第三章 集中趋势的度量

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集中趋势的度量

集中趋势的度量
集中趋势的度量
第三章 集中趋势的度量
导言: 集中趋势和离中趋势是数据分布两个基本特
征。集中趋势是指数据分布中大量数据向某方 向集中的程度,离中趋势是指数据分布中彼此 分散的程度,相应的统计量分别叫做集中量数 和差异量数。集中量数和差异量数一起共同描 述或反映一组数据的全貌及其各种统计特征。
第一节 众数与中数
第一节 众数与中数
二、中数 1、中数(Median)的概念 中数又叫中位数、中值,符号用Md表示。中
数是按顺序排列在一起的一组数据中位于中间 位置的那个数。它可能是数据中的一个数,也 可能不是原有的数。中数能描述一组数据的典 型情况。
第一节 众数与中数
2、中数的计算 (2)缺点:大小不受制于全体数据;
的最佳估计。
第二节 算术平均数
缺点: (1)易受极端数值影响 (2)若出现模糊不清数据时,无法计算算术 平均数
第三节 算术平均数与中数、众数的关系
一、正态分布中平均数与中数、众数的关系 在正态分布中,平均数、中数、众数三者完
全相等,三者在数轴上完全重合。
第三节 算术平均数与中数、众数的关系
二、正偏态分布中平均数与中数、众数的关系 在正偏态分布中,三者关系如下:
(1)易受极端数值影响
(2)当数据个数为偶数时,中数为居于中间 它可能是数据中的一个数,也可能不是原有的数。
(1)快速、粗略地寻求一组数据的代表值 第二节 算术平均数
1、∑xi=0 ,xi=X – X位置两个数的平均数
三、负偏态分布中平均数与中数、众数的关系
注意:当中间位置有重复数值时,中数的计 三、负偏态分布中平均数与中数、众数的关系
第一节 众数与中数
4、众数的应用 第一节 众数与中数

第三章集中量数

第三章集中量数

三、算术平均数的性质
一组变量值的和等于变量的个数与其平均数的乘积, 一组变量值的和等于变量的个数与其平均数的乘积, 即 ∑ X = NX 一组变量值的离均差之和等于零, 一组变量值的离均差之和等于零,即
∑ (X − X ) = 0
在一组变量值中,每个变量值加上或减去 、乘以或 在一组变量值中,每个变量值加上或减去、 除以常数 , 所得的平均数等于原平均数减去或 加上,除以或乘以常数 加上, 。
i N Mdn = La − − Fa f 2
5 57 = 74.5 − − 24 = 74.5 − 1.5 = 73 15 2
分组次数表与重复次数中位数的联系
1N Mdn = Lb + − Fb f 2
三、百分位数与四分位数
(一)百分位数:在任一百分位上的数值。
例3-6:五名学生的物理成绩分别55,64,89,98, 34请问五名学生的平均成绩是多少?
解:1、排序:34、55、64、89、98 2、 N=5,为奇数 为奇数 N +1 3、 中数位置= 2 =3 4、排在第 个位置上的数是 ,所以中位数 排在第3个位置上的数是 排在第 个位置上的数是64, 是64 答:五名同学的的物理平均成绩是64分。 五名同学的的物理平均成绩是 分
Fl →u
Fu→l
Fa = 24
57 54 46 33 18 9 3 1 —
3 11 24 39 48 54 56 57 —
④代入公式计算中数
i N Mdn = Lb + − Fb f 2 5 57 = 69.5 + − 18 = 69.5 + 3.5 = 73 15 2
例3-7:六架直升飞机的最大速度分别为 六架直升飞机的最大速度分别为450km/h、 六架直升飞机的最大速度分别为 、 420km/h、500km/h 、 530km/h 、600km/h 、 、 1100km/h,请问平均速度是多少 ,请问平均速度是多少? 1、排序:420、450、500、530、600、1100 N 2、N=6,为偶数 中数位置= 2

