数据的统计描述和分析.doc
数据的统计与分析方法
数据的统计与分析方法数据的统计与分析方法是指在收集和整理大量数据的基础上，运用合适的统计和分析技术，从中提取有用的信息和规律。
在各行各业中，数据的统计与分析方法被广泛应用，帮助人们做出科学的决策和预测，推动社会和经济的发展。
本文将介绍几种常见的数据统计与分析方法，包括描述统计、概率统计和回归分析。
一、描述统计描述统计是对数据进行整理和概括的方法，可以帮助人们更好地理解数据的特征。
主要包括以下几种常用技术：1. 中心位置度量：包括算术平均数、中位数和众数。
算术平均数是将所有数据相加后再除以数据的个数，能够反映数据的总体水平；中位数是将数据按大小排序后，位于中间位置的数，能够反映数据的中间水平；众数是数据中出现次数最多的数，能够反映数据的典型特征。
2. 变异程度度量：包括极差、方差和标准差。
极差是最大值与最小值之间的差异，能够反映数据的离散程度；方差是各数据与平均数之差的平方的平均数，能够反映数据的波动程度；标准差是方差的平方根，能够反映数据的分散程度。
3. 分布形态度量：包括偏度和峰度。
偏度是数据分布的不对称程度，可以通过计算三阶中心矩来度量；峰度是数据分布的陡峭程度，可以通过计算四阶中心矩来度量。
二、概率统计概率统计是以概率论为基础，通过对数据的概率分布进行分析和推断，得出数据的统计规律。
主要包括以下几种方法：1. 概率分布：常见的概率分布包括正态分布、泊松分布和指数分布，可根据数据的特征选择合适的概率分布模型，并利用统计方法进行参数估计。
2. 假设检验：假设检验是用于判断数据是否遵循某种假设的方法。
根据已有数据的样本统计量，与所设定的假设进行比较，通过计算得到的显著性水平，来决策是否拒绝或接受原假设。
3. 区间估计：区间估计是通过样本数据对总体的参数进行估计。
通过计算样本均值与标准差，结合概率分布的性质，得出参数在一定置信水平下的置信区间。
三、回归分析回归分析是用于研究变量之间相互关系的一种方法。
描述性统计分析报告
描述性统计分析报告引言：统计数据是现代社会中不可或缺的一部分，它为我们提供了了解各种现象和现实情况的重要工具。
在本篇文章中，我们将进行一项关于某地区居民收入的描述性统计分析，通过对数据的分析和解释，将展示出居民收入的整体状况以及在不同人口群体之间的差异。
数据来源和样本：本次统计分析所用的数据来自于某地区政府统计部门的年度统计报告，并且涵盖了该地区所有居民的收入情况。
样本总数为1000，通过随机抽样方式选取了不同年龄、教育水平、职业和家庭收入水平的居民。
总体数据分析：1. 平均收入：通过对数据进行计算，我们得出该地区居民的平均收入为12000元。
2. 中位数：进行中位数的计算后，我们发现该地区居民的中位数收入为10000元。
3. 众数：进行众数的计算后，我们发现该地区居民的众数收入为8000元。
居民收入差异分析：1. 年龄差异：我们将居民按照年龄分组，并计算每个年龄组的平均收入。
结果显示，年龄在25岁到34岁之间的居民平均收入最高，为15000元，而年龄在55岁以上的居民平均收入最低，为8000元。
2. 教育水平差异：根据居民的教育水平进行分组，并计算每个组的平均收入。
结果显示，高中及以下文凭的居民平均收入最低，为8000元，而拥有本科及以上学历的居民平均收入最高，为15000元。
3. 职业差异：我们将居民按照职业进行分组，并计算每个职业的平均收入。
结果显示，专业人士和经理人员的平均收入最高，为20000元，而服务和销售行业的居民平均收入最低，为8000元。
4. 家庭收入差异：我们将居民按照家庭收入水平进行分组，并计算每个组的平均收入。
结果显示，家庭收入水平较高的居民平均收入较高，为16000元，而家庭收入水平较低的居民平均收入较低，为10000元。
结论：通过对该地区居民收入数据的描述性统计分析，我们可以得出以下结论：该地区居民的平均收入为12000元，中位数为10000元，众数为8000元。
同时，在不同人口群体之间存在明显的收入差异，包括年龄、教育水平、职业和家庭收入水平等方面。
报告中的描述性统计和变量分析
报告中的描述性统计和变量分析引言：描述性统计和变量分析是数据分析的重要组成部分，它们提供了对数据集的整体情况和特征进行解释和描述的方法。
