次
基础知识诊断
回顾教材务实基
础
【知识梳理】
考点一变量间的相关关系
1．变量之间的相关关系
当自变量取值一定时，因变量的取值带有一定的随机性，则这两个变量之间的关系叫相关关系．由于相关关系的不确定性，在寻找变量之间相关关系的过程中，统计发挥着非常重要的作用．我们可以通过收集大量的数据，在对数据进行统计分析的基础上，发现其中的规律，对它们的关系作出判断．
注意：相关关系与函数关系是不同的，相关关系是一种非确定的关系，函数关系是一种确定的关系，而且函数关系是一种因果关系，但相关关系不一定是因果关系，也可能是伴随关系．2．散点图
将样本中的个数据点
描在平面直角坐标系中，所得图形叫做散点图．根据散点图中点
的分布可以直观地判断两个变量之间的关系．
（1）如果散点图中的点散布在从左下角到右上角的区域内，对于两个变量的这种相关关系，我们将它称为正相关，如图（1）所示；
（2）如果散点图中的点散布在从左上角到右下角的区域内，对于两个变量的这种相关关系，我们将它称为负相关，如图（2）所示．
3．相关系数
若相应于变量的取值，变量的观测值为，则变量与的相关系数
数据分析课件基础tableau实战课程讲义1
数据分析课件基础tableau实战课程讲义1
一、教学内容
本节课主要围绕数据分析软件Tableau展开，详细讲解教材第5章“Tableau实战应用”。内容包括Tableau的安装与基本操作，数据连接与数据清洗，数据可视化与交互式图表制作，以及Tableau的高级功能应用。
二、教学目标
1. 学会安装与配置Tableau软件，掌握基本操作方法。
2. 学会使用Tableau进行数据连接、数据清洗和数据整合。
3. 掌握使用Tableau制作各种类型的数据可视化图表，并能进行交互式分析。
三、教学难点与重点
难点：Tableau高级功能的应用，如数据透视、计算字段等。
重点：Tableau的基本操作、数据连接与数据清洗、数据可视化与交互式图表制作。
四、教具与学具准备
1. 教师演示用计算机，安装有Tableau软件。
2. 学生用计算机，提前安装好Tableau软件。
3. 教材及电子教案。
五、教学过程
1. 实践情景引入（5分钟）
通过展示一组实际数据分析案例，让学生了解Tableau在数据分析中的应用价值。
2. 教师演示与讲解（20分钟）
（1）Tableau的安装与配置。
（2）数据连接与数据清洗。
（3）数据可视化与交互式图表制作。
3. 例题讲解（15分钟）
以教材中的实例为例，讲解如何使用Tableau进行数据分析。
4. 随堂练习（20分钟）
学生跟随教师步骤，自主完成一个数据分析案例。
5. 课堂小结（5分钟）
六、板书设计
1. Tableau的安装与配置步骤。
2. 数据连接、数据清洗、数据可视化与交互式图表制作方法。
一元时间序列分析方法讲义
一元时间序列分析方法讲义
一元时间序列分析方法讲义
一、引言
时间序列是指按照时间次序排列的一组数据序列，可以用来分析时间的演变规律和预测未来的趋势。一元时间序列分析方法是指只包含一个时间序列的分析方法。本讲义主要介绍一元时间序列分析的基本原理和方法。
二、时间序列的基本特征分析
1. 趋势性：时间序列中的数据是否存在长期的趋势变化，可以通过绘制时间序列图来观察。
2. 季节性：时间序列中的数据是否存在周期性变化，可以通过绘制季度图来观察。
3. 微波性：时间序列中的数据是否存在短期的波动，可以通过绘制自相关图来观察。
三、平稳性检验
平稳性是指时间序列的均值和方差是否保持不变，如果时间序列是非平稳的，我们需要对其进行差分处理。常用的平稳性检验方法有：
1. 自相关图：观察自相关图中的波动程度，如果波动幅度较大，则说明时间序列是非平稳的。
2. 单位根检验：包括ADF检验和KPSS检验，判断时间序列