第三章---数据的概括性度量PPT课件

第三章---数据的概括性度量PPT课件

vs
s x
.
39
4.3 偏态与峰态的度量
• 4.3.1 偏态及其测度 • 4.3.2 峰态及其测度
.
40
偏态与峰态分布的形状
.
41
偏态(skewness)
1. 统计学家Pearson于1895年首次提出 2. 数据分布偏斜程度的测度
3. 偏态系数=0为对称分布
4. 偏态系数> 0为右偏分布
5. 偏态系数< 0为左偏分布
(Population variance and Standard deviation)
.
34
标准分数(standard score)
1. 也称标准化值 2. 对某一个值在一组数据中相对位置的度量 3. 可用于判断一组数据是否有离群点(outlier) 4. 用于对变量的标准化处理 5. 计算公式为
6. 偏态系数大于1或小于-1,被称为高度偏态分布; 偏态系数在0.5~1或-0.5~-1之间,被认为是中 等偏态分布;偏态系数越接近0,偏斜程度就越 低
第 3 章 数据的概括性度量
• 集中趋势的度量 • 离散程度的度量 • 偏态与峰态的度量
.
1
数据分布的特征
.
2
3.1集中趋势(central tendency)
• 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 • 测度集中趋势就是寻找数据水平的代表值
或中心值 • 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 • 低层次数据的测度值适用于高层次的测量
4. 按着这一逻辑,如果对n个观测值附加的 约束个数为k个,自由度则为n-k
.
32
5. 样=据本5可。有以当3自个由x数取=值值5,确,即定另x后1一=2,个,x则x1,2=不4x能,2和x自x3=3由有9,取两则值个数,x 比取其如他x1=值6,x2=7,那么x3则必然取2,而不能

第三章数据的集中趋势和离散程度教案

第三章数据的集中趋势和离散程度教案

第三章数据的集中趋势和离散程度教案教案:第三章数据的集中趋势和离散程度一、教学目标:1.理解数据的集中趋势和离散程度的基本概念和含义;2.掌握计算和应用数据的集中趋势和离散程度的方法;3.能够利用数据的集中趋势和离散程度进行数据分析和决策。

二、教学内容:1.集中趋势的度量:众数、中位数、均值;2.离散程度的度量:极差、方差、标准差。

三、教学过程:1.导入(5分钟)教师简要介绍数据的集中趋势和离散程度的概念和定义,激发学生的学习兴趣。

2.集中趋势的度量(20分钟)(1)众数:a.理解众数的概念:数据中出现次数最多的值;b.计算众数的方法:统计数据各项的频数,找出频数最大的数据项。

(2)中位数:a.理解中位数的概念:将数据从小到大排序,中间的数;b.计算中位数的方法:①如果数据个数为奇数,中位数可直接取排序后的中间值;②如果数据个数为偶数,中位数可取排序后的中间两个数的平均值。

(3)均值:a.理解均值的概念:数据的算术平均值;b.计算均值的方法:将数据项相加,再除以数据的个数。

3.离散程度的度量(30分钟)(1)极差:a.理解极差的概念:数据的最大值与最小值之差;b.计算极差的方法:将数据按升序排列,最大值减去最小值。

(2)方差:a.理解方差的概念:数据偏离均值的平均平方差;b.计算方差的方法:将每个数据与均值之差的平方相加,再除以数据个数。

(3)标准差:a.理解标准差的概念:方差的正平方根;b.计算标准差的方法:取方差的正平方根。

4.应用案例分析(25分钟)教师提供实际数据,并引导学生运用所学知识计算数据的集中趋势和离散程度,分析数据的特点和规律。

例如,一个班级的学生成绩:70、75、80、85、90,学生的身高:160cm、165cm、170cm、175cm、180cm。

5.总结(5分钟)教师对本节课所学内容进行总结,并强调数据的集中趋势和离散程度对数据分析和决策的重要性。

同时,鼓励学生在实践中灵活应用所学知识。

第三章+数据分布特征的描述(教案)

第三章+数据分布特征的描述(教案)

第三章 数据分布特征的描述(一)教学目的通过本章的学习,使同学们正确理解各种指标的概念及计算方法,学会运用相应的统计指标对数据的分布特征进行分析说明。

(二)基本要求使学生熟练掌握数据分布特征的描述方法。

(三)教学要点1、集中趋势的测度指标及其计算方法;2、离散趋势的测度指标及其计算方法;3、总体分布的偏度与峰度的测度。

(四)教学时数9——10课时(五)学习内容本章共分三节:第一节 数据分布集中趋势的测定一、定类数据集中趋势的测度——众数(Mode)(一) 概念要点众数是指一组数据中出现次数最多的变量值,用表示。

从变量分布的角度看,众数是具有明显集中趋势点的数值,一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为众数。

当然,如果数据的分布没有明显的集中趋势或最高峰点,众数也可以不存在;如果有多个高峰点,也就有多个众数。

1.集中趋势的测度值之一2.出现次数最多的变量值3.不受极端值的影响4.可能没有众数或有几个众数5.主要用于定类数据,也可用于定序数据和数值型数据众数的不唯一性:无众数原始数据: 10 5 9 12 6 8一个众数原始数据: 6 5 9 8 5 5多于一个众数原始数据: 25 28 28 36 42 42(二)众数的计算根据未分组数据或单变量值分组数据计算众数时,我们只需找出出现次数最多的变量值即为众数。