本文将介绍描述性统计和变量分析的基本概念和方法，并通过具体的示例说明其应用场景和实际价值。
第一部分：描述性统计的基本方法1.1 平均值和中位数的比较与解释平均值和中位数是描述数据集中心趋势的重要统计量。
通过比较平均值和中位数的差异，我们可以了解数据集中是否存在极端值或者数据偏离的情况，并进一步分析其原因和影响。
1.2 方差和标准差的计算与解释方差和标准差是描述数据集离散程度的统计量。
它们可以帮助我们判断数据的散布情况和数据的可靠性。
较大的方差和标准差意味着数据的波动较大，反之则表示数据的波动较小。
1.3 频率分布表的绘制与分析频率分布表是将数据按照不同取值范围进行分类并计算各个类别的频数和频率的方法。
通过绘制频率分布表，我们可以直观地了解数据分布情况，并分析数据的集中度和分散度。
第二部分：变量分析的基本方法2.1 相关分析的概念与应用相关分析用于衡量两个变量之间的关系程度，常用的方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
通过相关分析，我们可以了解不同变量之间是否存在显著相关性，并进一步解释其背后的原因和机制。
2.2 回归分析的基本原理与应用回归分析用于探究一个或多个自变量与一个因变量之间的关系，常用的方法包括简单线性回归和多元线性回归。
通过回归分析，我们可以预测因变量在给定自变量条件下的取值，并评估自变量对因变量的影响程度。
2.3 t检验与方差分析的原理与应用t检验和方差分析用于比较两个或多个样本之间的差异，以评估变量在不同组别或处理条件下的显著性差异。
通过t检验和方差分析，我们可以判断样本之间是否存在显著差异，并进一步分析差异的原因和影响。
结论：描述性统计和变量分析是数据分析中不可或缺的工具，它们提供了对数据集的全面理解和深入解释的方法。
在报告中进行描述性统计和变量分析，可以帮助读者快速了解数据的整体特征和变量之间的关系，提高报告的可读性和可信度。
数据的统计和分析掌握如何统计和分析数据
数据的统计和分析掌握如何统计和分析数据在当今大数据时代，数据的统计和分析已经成为各行各业不可或缺的技能。
无论是科研、市场营销还是企业管理，准确地掌握和解读数据都是取得成功的关键。
本文将介绍数据的统计和分析的基本概念，以及一些常用的方法和工具，帮助读者学会如何进行数据的统计和分析。
一、数据统计的基本概念数据统计是指对收集到的数据进行整理、分类和总结的过程。
在数据统计中，通常会对数据进行描述性统计和推断性统计两种分析。
1. 描述性统计描述性统计是对数据的基本情况进行概括和总结，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、极差等。
通过描述性统计可以初步了解数据的基本特征。
2. 推断性统计推断性统计是利用已有的样本数据对总体数据进行推断和预测。
通过推断性统计可以从一个样本的观察结果中得出总体的一般性质。
常见的推断性统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
二、数据分析的基本步骤数据分析是在数据统计的基础上，通过运用科学的方法和工具来揭示数据背后的规律和趋势。
以下是数据分析的基本步骤：1. 确定分析目标：首先要明确自己的分析目标，了解自己想要通过数据分析得出什么结论或者解决什么问题。
2. 数据收集与清洗：收集与分析目标相关的数据，并对数据进行清洗，剔除异常值和缺失值，确保数据的完整和准确性。
3. 数据探索：对数据进行探索性分析，包括绘制图表、计算统计指标、寻找变量间的关联等，以揭示数据的基本特征。
4. 建立模型：根据分析目标和数据特点，选择合适的模型或方法，建立数据分析模型。
5. 模型评估与优化：对建立的模型进行评估和优化，确保模型的精确性和有效性。
6. 结果呈现：最后将分析结果以清晰、易懂的方式呈现出来，以便对结果进行解读和应用。
三、常用的数据统计和分析方法1. 直方图：用来描述数据的频数分布情况，横轴表示不同的取值范围，纵轴表示频数或频率。
2. 散点图：用来描述两个变量之间的关联关系，横轴和纵轴分别表示两个变量的取值。
1统计学-数据的描述性分析
③ 对某些不具有数学特点或不能用数字测定的 现象，可用中位数求其一般水平。
负偏 注: (1)中位数总是介于众数和平均数之间.