是否具有单位根，从而确定时间序列是否平稳。
3. Hurst指数检验：通过计算时间序列的Hurst指数，来判断
时间序列是否具有自相关性。
四、分解时间序列
将时间序列分解为趋势、季节和残差三个部分，可以通过以下方法进行分解：
1. 经验模态分解法（EMD）：通过将时间序列分解为多个固
有模态函数（IMF）的和，来获取时间序列的趋势和季节成分。
2. X-11分解法：将时间序列分解为长期趋势、季节和残差部分，并通过迭代的方式调整季节性因素，以得到更准确的分解结果。
五、时间序列的平滑处理
平滑处理可以通过某种函数或方法将时间序列数据进行平滑，常用的平滑方法有：
第六单元 数据的表示和分析-2022-2023学年四年级数学下册单元复习讲义( 北师大版)
第六单元数据的表示和分析-2022-2023学年四年级数学下册单元复习讲义【教师版+学生版】（北师大版）
教学目标：
1. 了解数据分析的概念和意义；
2. 能够使用柱状图、折线图、饼图等图表展示和分析数据；
3. 掌握数据的中心倾向——平均数的概念和计算方法；
4. 能够利用数据进行简单的推理和判断，培养分析问题、解决问题的能力。
教学重点：
1. 学生掌握数据分析的概念和意义；
2. 学生掌握不同类型的图表的应用场景，能够准确地绘制柱状图、饼图、折线图；
3. 学生能够计算数据的平均数。
教学难点：
1. 学生掌握不同类型的图表的应用场景，能够准确地绘制柱状图、饼图、折线图；
2. 学生能够进行数据的正确处理，计算平均数。
教学过程：
一、导入（10分钟）
1、学生展示自己制作的柱状图、折线图、饼图。
2、学生分享自己在生活中遇到的数据分析问题，如“家里每月的水电费用是多少？”“学校的男女比例是多少？”等。
3、老师给出一些数据如下，让学生分析并讨论：
某班学生中喜欢的运动项目：足球，篮球，乒乓球，游泳，
滑冰
观众参加电影节放映的人数：周一120，周二130，周三150，周四110，周五170
二、讲解（30分钟）
1、引入数据分析的概念和意义。
2、讲解不同类型的图表的应用场景，能够准确地绘制柱状图、饼图、折线图。
3、讲解平均数的概念和计算方法。
三、练习（30分钟）
1、自主完成下列练习：
（1）完成数据的记录、整理和分类。
（2）用适当的图形进行数据分析。
（3）计算数据的平均数。
2、小组合作，用数据进行简单的推理和判断。
四、归纳总结（10分钟）
数据处理与分析教案
数据处理与分析教案
引言：
一、学习目标：
1.了解数据处理与分析的定义和重要性。
2.掌握数据处理和分析的基本步骤和流程。
3.学习使用数据处理工具和分析方法。
4.提高数据处理和分析的实际应用能力。
二、教学内容：
1.数据处理与分析的定义和重要性（10分钟）：
-数据处理和分析的概念和定义。
-数据处理和分析在决策和问题解决中的重要性。
2.数据处理和分析的基本步骤和流程（20分钟）：
-数据收集：收集与问题相关的数据。
-数据清理：删除重复、错误和无效的数据。
-数据分析：使用适当的数据分析工具和方法进行数据分析。
-结果解释：对数据分析结果做出解释和总结。
3.数据处理工具和分析方法的学习（30分钟）：
- 数据处理工具：例如Excel、Python等。
-数据分析方法：例如描述性统计、回归分析等。
-实例演示：通过实例演示使用不同工具和方法进行数据处理与分析。
4.数据处理与分析的实际应用（20分钟）：
-实际案例分析：通过实际案例分析，让学生应用所学的数据处理和
分析方法解决实际问题。
-讨论与分享：学生分享自己的实际应用经验，并进行讨论和交流。
5.巩固与扩展（20分钟）：
-课后练习：布置一些相关的课后练习，巩固学生的数据处理和分析
能力。
-拓展资源：推荐一些相关的学习资源和工具，供学生进一步学习和
探索。