对于组距分组数据,众数的数值与其相邻两组的频数分布有一定的关系,这种关系可作如下的理解:设众数组的频数为,众数前一组的频数为,众数后一组的频数为。

当众数相邻两组的频数相等时,即=,众数组的组中值即为众数;当众数组的前一组的频数多于众数组后一组的频数时,即>,则众数会向其前一组靠,众数小于其组中值;当众数组后一组的频数多于众数组前一组的频数时,即<,则众数会向其后一组靠,众数大于其组中值。

基于这种思路,借助于几何图形而导出的分组数据众数的计算公式如下:下限公式:(3.1)上限公式:(3.2)式中:表示众数所在组的下限;表示众数所在组的上限;表示众数所在组的组距。

第三章 集中趋势

第三章  集中趋势

(二)调和平均数
有3种苹果,分别是每千克1.00,0.80,0.50元 现在各买一元,求平均每千克的价格。
XH N 3 0.71 1 1 1 1 X 1.0 0.8 0.50

调和平均数



调和平均数又称“倒数平均数”,均值的 另一种表现形式。 简单调和平均数。 加权调和平均数。

20 1
100 1
x甲
0 8 20 1 100 1 x乙 12(分) 10 f
i 1
∑x f
n
0 1 20 1 100 8 82(分) f 10
i i
2、加权算术平均∑f
i i
i
∑ Xi
∑f
fi
i
一位投资者持有一种股票,1996年、 1997年、 1998年、 1999年收益率分别为4.5%、2.0%、3.5% 、5.4%。计算该投资者在这4年内的平均收益率。
加权几何平均数
投资银行某笔投资是的年利率是按复利计算的, 25年利率分配时(按时间数序):有一年是3% ,有4年为4%,有8年为8%,有10年为10%,有 2年为15%。求平均年利率。
练习2: 有两个工厂生产三种产品的单位成本和总成本资 料如下:
品种 甲 乙 丙

单位成本 (元) 15 20 30
总成本
一厂
2100 3000 1500
二厂
3225 1500 1500
试指出那个厂的总平均成本高,其原因 何在?
练习3:计算某地区工业企业产值平均计划完成程度
计划完成%
90以下 90——100 100——110 110——120 120以上 合计

数据集中趋势的度量与分析方法的学习与应用

数据集中趋势的度量与分析方法的学习与应用
不同集中趋势度量方法的适用范围:根据数据的类型、分布情况和统计分析目的,选择合适的集中趋势度量方法。
平均数与标准差组合:平均数反映数据的平均水平,标准差反映数据的离散程度,两者结合可以全面了解数据分布情况。
众数与中位数比较:通过比较众数和中位数的大小,判断数据的集中趋势程度。
Part Four
数据集中趋势度量的优缺点
平均数的优缺点
优点:计算简便,容易理解,能够反映一组数据的总体“平均水平”
项标题
缺点:容易受到极端值的影响,不能反映数据的离散程度和分布形态
项标题
中位数的优缺点
优点:不受异常值影响,可以反映数据集的中心趋势
缺点:对数据分布的形状敏感,不适用于偏态分布的数据集
众数的优缺点
优点:能避免异常值的影响ห้องสมุดไป่ตู้适用于描述分类数据,计算简单。
添加标题
众数在市场研究中的应用
定义:众数是一组数据中出现次数最多的数值
注意事项:需与其他度量值结合使用,避免片面性
优势:反映大众喜好和消费习惯,为决策提供依据
应用场景:市场细分、产品定位、价格策略等
不同集中趋势度量方法的组合应用
平均数与中位数结合:根据数据分布情况选择合适的度量方法,平均数适用于数值型数据,中位数适用于分类数据。
02
平均数的计算方法:可以使用Excel、Python等工具进行计算。
练习题目:给出一组数据,手动计算平均数并与工具计算结果进行对比。
03
04
注意事项:在计算平均数时需要注意数据的个数是否正确,以及数据是否存在异常值。
中位数计算练习
定义:将一组数据按大小顺序排列,位于中间位置的数值即为中位数
适用场景:当数据量较大或数据分布不均时,中位数可以更好地反映数据的集中趋势

心理统计学-课程讲义3

心理统计学-课程讲义3

【课程讲义】第三章集中量数【教学目标】明确一批数据的特征包括两个方面的内容:集中趋势、离散性;明确集中量数是描述数据集中趋势的量数,可以作为一批数据的代表值;明确算术平均数是所有集中量数中运用最广泛、最优的量数;明确各种集中量数的含义、计算方法、使用条件、性质及优缺点。