正偏
(2) 皮尔逊经验法则 分布在轻微偏斜的情况下,众数、中位数和算术平均 数数量关系的经验公式为:
x M o 3( x M e )
根据卡尔· 皮尔逊经验公式，还可以推算出：
●
(1).各变量值与均值的离差之和等于零.
x
n i =1
n i
i
x =0
(2).各变量值与均值的离差平方和最小.
x
i =1
x = min
2
△ 算术平均数的特点
算术平均数适合用代数方法运算，因此运用 比较广泛； 易受极端变量值的影响，使 X 的代表性变小； 受极大值的影响大于受极小值的影响； 当组距数列为开口组时，由于组中值不易确 定，使 X 的代表性也不很可靠;同时要求各单位 标志值在组内是均匀分布的，此时各组的平均数正好 等于它的组中值。故用组中值计算得出来的平均数只 能是一个近似值。
总体均值常用X 或 表示,样本均值常用 x 表示,样本均值 的计算公式: 简单算术平均数:
x1 x2 xn x n n
x
x
i 1
n
i
加权算术平均数:
x
i 1 n
n
i
fi
i
f
权数的意义和作用
• 权数:各组次数(频数)的大小所对应的标志值对平均数 的影响具有权衡轻重的作用. • 当各组的次数都相同时,即当 f1 =f 2 =f3 = =f n 时: 加权算术平均数就等于简单算术平均数.
2.中位数(Median)
中位数是一组数据按一定顺序排列后,处于中间位置 上的变量
数据的统计和分析
数据的统计和分析数据在现代社会中扮演着举足轻重的角色。
它们不仅反映了现实世界的情况，还为决策和策划提供了有力的依据。
在这篇文章中，我们将探讨数据的统计和分析方法，以及如何利用这些方法获取有关特定问题的见解。
一、数据采集与整理数据的统计和分析首先需要获得相关的数据。
数据采集可以通过不同途径进行，例如实地调研、问卷调查、实验观测等。
采集到的数据可能是定量数据（如身高、体重等可以用数值表示的数据）或定性数据（如喜好、态度等难以用数值表示的数据）。
完成数据采集后，我们需要对数据进行整理和清洗，确保数据的准确性和一致性。
二、描述性统计描述性统计是对数据进行基本的整理和分析，以了解数据的基本性质。
它通常涉及到以下几个方面：1.中心趋势的度量：通过计算众数、中位数和平均数等指标，可以了解数据的集中程度和典型值。
例如，在收集到一组学生成绩后，可以计算平均成绩，以了解整体的学业水平。
2.离散程度的度量：通过计算极差、方差和标准差等指标，可以衡量数据的分散程度。
离散程度越大，代表数据的分布越分散。
例如，在分析销售额的数据时，可以计算标准差来评估销售额的波动性。
3.数据分布的图形展示：利用直方图、箱线图等图形工具，可以直观地展示数据的分布情况。
图形展示有助于我们更好地理解数据的模式和特征。
三、推断统计推断统计是在对样本数据进行分析的基础上，对总体特征作出估计和推断。
它可以通过统计假设检验和置信区间等方法来帮助我们得出结论。
1.统计假设检验：通过对样本数据进行分析，然后与一个特定的假设相比较，来判断该假设是否成立。
这个假设可以是“两组样本的平均值是否相等”或“观察到的数据模型是否符合某种理论模型”等问题。
统计假设检验能够帮助我们进行科学的推断和判断。
2.置信区间估计：在样本数据的基础上，利用统计方法计算出一个置信区间，以表明对总体特征的估计范围。
例如，在抽样调查中，我们可以利用置信区间估计来推断某个总体特征的范围。
四、因果关系的建立数据的统计和分析也可以帮助我们建立因果关系的模型。
统计学教案统计数据的描述与分析
统计学教案统计数据的描述与分析主题：统计学教案——统计数据的描述与分析引言：统计学是一门研究如何收集、分析和解释数据的学科。
在现代社会中，统计学在各个领域都起着重要作用，帮助我们了解和解释各种现象。
本教案将介绍统计学中数据的描述和分析方法，以及如何运用这些方法进行实际问题的解决。
一、数据的描述在统计学中，我们经常需要描述数据的特征，以便更好地理解和分析数据。
以下是几种常用的描述统计量：1. 平均数：平均数是数据的总和除以观测次数的结果。