三、教学方法：
1.讲授法：通过讲解和示范，向学生介绍数据处理与分析的基本概念
和方法。
2.实例演示法：通过实际的数据处理和分析实例，向学生展示具体的
应用过程和方法。
3.讨论与分享法：鼓励学生积极参与讨论和分享实际应用经验，促进
“数据分析培训”教案讲义
“数据分析培训”教案讲义教案讲义：数据分析培训
一、教学目标
1.了解数据分析的概念和重要性；
2.掌握数据分析的基本步骤和方法；
3.学会使用数据分析工具和软件；
4.提高数据分析的实际操作能力。
二、教学内容
1.数据分析的概念和重要性
-数据分析的定义
-数据分析在不同领域的应用
-数据分析对决策的作用
2.数据分析的基本步骤和方法
-数据收集与整理
-数据预处理与清洗
-数据分析与建模
-数据可视化与报告
-结果解释与利用
3.数据分析工具和软件的使用
- Excel的数据分析功能
- Python的数据分析库（如Pandas、NumPy等）
- 数据可视化工具（如Tableau、Power BI等）
-SPSS等统计分析软件的基本操作
4.数据分析的应用案例分析
-销售数据分析
-用户行为分析
-市场调研与竞争分析
-金融风险分析等
5.数据分析实战课程设计与演练
-设计实际案例分析任务
-实际数据收集与整理
-实际数据分析与建模
-实际数据可视化与报告
三、教学方法
1.理论讲授与实例分析相结合，提高课堂实际操作能力；
2.鼓励学员互动，进行小组讨论和案例研讨；
3.提供实际数据集，进行实战练习；
4.分阶段评估，及时调整教学进度和内容。
四、教学资源与评估
1.教学资源
- 书籍：《数据分析方法与实用》、《Python数据分析与挖掘实战》等
- 计算机及软件：Excel、Python、Tableau、SPSS等
-实际数据集及案例
2.评估方式
-课堂小测或问答
-实战练习成果评估
-期末考试或项目报告
五、教学进度安排
课时，内容
---，---
第一课时，数据分析概念与重要性
数据的分析全章教案
数据的分析全章教案
一、教学目标：
1.理解数据分析的基本概念和流程；
2.掌握数据采集、数据清洗、数据探索、数据可视化等数据分析的方法；
3. 运用Python编程语言进行数据分析实践；
4.培养学生的数据分析思维和数据驱动的决策能力。
二、教学重点：
1.数据分析的基本概念和流程；
2.数据采集、数据清洗、数据探索、数据可视化的方法；
3. Python编程语言的数据分析实践。
三、教学内容：
第一节：数据分析基础概念
1.数据分析的定义与作用；
2.数据分析的基本流程；
3.数据分析的应用领域与案例介绍。
第二节：数据采集与清洗
2.数据清洗的目的和技术；
3. 使用Python进行数据采集和清洗的实例演示。
第三节：数据探索与可视化
1.数据探索的目的与方法；
2.数据可视化的原理与技术；
3. 使用Python进行数据探索和可视化的实例演示。
第四节：数据分析实践
1.综合运用前面所学的数据分析方法，对给定的数据集进行实际案例分析；
2.学生自主选取感兴趣的数据进行分析实践；
3.分析结果的总结与展示。
四、教学方法：
1.讲授与实践相结合的方式进行教学；
2.提倡学生自主学习和独立思考，注重实际案例分析；
3.引导学生通过数据分析工具的实践操作来加深对知识的理解。
五、教学工具：
1.讲授用PPT；
2. 实践操作使用Anaconda编程环境，Python编程语言及相关数据分析库（如：NumPy、pandas、matplotlib等）。
六、教学评估：
1.平时成绩：包括课堂表现、作业完成情况等；
2.期末考试：主要测试学生对数据分析的理解和应用能力；
数据分析初步-复习讲义
第三章数据分析初步
项目一知识概要
1. 平均数、中位数、众数的概念及举例