【学习方法】了解、理解、计算与应用。

【重点难点】算术平均数的概念及适用条件;算术平均数的计算方法;中位数的概念及适用条件;中位数的计算方法。

【讲义内容】前一章所讲的统计分组、统计表、统计图等,只是对研究工作中所获得的数据进行初步整理,其目的是对数据的性质、分布特征、差异情况及数据的一般规律有一直观和形象的认识。

因此说这一步还不是应用统计方法的步骤。

为了进一步发现和表示一组数据的规律性,需要计算出一些能够反映这组数据的统计特征的数字——称为统计量或特征数。

对于一组数据来讲,最常用的统计量有两类。

一类是表现数据集中性质或集中程度的,另一类是表现数据分散性质或分散程度的。

数据的集中情况指一组数据的中心位置。

集中趋势的度量,即确定一组数据的代表值。

描述数据集中情况的统计量有多种,包括算术平均数、中数、几何平均数等。

由于这些统计量的作用在于度量数据的集中趋势,因此它们都称为集中量数。

本章主要介绍几种常用的集中量数。

集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况,它还不能说明一组数据的全貌。

数据除典型情况之外,还有变异性的特点。

对于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量,称作差异量数,这些差异量数有方差、标准差、全距、平均差、四分差及各种百分差等等,下一章中将对常用的差异量数进行介绍。

第一节 算术平均数一、算术平均数的概念和适用条件(一)概念算术平均数一般简称为平均数或均数(Mean )。

只有在与其他几种集中量数如几何平均数、加权平均数相区别的时候,才把它叫做算术平均数。

如果平均数是由X 变量计算的,就记为X (读作X 杠),若由Y 变量求得,则记为Y 。

第三章集中趋势和离中趋势

第三章集中趋势和离中趋势

第三章 集中趋势和离中趋势在一个右偏的分布中,在一个左偏的分布中,xX Md Mo§2 离中趋势的计量与集中趋势相反,离中趋势反映的是一组资料中各观测值之间的差异或离散程度。

一、全距(Range )全距又称极差,指一组资料中最大的数值与最小的数值之差。

R = 最大值-最小值简单明了,但没有考虑中间值以及数据的分布情况。

二、平均差(Average Deviation )1、一组数据值与其均值之差的绝对值的平均数称为平均差。

以A.D.表示,其计算公式为:对于未分组资料:nXX D A ni i ∑=-=1..对于分组资料:∑∑=-=iii ii f f XX D A 1..例4.12 某企业100名工人的每周工资资料如下:100名工人每周工资资料 按工资分组 人数 组中值 离差 离差的 绝对值 离差绝对值×次数 100—200 10 150 -170 170 1700 200─300 30 250 -70 70 2100 300─400 40 350 30 30 1200 400─500 20 450 130 130 2600 合计100-——7600则: x =x f fi iii i∑∑=3200100=320(元) A.D. =x x ffi iii i-∑∑=7600100=76(元) 平均差充分考虑了每一个数值离中的情况,完整地反映了全部数值的分散程度,在反映离中趋势方面比较灵敏,计算方法也比较简单。

它的缺陷在于,由于它的敏感性,使得它易受极端值影响,特别是绝对值运算给数学处理带来很多不便。

2、在ECXCEL 中计算平均差 未分组资料:函数A VEDEV分组资料:运用函数:SUMPRODUCT, ABS (求绝对值)三、方差(Variance )与标准差(Standard Deviation ) 方差与标准差是测度离中趋势的最重要、最常用的量。

1、总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。

统计学 第三章 数据分布特征的度量

统计学 第三章  数据分布特征的度量

第三章 数据分布特征的度量第一节 一.集中趋势 (一)概念:指一组数据向某一中心值靠拢的倾向,测度集中趋势也就是要寻找数据一般水平的代表值或中心值。

(二)特点:1.集中趋势测度值是一个代表性值,表示被研究总体的一般水平(数据的共性)2.平均数把被研究总体的数量标志值在各个单位之间的数量差异抽象化了 (三)作用:1.利用集中趋势测度值对比不同总体的一般水平2.利用集中趋势测度值比较.反映同一单位某一标志不同时期一般水平的发展变化,说明事物的发展过程和变化趋势3.利用集中趋势测度值分析现象之间的相互关系,并推算其它有关的指标。