它是最直观也是最常用的描述统计量。
2. 中位数：中位数是将数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
3. 众数：众数是数据中出现次数最多的数值。
4. 极差：极差是数据最大值与最小值之间的差异。
5. 方差：方差表示数据的离散程度，是各个观测值与平均数之差的平方的平均值。
6. 标准差：标准差是方差的平方根，用于度量数据分布的广度。
二、数据的分析数据分析是统计学的核心内容，通过分析数据可以得出结论和推断。
以下是几种常用的数据分析方法：1. 频率分析：频率分析是按照某个变量的取值进行分类，然后统计每个分类的频数。
2. 相关分析：相关分析用于判断两个变量之间的关系和相关性。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
3. 回归分析：回归分析用于研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向。
4. 置信区间：置信区间是用来估计未知参数真值区间的统计量。
通过计算得出的置信区间可以帮助我们对未知参数进行推断。
小结：统计学作为一门重要的学科，提供了丰富的工具和方法来描述和分析数据。
数据的描述能够帮助我们理解数据的特征，数据的分析则能够帮助我们得出结论和推断。
通过学习统计学，我们可以更好地应用这些知识解决实际问题，提高数据分析的准确性和效率。
参考文献：1. 劳伦斯·S.沃尔斯（2013），《统计学导论》。
2. 陈忠进，王洪敏（2017），《应用统计学》。
注：本教案属于纯粹的学术内容，与任何政治、色情等不相关。
数据的统计与分析
数据的统计与分析数据的统计与分析是研究数据收集、整理、描述和解释的一种方法。
它包括数据的收集、数据的整理、数据的描述和数据的分析四个步骤。
一、数据的收集数据的收集是研究的第一步，可以通过调查、观察、实验等方式进行。
收集数据时要注意数据的真实性、准确性和可靠性。
二、数据的整理数据的整理是将收集到的数据进行归类、排序和处理的过程。
常用的整理方法有表格法、图形法和统计量表示法。
三、数据的描述数据的描述是通过图表、统计量等手段对数据的分布、趋势、规律等进行展示。
常用的描述方法有条形图、折线图、饼图、散点图等。
四、数据的分析数据的分析是对数据进行解释和推理的过程，目的是发现数据背后的规律和趋势。
常用的分析方法有频数分析、百分比分析、平均数、中位数、众数等统计量的计算和比较等。
五、概率与统计概率是研究事件发生可能性的一种数学方法。
常用的概率计算方法有古典概型、几何概型和条件概率等。
统计是研究数据收集、整理、描述和解释的一种方法，它包括数据的收集、数据的整理、数据的描述和数据的分析四个步骤。
六、统计图表统计图表是数据整理和描述的重要工具。
常用的统计图表有条形图、折线图、饼图、散点图等。
七、数据的处理数据的处理是对数据进行加工、转换和分析的过程。
常用的处理方法有数据的清洗、数据的转换、数据的插补等。
八、统计推断统计推断是通过样本数据对总体数据进行推断和预测的一种方法。
常用的统计推断方法有假设检验、置信区间等。
九、回归分析回归分析是研究变量之间相互关系的一种统计方法。
常用的回归分析方法有线性回归、多元回归等。
十、统计软件统计软件是进行数据统计和分析的重要工具。
常用的统计软件有SPSS、SAS、R等。
以上就是数据的统计与分析的相关知识点，希望对你有所帮助。
习题及方法：某学校进行了一次数学测试，共有100名学生参加。
以下是部分学生的成绩：80, 85, 90, 88, 87, 92, 84, 86, 91, 83求这组数据的众数、中位数和平均数。
数据统计及分析方法
数据统计及分析方法数据在现代社会中扮演着越来越重要的角色，如何对数据进行统计及分析显得尤为重要。
在本文中，将会阐述一些常见的数据统计及分析方法，包括描述性统计、推论统计、回归分析和数据可视化等。