一般地，对于n个数x1，x2，…，x n，我们把，叫做这n个数的算术平均数，简称平均数。
一般地，n个数据按大小顺序排列，处于的一个数据(或)叫做这组数据的中位数。
一组数据中出现次数的那个数据叫做这组数据的众数。
2. 平均数、中位数、众数的特征
（1）平均数、中位数、众数都是表示一组数据“平均水平”的特征数。
（2）平均数能充分利用数据提供的信息，在生活中较为常用，但它容易受极端数字的影响，且计算较繁。
（3）中位数的计算简单，受极端数字影响较小，但不能充分利用所有数字的信息。当一组数据中个别数据变动较大时，可选择中位数来表示这组数据的“集中趋势”。
（4）众数的可靠性较差，它不受极端数据的影响，求法简便。当一组数据中某些数据多次重复出现时，众数是我们关心的一种统计量。
3. 加权平均数
例1：统计一名射击运动员在某次训练中15次射击的中靶环数，获得如下数据：6，
7，8，7，7，8，10，9，8，8，9，9，8，10，9，求这次训练中该运动员射击的平均成绩。
4、方差与标准差
在一组数据中，各数据与它们平均数的差的平方的平均数(即“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”)得到的数叫方差，公式是
标准差公式是
项目二例题精讲
【例1】．为了了解学生参加体育活动的情况，学校对学生进行随机抽样调查，其中一个问题是“你平均每天参加体育活动的时间是多少?”，共有4个选项：
A．1.5小时以上B．1～1.5小时
C．0.5—1小时D．0.5小时以下
图1、2是根据调查结果绘制的两幅不完整的统计图，请你根据统计图提供的信息，解答以下问题：
“空间数据分析分析解析”教案讲义
“空间数据分析分析解析”教案讲义《空间数据分析分析解析》
教学目标：
1.了解空间数据分析的概念和意义。
2.掌握空间数据分析的基本原理和方法。
3.能够运用空间数据分析技术解析空间数据，并做出相关决策。
教学内容：
一、空间数据分析的概念和意义
1.1空间数据分析的定义
空间数据分析是指利用地理信息系统（GIS）技术对地理现象和空间数据进行收集、管理、处理和分析，以揭示地理现象的内在规律和空间关联性。
1.2空间数据分析的意义
空间数据分析可以帮助人们更好地理解地理现象之间的关系和规律，有效地支持决策制定和资源管理。通过空间数据分析，可以发现地理信息之间的空间关系、时空变化趋势以及地理现象的影响因素等，为社会发展提供科学依据。
二、空间数据分析的基本原理和方法
2.1空间数据模型
空间数据模型是对地理现象进行描述和表示的数学模型，包括点、线、面等不同的空间要素。常用的空间数据模型包括矢量模型和栅格模型。
2.2空间数据分析方法
空间数据分析方法主要包括空间查询、空间统计、空间插值、空间关
联和空间模拟等技术。通过这些方法，可以对地理现象的空间关系和规律
进行深入分析和研究。
2.3空间数据可视化
空间数据可视化是将地理数据以图形、图像等形式呈现出来的过程，
可以帮助人们更直观地理解地理现象的特征和变化趋势。常用的空间数据
可视化技术包括地图制作、三维模拟和虚拟现实等。
三、运用空间数据分析技术解析空间数据
3.1空间数据收集与准备
在进行空间数据分析之前，需要对地理数据进行收集、整理和准备工作。这包括数据采集、数据清洗、数据格式转换等过程。
数值分析方法(讲义)
第十章 数值分析方法
在生产实际中，常常要处理由实验或测量所得到的一批离散数据，数值分析中的插值与拟合方法就是要通过这些数据去确定某一类已经函数的参数，或寻求某个近似函数使之与已知数据有较高的拟合精度。插值与拟合的方法很多，这里主要介绍线性插值方法、多项式插值方法和样条插值方法，以及最小二乘拟合方法在实际问题中的应用。相应的理论和算法是数值分析的内容，这里不作详细介绍。
§1 数据插值方法及应用