(四)度量Ⅰ.数值均值(μ) 1.算术均值 (1)特点:①集中趋势的最常用测度值 ②一组数据的均衡点所在 ③体现了数据的必然性特征 ④易受极端值的影响 (2)数学性质:①数值观测值与算术均值的离差之和等于0 ∑=-0)(μx 或 ∑=-0)(f x μ ②数值观测值与算术均值的离差平方和最小∑=-min )(2μx 或∑=-min )(2f x μ③均值易受极端值的影响2.调和均值(H ) (1)特点:①调和均值是各个变量值倒数的算术均值的倒数 ②易受极端值的影响3.几何均值(G)(1)特点:①适用于对比率数据的平均②主要用于计算平均速度Ⅱ.位置均值1.众数(M o)(1)概念:一组数据中出现次数最多的变量值,Mo表示(2)特点①众数的值与相邻两组频数的分布有关②用于数值型分组数据,适合于数据量较多时使用③不受极端值的影响④一组数据可能没有众数或有几个众数(不唯一性)2.中位数(M e)(1)概念:依据数据从小到大排序后,处于中间位置上的变量值,用Me表示(2)特点:①不受极端值影响②数据分布偏斜程度较大时应用绝对值之和为最小(中位数与各数据的距离之和最短)③各变量值与中位数的离差3.分位数(Q)(1)概念:是将全部数据排序后等分为若干个分位点,各分位点上的数值称为分位数(五)算术均值与众数和中位数的关系第二节数据离中程度的度量一.离散程度(一)概念:测量一组数据差异程度,反应频数分布数列中各个数据的变动范围或差异程度。

第三章集中趋势和离中趋势

第三章集中趋势和离中趋势

第三章集中趋势和离中趋势§2离中趋势的计量与集中趋势相反,离中趋势反映的是一组资料中各观测值之间的差异或离散程度。

如下如所示,三个不同的曲线表示三个不同的总体,其均值相同,但离中趋势不同。

一、区域/全距/范围(Range)全距又称极差,指一组资料中最大的数值与最小的数值之差。

R=最大值-最小值简单明了,但没有考虑中间值以及数据的分布情况。

二、平均差(A verage Deviation )1、一组数据值与其均值之差的绝对值的平均数称为平均差。

以A.D.表示,其计算公式为: nXX D A ni i ∑=-=1..平均差充分考虑了每一个数值离中的情况,完整地反映了全部数值的分散程度,在反映离中趋势方面比较灵敏,计算方法也比较简单。

它的缺陷在于,由于它的敏感性,使得它易受极端值影响,特别是绝对值运算给数学处理带来很多不便。

2、在ECXCEL 中计算平均差 函数A VEDEV三、四分位距 (Interquartile Range) Q = Q 3 - Q 1四、方差(V ariance )与标准差(Standard Deviation ) 方差与标准差是测度离中趋势的最重要、最常用的量。

1、总体方差是一组总体资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。

通常用2σ表示。

总体标准差则是总体方差的平方根,用σ表示。

nxni i∑=-=122)(μσ,nxni i∑=-=12)(μσ请注意:在这里,我们是用μ来表示总体均值的。

从方差与标准差的定义和计算公式,我们看到它与平均差同样,都是以离差来反映一组数据的差异程度的,所不同在于对离差的处理方式不同,方差和标准差是通过对离差进行平方来避免正负离差的互相抵消,这使得它不仅能够考虑所有数据的情况来可以反映数据离散程度的大小,而且避免了绝对值计算,使得数学上的处理更加方便,此外,方差在统计推断上具有较佳的统计与数学性质,这就使得方差成为最重要的离中趋势测度量。

03集中趋势与离散趋势

03集中趋势与离散趋势

极差小表示资料比较集中,
极差大表示资料分散。 极差计算方便,但是由于它的值是由端点的变量值 决定的,因此个别远离群体的极值会极大的改变极 差,使它不能真正反映资料全体的分散程度。
(三)四分互差(Interquartile range)Q 用对应于c%↑为75%的变量值 Q和对应于 c%↑为25%的变 75 量值 Q相减,得到四分互差。 25
频次 累计频次
70 121 182 85 91 242 363 545 697 788
累计百分比C%↑
24.2 36.3 54.5 69.7 78.8
L(U % 25%) U (25% L%) Q25 U % L%
L(U % 75%) U (75% L%) Q75 U % L%
2、分组数据: 真实组界限
0.2-0.4 0.4-0.6 0.6-0.8 下界值L←0.8-1.0 →上界值U 1.0-1.2
频次 累计频次
累计百分比C%↑
121 182
363 545
36.3→下界累计百分比L% 54.5 →上界累计百分比U%
通过累计百分比中的50%点求出:
(1)根据统计表中的累计百分比, 找出含有50%的区间。

N f mo N
f mo 众值的频次。
异众比率越小,众值的代表性越好,信息量越 大。反之,一种比率越大,众值的代表性越差,所 提供的信息量越小。 异众比率是众值的补充。 例如:(男,10) 10 0 .2 50 (女,40)
(二)极差(range)R
——对定序以上变量分散程度的度量。 R=max-min(观察的最大值减去最小值) 例如:1,2,3,4,6 R=6-1=5
70
60