一、描述性统计描述性统计是对数据进行汇总和概括的一种方法，主要通过测量中心趋势和离散程度来描述数据集合的特征。
1.测量中心趋势常见的测量中心趋势有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的总和除以数据的个数，适用于单峰分布的数据。
中位数是将数据按大小排列后位于中间的数，适用于偏态分布的数据。
众数是出现次数最多的数，适用于多峰分布的数据。
2.离散程度常见的离散程度有标准差、方差和极差。
标准差是对平均数周围数据分布的度量，方差是标准差的平方。
极差是最大值与最小值之间的差。
二、推论统计推论统计主要通过对样本进行分析来推断总体的特征。
其主要方法包括假设检验、置信区间和抽样分布。
1.假设检验假设检验是根据样本的情况推断总体的特征。
一般来说，假设检验包含原假设和备择假设。
原假设是指总体参数的某一个值等于某个固定值，而备择假设是指总体参数的某一个值不等于某个固定值。
通过对样本数据进行分析，可以拒绝或接受原假设。
2.置信区间置信区间是根据样本数据计算出总体参数值的可能范围。
置信区间的大小受到置信水平和样本大小的影响。
通常来说，置信水平越高，置信区间的大小越大，而样本大小越大置信区间的大小越小。
3.抽样分布抽样分布是指多次从总体中随机抽取一个样本后计算出来的样本统计量的分布。
抽样分布通常是以正态分布来近似描述的。
在推论统计中，抽样分布的重要作用是用来计算假设检验的概率值。
三、回归分析回归分析是根据样本数据建立总体参数之间的关系模型。
回归分析适用于因变量与自变量之间存在线性关系的情况。
在回归分析中，线性回归模型是一个最常用的模型，它可以通过最小二乘法来确定模型的参数。
四、数据可视化数据可视化是通过图像和图表将数据以视觉形式传达给用户的过程。
数据的收集、整理与描述、分析
个性化教学辅导教案教师活动1、（2017.南宁）红树林中学共有学生1600人，为了解学生最喜欢的课外体育运动项目的情况，学校随机抽查了200名学生，其中有85名学生表示最喜欢的项目是跳绳，则可估计该校学生中最喜欢的课外体育运动项目为跳绳的学生有人．2、（2017.南宁）今年世界环境日，某校组织以保护环境为主题的演讲比赛，参加决赛的6名选手成绩（单位：分）如下：8.5，8.8，9.4，9.0，8.8，9.5，这6名选手成绩的众数和中位数分别是（）A．8.8分，8.8分B．9.5分，8.9分C．8.8分，8.9分D．9.5分，9.0分3、（2017.南宁）为调查广西北部湾四市市民上班时最常用的交通工具的情况，随机抽取了四市部分市民进行调查，要求被调查者从“A：自行车，B：电动车，C：公交车，D：家庭汽车，E：其他”五个选项中选择最常用的一项，将所有调查结果整理后绘制成如下不完整的条形统计图和扇形统计图，请结合统计图回答下列问题：（1）在这次调查中，一共调查了名市民，扇形统计图中，C组对应的扇形圆心角是°；（2）请补全条形统计图；（3）若甲、乙两人上班时从A、B、C、D四种交通工具中随机选择一种，则甲、乙两人恰好选择同一种交通工具上班的概率是多少？请用画树状图或列表法求解．知识点一：统一调查1、数据的收集与整理（1）收集数据的一般步骤：①明：明确调查问题②定：确定调查对象③选：选择调查方法和调查形式④展：展开调查⑤理：整理调查结果⑥得：得出结论注意：①在选择调查方法和调查形式时通常用“调查问卷”的形式②选择收集数据的方法既要做到简便易行，又要真实全面（2）整理数据：统计中经常用表格整理数据，用划记法记录数据时，“正”字的每一划（笔画）代表一个数据例题：（2016.河池）要调查河池市中学生了解禁毒知识的情况，下列调查方式最适合的是（）A．在某中学抽取200名女生B．在某中学抽取200名男生C．在某中学抽取200名学生D．