在生产实践和科学研究中，常常有这样的问题：由实验或测量得到变量间的一批离散样点，要求由此建立变量之间的函数关系或得到样点之外的数据。与此有关的一类问题是当原始数据
),(,),,(),,(1100n n y x y x y x 精度较高，要求确定一个初等函数)(x P y =（一般用多项式或分段
多项式函数）通过已知各数据点（节点），即n i x P y i i ,,1,0,)( ==，或要求得函数在另外一些点（插值点）处的数值，这便是插值问题。
1、分段线性插值
这是最通俗的一种方法，直观上就是将各数据点用折线连接起来。如果
b x x x a n =<<<= 10
那么分段线性插值公式为
n i x x x y x x x x y x x x x x P i i i i i i i i i i ,,2,1,,)(11
1
11 =≤<--+--=
-----
可以证明，当分点足够细时，分段线性插值是收敛的。其缺点是不能形成一条光滑曲线。
例1、已知欧洲一个国家的地图，为了算出它的国土面积，对地图作了如下测量：以由西向东方向为x 轴，由南向北方向为y 轴，选择方便的原点，并将从最西边界点到最东边界点在x 轴上的区间适当的分为若干段，在每个分点的y 方向测出南边界点和北边界点的y 坐标y1和y2，这样就得到下表的数据（单位：mm ）。
第6讲_数据、录入整理和分析讲义
频数表 交叉表
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Marketing Research
四、数据统计预处理
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缺失数据处理：
用样本统计量值代替缺损值 用从一个统计模型算出的值代替缺损值 删除有缺损值的个案 保留个案，仅在分析中使用时才删除
样本量大、 缺损值少、 相关度不高
返回本章
Marketing Research
一、数据基本分析
返回总目录
举例：
某公司进行的商品评价中有一题为“请问您对本产品 的口味的满意程度如何”，1为非常满意；2为比较满意；3 为一般；4为不太满意；5为非常不满意。共有80名顾客参 与了调查，依选项顺序分别是9、30、10、25、6，试制作一 个简单次数分布表。
对产品的满意程度 1.非常满意 2.比较满意 3.一般 4.不太满意
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第6讲 数据整理和分析
§ 1 调查数据的整理 § 2 数据描述性统计 § 3 显著性检验 § 4 常用多元统计方法
Marketing Research
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§10.1 调查数据的整理
一、数据接收与检查 二、数据校订 三、数据编码与录入 四、数据统计预处理 五、数据统计任务制定
一、数据基本分析
返回总目录
例：某地两区粮食作物资料如下
地区
甲 乙
平均单产 （斤）
工业大数据分析-散点图教学讲义
任务5.1散点图
任务概述
散点图是一种数据点在坐标系平面上的分布图，通常用来显示和比较数值，反映两个变量之间的数据值关系和变化趋势。本案例通过搭建散点图应用案例，介绍用散点图实现基于工业数据的统计图表展示方法。
图5-1-1散点图图标
数据格式：
数值型字段
参数说明：
图5-1-2散点图
注：此处的属性做名词来解释，是指水平轴此列表的数据均为同一属性
散点图参数：
表5-1散点图参数说明
案例数据集：