每天一点统计学——数据集中趋势的量度

每天一点统计学——数据集中趋势的量度

每天一点统计学——数据集中趋势的量度
在统计学中,把握数据的集中趋势,对于了解事物的本质特征、掌握事物发展变化的规律,具有非常重要的作用。

均值、中位数和众数能很好地量度数据的集中趋势。

均值
均值又叫算数平均数,它分为简单算术平均数、加权算术平均数。

它主要适用于数值型数据(像重量、长度、时间等只能用数字描述的数据),不适用于类别数据(描述事物性质或特征的数据)。

就是将一组数据的和除以数据的个数。

它在统计学中有一个专门的符号:μ(读“谬”)。

简单算数平均数,主要用于未分组的原始数据,计算公式为:
加权算术平均,主要用于处理经分组整理的数据(分组的数据又叫做“频数”),计算公式为:
中位数
把一些数据按照高低排序后找出正中间的一个数值,叫做中位数。

求中位数三步法:
1.按顺序排列数字,从最小值排列到最大值。

2.如果有奇数个数值,则中位数为位于中间的数值。

如有n个数,则中间数的位置为(n+1)/2。

3.如果有偶数个数值,则将两个中间数相加,然后除以2。

中间位置的算法是:(n+1)/2。

兩个中间数分别位于这个中间位置的两侧。

众数
众数是一组数据中出现次数最频繁的数值,代表数据的一般水平。

如果在一组数据中,只有一个变量值出现次数最多,则变量值即为众数;如果有两个(或多个)变量值出现次数相同并最多,那么,两个(或多个)变量值都是众数;如果有两个(或多个)变量值出现次数最多但不相同,则出现次数最多的数值是主要众数,其他为次要众数。

当然数据中变
量值出现的次数都相同,则该数据没有众数。

第三章--统计分布的数值特征

第三章--统计分布的数值特征

3*(1/1.5+1/0.7+1/1.2)
某超市香蕉,梨,苹果某日的销售价格见表
水果 销售 销售额 名称 价格
H
香蕉 1.5 梨 0.7 苹果 1.2 合计 -
4500 3500 7200 15 200
= 销售总额 ( m) 销售量 ( m) x
=
15200 14000
= 1.0857 (元 斤)
= 企业利润额( xf ) 企业占用资金( f )
= 54 280 = 19.3%
3、是非标志的平均数
是非标志:也称交替标志,当总体单位某种品 质标志的具体表现为“是”与“非”或“有”与 “无”两种情况时,这种品质标志就称为是非标 志。平均数的计算:把具有某种特征的用“1”表
示,不具有该种特征的用“0”表示。
(三)几何平均数(G)
另一种形式的平均数,是N 个变量值乘 积的 N 次方根。主要用于计算平均比率和 平均速度。几何平均数也有简单几何平均 数和加权几何平均数两种。
1、简单几何平均数
计算公式:Gm = n x1 x2 xn = n n xi
应用条件:资料未分组(各变量值次i=1数都是1)。 例:某产品需经三个车间加工,已知第一个车间 加工合格率为95%,第二个车间加工合格率为 90%,第三个车间加工合格率为98%,求三个 车间的平均加工合格率
4、算术平均数的数学性质
(1)各个变量值与其平均数离差之和等于零
x - x= 0
( x - x )f = 0
(2)各个变量值与其平均数离差平方之和为最小值
x - x2 = 最小值
x - x2f = 最小值
(3)给每个变量值增加或减少一个任意数A,则 算术平均数也相应增加或减少这个任意数A。