在河池市中学生中随机抽取200名学生2、描述数据的方法描述数据的方法有两种，统计表和统计图统计表：利用表格将要统计的数据填入相应的表格内，统计表中的数据比较准确，可以清楚地反映各个量的真实情况，但信息表达不够直观统计图：统计图主要有“条形图”和“扇形图”等，统计图的最大优点是将表格中的数据所呈现出来的信息直观化①条形统计图：用线段长度表示数据，条形统计图很容易看出数据的大小，便于比较，但不能清楚地反映各部分占总体的百分比②扇形统计图：扇形统计图是用整个圆表示总数，用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数，从扇形统计图中，我们可以看出各部分数量与总数的百分比以及它们之间的大小关系，但不能清楚地反映各部分数量的多少例2、（2017.玉林）如图是小强根据全班同学喜爱四类电视节目的人数而绘制的两幅不完整的统计图，则喜爱“体育”节目的人数是人．变式2、（2015.玉林）某校对学生上学方式进行了一次抽样调查，并根据此次调查结果绘制了一个不完整的扇形统计图，其中“其他”部分所对应的圆心角是36°，则“步行”部分所占百分比是．例3、（2016.贵港）在国务院办公厅发布《中国足球发展改革总体方案》之后，某校为了调查本校学生对足球知识的了解程度，随机抽取了部分学生进行一次问卷调查，并根据调查结果绘制了如图的统计图，请根据图中所给的信息，解答下列问题：（1）本次接受问卷调查的学生总人数是；（2）扇形统计图中，“了解”所对应扇形的圆心角的度数为，m的值为；（3）若该校共有学生1500名，请根据上述调查结果估算该校学生对足球的了解程度为“基本了解”的人数．例题3、（2015.柳州）如图，这是某校初三年级同学们最喜爱的一项课外运动调查结果扇形图，但负责画此图的同学忘记了最喜爱篮球运动的人数．（1）请你求出图中的x值；（2）如果该年级最喜爱跳绳运动的同学有144人，那么这个年级共有多少人？3、全面调查与抽样调查类别定义方法适用范围全面调查考察全体对象的调查叫全面调查问卷调查、访问调查、电话调查等一般当大厨的范围小、调查不具有破坏性、数据要求准确、全面时，利用全面调查抽样调查抽取一部分对象进行调查，然后根据调查数据推断全体对象的情况，这种方法称为抽样调查（1）简单随机抽样：总体中每一个各体都有一下相等的机会被抽到，当总体个数较少时，常采用简单随机抽样（2）分层抽样:当总体由有明显差异的几部分构成，可将总体按差异情况分成几个部分，然后按各部分所占的比例进行简单随机抽样当所调查对象涉及面大、范围广。
统计数据报告中的描述性统计分析
统计数据报告中的描述性统计分析统计数据报告是对大量数据进行整理和分析的一种形式，旨在总结和揭示数据中的模式、趋势和关系。
而其中的描述性统计分析则是其中重要的一部分，通过对数据进行统计和分析，可以帮助我们更好地理解数据的特征和背后的规律。
在本篇文章中，将从六个方面进行详细论述，介绍统计数据报告中的描述性统计分析。
一、数据的基本描述1. 样本量：描述数据的数量包括样本总量和每个观测变量的观测数量。
2. 平均数：平均数是最常用的统计指标，用于描述一组数据的中心趋势。
3. 中位数：中位数是按照从小到大的顺序排列数据后位于中间位置的数值，用于描述数据的中心位置。
4. 众数：众数是一组数据中出现次数最多的数值，用于描述数据的集中趋势。
5. 极差：极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，用于描述数据的变异程度。
6. 方差和标准差：方差是数值与平均数之间差异的平方和的平均值，标准差是方差的平方根，用于描述数据的离散程度。
二、数据的分布情况1. 频数分布表：频数分布表将数据分成若干个类别，统计每个类别中数据出现的次数，帮助我们了解数据的分布情况。
2. 直方图：直方图是一种用矩形表示不同类别频数的图表，直观地展示了数据的分布情况。
3. 箱线图：箱线图以五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）和异常值的方式展示了数据的分布情况。
三、数据的关系分析1. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的相关关系，通过计算相关系数来描述变量之间的线性关系强度和方向。