本案例的数据是经脱敏后的锅炉传感器采集的数据（采集频率是分钟级别），根据锅炉的工况，预测产生的蒸汽量。数据分成训练数据和测试数据，其中包含2888行数据，字段“V0”-“V37”为38个不同位置传感器采集的数据，将这38个字段作为特征变量，“target”作为目标变量。该案例关注均方根误差。训练数据包括2个文件，文件IndustrialSteam1.xlsx有1860行数据，文件IndustrialSteam2.xlsx有1028行数据，共2888行数据。2个表结构如下图：表结构（共2888行，39列）如下表：
表5-2表结构
表预览如下图：
图5-6表预览
通过本任务的学习：
（1）能够使用散点图可视化展示工业大数据。
任务实现
实操操作如下：
步骤1：用户登录算法建模工具产品，打开数据分析，打开或新建挖掘分析模型后，在产品界面左侧菜单“数据管理—输入”菜单下，如图5-1-3所示：
图5-1-3数据管理-输入
步骤2：将“文件输入”节点拖至右侧设计区，如图5-1-4所示：
图5-1-4 文件输入
步骤3：双击“文件输入”节点打开，如图5-1-5所示：
商业统计学--类型数据分析讲义PPT(35张)
查表之前需要知道
1. 自由度
d.f. = (r–1) (c–1)
2. 右尾上面的面积 () – 显著水平
18
总体之间的同质性
0
2
,
19
总体之间的同质性
自由度 d.f. = (2–1) (3–1) = 2 显著水平, = 0.05
临界值
2 0.05
,
2
= 5.99
6.817 > 5.99
为了回答这个问题，我们利用卡方检验来检验同质性
12
总体之间的同质性
例题 1:两个不同版本商业广告片的反应类型
C F -A C F -B 总 计
不 记 得 记 得 只 记 得 广 告 内 容 观 看 过 的 内 容 广 告 中 的 要 点
1 9 2 4
2 4 2 8
3 7 1 8
4 3
5 2
5 5
总 计
卡方分布是一种抽样分布 它由一系列分布组成，其具体形状取决于一个参数，即 自由度 (df) 卡方分布倾向右侧 随着自由度 (df)增大，卡方分布将接近正态分布
9
列联表
--交叉列联表所讲述的内容
df = 1
df = 4
df = 6
df = 10
0 2 4 6 8 12 14 16
2
10
学霸讲义中考提分课程第14讲：数据的分析讲义
方差和标准差反映了一组数据与其平均值的离散程度的大小．方差（或标准差）越大，数据的历算程度越大，稳定性越小；反之，则离散程度越小，稳定性越好．
16．随机事件
（1）确定事件
事先能肯定它一定会发生的事件称为必然事件，事先能肯定它一定不会发生的事件称为不可能事件，必然事件和不可能事件都是确定的．
（2）随机事件
在一定条件下，可能发生也可能不发生的事件，称为随机事件．
（3）事件分为确定事件和不确定事件（随机事件），确定事件又分为必然事件和不可能事件，其中，
①必然事件发生的概率为1，即P（必然事件）=1；
②不可能事件发生的概率为0，即P（不可能事件）=0；
③如果A为不确定事件（随机事件），那么0＜P（A）＜1．
17．利用频率估计概率
（1）大量重复实验时，事件发生的频率在某个固定位置左右摆动，并且摆动的幅度越来越小，根据这个频率稳定性定理，可以用频率的集中趋势来估计概率，这个固定的近似值就是这个事件的概率．
（2）用频率估计概率得到的是近似值，随实验次数的增多，值越来越精确．
（3）当实验的所有可能结果不是有限个或结果个数很多，或各种可能结果发生的可能性不相等时，一般通过统计频率来估计概率．
二:典型例题
例1．（2015•玉林）学校抽查了30名学生参加“学雷锋社会实践”活动的次数，并根据数据绘制成了条形统计图，则30名学生参加活动的平均次数是（）
A．2 B．2.8 C．3 D．3.3
【考点】加权平均数；条形统计图．
【分析】平均数的计算方法是求出所有数据的和，然后除以数据的总个数．注意本题不是求3，5，11，11这四个数的平均数．