集中趋势的指标描述

集中趋势的指标描述

集中趋势的指标描述
集中趋势的指标描述了数据的集中程度,即数据在整个数据集中的分布情况。

常用的集中趋势的指标有均值、中位数和众数。

1. 均值(Mean):均值是所有数据的总和除以数据的个数,即数据的平均值。

均值可以较好地反映数据的整体水平,但对于有极端值或离群点的数据集,均值容易受到影响。

2. 中位数(Median):中位数是将数据按照大小进行排序后,位于中间位置的数值。

如果数据个数为奇数,中位数就是中间的那个数;如果数据个数为偶数,中位数是中间两个数的平均值。

中位数对于受到极端值或离群点影响的数据集更具有稳定性。

3. 众数(Mode):众数是数据集中出现最频繁的数值或数值组合。

对于离散型数据或有明显分组的连续性数据,众数较容易计算和理解。

这些集中趋势的指标可以帮助人们了解数据的分布情况和集中程度,从而更好地分析和解释数据。

数据的集中趋势导课

数据的集中趋势导课

数据的集中趋势导课
当我们面对大量数据时,如何从中提取出有意义的信息?如何用简洁的方式表达数据的特征?这就需要用到统计学中的集中趋势。

二、什么是集中趋势?
集中趋势是统计学中描述数据分布形态的一个基本概念,指的是数据总体或样本的中心位置。

简单来说,它是一种代表数据整体趋势的值。

三、集中趋势的度量方法
常见的集中趋势的度量方法有:均值、中位数和众数。

1. 均值
均值是数据集合中所有数值的总和除以数值的个数,计算均值时需要考虑数据的大小关系。

均值的代表性良好,但是受极端值的影响很大。

2. 中位数
中位数是将数据集合中的数据按大小排列后中间位置的值,它不受极端值的影响,
更具有代表性。

3. 众数
众数是数据中出现频率最高的值,尤其对于离散变量有很好的描述效果。

四、集中趋势的选择方法
在实际应用中,应根据不同的数据类型和分布形态选择不同的集中趋势度量方法。

1. 当变量类型为连续变量时,同时考虑均值、中位数和标准差,通过观察其分析得出结论。

2. 当变量类型为离散变量时,优先考虑众数;当众数不能代表数据集合时,再考虑中位数和均值。

五、总结
集中趋势是描述数据总体或样本的中心位置,是统计学中的基本概念之一。

常用的集中趋势度量方法有:均值、中位数和众数。

在实际应用时,应根据不同的数据类型和分布形态选择不同的集中趋势度量方法。

第三章_集中趋势的度量

第三章_集中趋势的度量

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(二)计算方法
1、设一组数据为:x1 ,x2 ,… ,xn ,简单均值的 计算公式为
x1 x2 xn i 1 x n n
x
n
i
Any measure based on sample data is called a statistic.
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原始数据:
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(Central tendency)
1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度
2.测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值
4.低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据, 反过来,高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数 据 5.选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势,要根据所掌握 的数据的类型来确定
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一、总体平均数(The population mean)
(一)概念
用总体中各单位某一数量标志值之和除以单位 总数
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(二)计算方法
1、设一组数据为:X1 ,X2 ,… ,XN ,简单均值的 计算公式为
X 1 X 2 X N i 1 N N
位置 N+1 6+1 3.5 2 2 中位数 8 + 9 8.5 2
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第三节 众数(mode)
(一)概念:众数是一组出现次数最多的变量值,
一般用M0来表示。 (二)确定方法:根据掌握资料的不同,众数的 确定方法两种:
方法一:根据未分组数据或单项变量数列 计算众数,只需找出出现次数最多 的变量值即为众数。
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(二)计算方法
1、根据未经分组整理的原始数据计算调和平均数, 、根据未经分组整理的原始数据计算调和平均数, 采用简单式。 采用简单式。总体调和平均数和样本调和平均数的计 算公式为: 算公式为:
H= N 1 1 1 + +K + x1 x2 xn
n 1 1 1 + +… + x1 x2 xn
原始数据: 原始数据
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4
5
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x + x2 +L xn + 1 x= n 4 + 4 +5+ 7 +1 0 = 5 =6
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三、算术平均数的特点(The properties of the
arithmetic mean)
1、变量值与其均值的离差之和等于零。即: 、变量值与其均值的离差之和等于零。
∑Xf X= ∑f
∑Xf = 1 ∑ X Xf
∑m = X = m ∑X
h
中 m f f 式 : =X , =
m X
m是一种特定权数,它不是各组变量值出现的次 是一种特定权数, 而是各组标志值总量。 数,而是各组标志值总量。
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ห้องสมุดไป่ตู้
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有三种蔬菜,甲每千克1元 例1 有三种蔬菜,甲每千克 元,乙每千克 0.8元,丙每千克 元 丙每千克0.5元,现各买 元, 元 现各买1元 求平均价格。 求平均价格。
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=
N n 1 ∑xi i= 1
h=
n = n 1 ∑xi i= 1
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2、加权调和平均数分别为: 、加权调和平均数分别为:
m + m2 +L+ mn 1 H= m m2 mn 1 + +… + x1 x2 xn
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在社会经济统计学中经常用到的仅是一种特定 权数的加权调和平均数。即有以下数学关系式成立: 权数的加权调和平均数。即有以下数学关系式成立:
GM = N X1 × X2 ×L XN × = 4 104.5%×102.0%×103.5%×105.4% =103.84%
平均收益率=103.84%平均收益率=103.84%-1=3.84%
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六、调和平均数 (harmonic mean) )
(一)概念 调和是被研究对象中变量值倒数的算术平均数的 倒数。因此,又称为倒数的平均数。 倒数。因此,又称为倒数的平均数。一般用 H表示 H表示。 表示。 (二)计算方法 根据所掌握资料的不同也有简单式和加权式两种。 根据所掌握资料的不同也有简单式和加权式两种。 Excel HARMEAN