2. 散点图：散点图可以帮助我们观察到两个变量之间的关系，有助于了解变量之间的线性或非线性相关关系。
3. 回归分析：回归分析是一种用来研究因果关系的技术，可以通过建立回归方程来描述自变量对因变量的影响程度。
四、数据的偏倚度和峰度1. 偏倚度：偏倚度用于度量数据分布的对称性，可以帮助我们了解数据是否存在偏倚。
正偏表示数据右偏，负偏表示数据左偏。
2. 峰度：峰度用于度量数据分布的峰态，可以帮助我们了解数据是否呈现尖峭或平坦的分布形态。
流行病学数据的描述与统计分析
流行病学数据的描述与统计分析流行病学是研究疾病在一定群体或人群中发生、传播、演变规律的科学。
在流行病学研究中，数据的描述与统计分析是非常重要的环节。
本文将介绍流行病学数据的描述与统计分析方法，并通过实例来说明其应用。
一、疾病发病率与死亡率的描述1. 发病率（Incidence Rate）是指在一定时期内，在特定人群中某种疾病新发生的病例数，通常用每十万人中发生的病例数来表示。
例如，某市2019年新发生肺癌病例数为1000例，该市人口为200万人，则该市肺癌的年发病率为1000 / 200000 × 100000 = 500例/十万人。
2. 密度死亡率（Crude Death Rate）是指在一定时期内，在特定人群中因任何原因死亡的人数，通常用每十万人的死亡人数来表示。
例如，某地区2019年总共有10000人死亡，该地区人口为500万人，则该地区的年密度死亡率为10000 / 5000000 × 100000 = 200例/十万人。
二、数据的统计分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是对数据的整体情况进行描述和总结的方法。
常用的统计指标包括平均值、中位数、众数、标准差等。
例如，在研究某疾病的年龄分布时，可以计算平均年龄、中位年龄和年龄的标准差，从而对该疾病的患者年龄特点进行描述。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是通过绘制图表、计算相关系数等方法来发现数据的内在规律和特点。
例如，使用柱状图可以直观地显示不同年龄组患病人数的分布情况，使用散点图可以观察两个变量之间的相关性。
3. 排序分析排序分析是将数据按特定的指标排序，通过比较排名的差异来寻找相关因素。
例如，研究某疾病的风险因素时，可以将患者按照年龄、性别、吸烟状况等因素进行排序，再比较不同组之间的病发率差异。
4. 统计检验统计检验是用来验证假设的一种方法，常用于比较两组或多组数据之间的差异是否显著。
例如，当研究治疗方法的有效性时，可以使用t 检验或方差分析来比较不同组之间的疗效差异是否达到显著水平。
调查报告中的数据统计和分析方法
调查报告中的数据统计和分析方法在调查研究中，数据统计和分析是非常重要的环节，它们能够帮助我们理解数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
本文将介绍调查报告中常用的数据统计和分析方法，以及它们的应用场景和注意事项。
一、数据统计方法1. 描述性统计：描述性统计是对数据进行整理、概括和描述的方法。
常用的描述性统计指标包括均值、中位数、众数、标准差、方差等。
通过这些指标，我们可以了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
2. 频数分析：频数分析是对数据进行分类和计数的方法。
通过频数分析，我们可以了解不同类别的数据出现的频率和比例。
例如，在一项市场调查中，我们可以统计不同年龄段的受访者人数，以及各年龄段的比例。
3. 相关分析：相关分析用来研究两个或多个变量之间的关系。
常用的相关分析方法有皮尔逊相关系数和斯皮尔曼等级相关系数。
通过相关分析，我们可以了解变量之间的相关程度和相关方向，从而判断它们是否存在某种关联。