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第四节 分组数据的平均数、中位数以 及众数(The mean, median, and mode of grouped
data )
一、平均数 二、中位数 三、众数
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一、平均数
设分组后的数据为:X1 ,X2 ,… ,XK ,相应的频 数为: F1 , F2,… ,FK,加权均值的计算公式 加权均值的计算公式 为
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(Central tendency)
1. 一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度 2.测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值 测度集中趋势就是寻找数据一般水平的代表值或中心值 3.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 不同类型的数据用不同的集中趋势测度值 4.低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据, 低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据, 低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据 反过来, 反过来,高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数 据 5.选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势,要根据所掌握 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势, 选用哪一个测度值来反映数据的集中趋势 的数据的类型来确定
原始数据: 排 序: : 位 置:
24 22 21 26 20 20 21 22 24 26 1 2 3 4 5
N +1 5+1 位 = 置 = =3 2 2
中位数 = 22
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2、6个数据的算例 、 个数据的算例 原始数据: 10 5 9 排 序: 5 6 8 位 置: 1 2 3
方法一:根据未分组数据或单项变量数列 方法一 根据未分组数据或单项变量数列 计算众数, 计算众数,只需找出出现次数最多 的变量值即为众数。 的变量值即为众数。
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无众数 原始数据: 原始数据 10 一个众数 原始数据: 原始数据:
5 9 12
6
8
6
5
9
8
5
5
多于一个众数 原始数据: 原始数据: 25 28 28 36 42 42
12 6 8 9 10 12 4 5 6
N+1 位置= N+1 = 6+1= 3.5 2 2 中位数 = 8 + 9 = 8.5 2
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众数( 第三节 众数(mode) )
概念:众数是一组出现次数最多的变量值 众数是一组出现次数最多的变量值, (一)概念 众数是一组出现次数最多的变量值, 一般用M 来表示。 一般用 0来表示。 确定方法:根据掌握资料的不同, (二)确定方法:根据掌握资料的不同,众数的 确定方法两种: 确定方法两种:
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一、总体平均数(The population mean)
(一)概念
用总体中各单位某一数量标志值之和除以单位 总数
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(二)计算方法
1、设一组数据为:X1 ,X2 ,… ,XN ,简单均值的 简单均值的 计算公式为
X1 + X2 +L+ XN i=1 µ= = N N
∑X
N
i
Any measurable characteristic of a population is called a parameter.
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二、样本平均数(The sample mean)
(一)概念
用样本中各单位某一数量标志值之和除以样本 容量
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X1F + X2 F +L+ XN FN 1 2 X= = & F + F +L+ FN 1 2
∑X F
i= 1 K i i
K
∑F
i= 1 i
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【例题】根据表中的数据,计算50 名工人日加工零件数的均值 例题】根据表中的数据,计算50
某车间50名工人日加工零件均值计算表 按零件数分组 105~110 110~115 115~120 120~125 125~130 130~135 135~140 合计
某日三种蔬菜的批发成交数据 蔬菜 名称 甲 乙 丙 合计 批发价格(元) Xi 1.20 0.50 0.80 成交量(公斤) Fi 15000 25000 8000 48000
i i i i
成交额(元)
XiFi
18000 12500 6400 36900
HM
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∑X F = XF ∑X
(三)计算方法
X N+1 2 Me = 1 XN + XN + 1 2 2 2
当 为 数 N 奇 时 当 为 数 N 偶 时
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数值型未分组数据的中位数计算方法举例
1、5个数据的算例 、 个数据的算例
K
组中值(Xi) 107.5 112.5 117.5 122.5 127.5 132.5 137.5 —
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五、几何平均数 (geometric mean) )
(一)概念要点
1、集中趋势的测度值之一 2.N 个变量值乘积的 N 次方根 3、适用于特殊的数据 4、主要用于计算平均发展速度 Excel GEOMEAN
(二)计算方法
GM = N X1 × X2 ×L XN = N ∏Xi ×
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第一节 平均数(The mean)
一、总体平均数(The population mean) 二、样本平均数(The sample mean) 三、算术平均数的特点(The properties of the arithmetic
mean)
四、加权平均数(The weighted mean) 五、几何平均数(The geometric mean)
统计学
statistics
李欣先 Email:lixinxian2005@ tongjxxx@
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第三章 集中趋势的度量
(Measures of central tendency)
第一节 平均数(The mean) 第二节 中位数(The median) 第三节 众数(The mode) 第四节 分组数据的平均数、中位数以及 众数(The mean, median, and mode of grouped data ) 第五节 平均数、中位数以及众数的相对 位置(The relative positions of the mean, median, and mode)
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