二、数据分析方法1. 统计推断：统计推断是通过对样本数据进行分析，得出对总体的推断结论的方法。
常用的统计推断方法包括参数估计和假设检验。
参数估计用来估计总体参数的取值，假设检验用来检验总体参数的假设。
2. 方差分析：方差分析是一种用于比较两个或多个样本均值是否有显著差异的方法。
方差分析将总体方差分解为组内方差和组间方差，通过比较组间方差与组内方差的大小，来判断样本均值是否存在显著差异。
3. 回归分析：回归分析用来研究自变量和因变量之间的关系，并建立预测模型。
常用的回归分析方法有线性回归分析、逻辑回归分析等。
通过回归分析，我们可以了解自变量对因变量的影响程度和方向，并进行预测和解释。
三、应用场景和注意事项1. 应用场景：数据统计和分析方法广泛应用于各个领域的调查研究中。
例如，在市场调研中，我们可以通过数据统计和分析方法了解消费者的购买行为和偏好；在医学研究中，我们可以通过数据统计和分析方法了解疾病的发病率和风险因素。
数据的统计描述和分析
数据的统计描述和分析数据是指通过观察、测量或收集而得到的事实或现象，是科学研究和决策制定的基础。
在进行数据分析时，需要对数据进行统计描述和分析，以便更好地了解数据的特征、规律和趋势。
下面将对数据的统计描述和分析方法进行详细介绍。
数据的统计描述主要包括中心趋势和离散程度两个方面。
中心趋势描述了数据的集中程度，常用的统计指标有均值、中位数和众数。
均值是将所有数据相加后除以数据的个数得到的平均值，可以反映数据的总体情况；中位数是将数据按大小顺序排列后的中间值，可以表示数据的中间水平；众数是数据中出现次数最多的数值，可以反映数据的频数分布状况。
离散程度描述了数据的波动程度，常用的统计指标有极差、方差和标准差。
极差是数据的最大值与最小值之间的差异，可以反映数据的范围；方差是各数据与均值之差的平方和的平均值，可以表示数据的离散程度；标准差是方差的平方根，可以反映数据的分布状况。
除了统计描述，数据还可以进行图形描述和分析。
常用的图形描述方法有直方图、饼图、散点图和折线图。
直方图可以展示数据的分布情况，横轴表示数据的取值范围，纵轴表示数据的频数或频率；饼图可以展示数据的占比情况，将数据按照不同类别进行划分；散点图可以表示两个变量之间的关系，横轴和纵轴分别表示两个变量的取值；折线图可以表示数据随时间的变化趋势。
数据的分析可以从不同的角度进行，包括描述性分析、比较分析和相关分析等。
描述性分析主要用于描述数据的特征，通过统计指标和图形展示数据的集中程度和离散程度；比较分析主要用于比较不同组别之间的差异，可以通过集中趋势和离散程度的比较来判断差异的大小；相关分析主要用于研究变量之间的关系，可以通过相关系数来度量变量之间的线性相关程度。
在进行数据的统计描述和分析时，需要注意以下几点。
首先，要选择合适的统计指标和图形描述方法，以便能够准确、全面地描述数据的特征；其次，要进行适当的数据清理和预处理工作，包括处理缺失值、异常值和重复值等；最后，要进行数据的可靠性和有效性检验，包括数据的抽样方法和样本大小的确定。
统计数据的表示与分析
统计数据的表示与分析统计数据的表示与分析是研究数据收集、整理、描述和解释的重要方法。
它包括数据的收集、数据的整理、数据的描述和数据的分析四个方面。
一、数据的收集数据的收集是统计学的基础，可以通过调查、观察、实验等方式进行。
收集数据时，要注意数据的真实性、准确性和全面性。
二、数据的整理数据的整理是对收集到的数据进行清洗、分类、排序等操作，以便于后续的描述和分析。
整理数据时，常用的方法有频数分布表、条形图、饼图等。
三、数据的描述数据的描述是对数据进行概括和总结的过程，常用的描述性统计量有众数、平均数、中位数、方差等。
通过这些统计量可以对数据的一般水平、波动情况等进行了解。
四、数据的分析数据的分析是对数据进行解释和推理的过程，常用的分析方法有假设检验、相关性分析、回归分析等。
通过这些方法可以对数据的背后规律进行探究。
在统计数据的表示与分析过程中，要熟练掌握各种统计方法，能够根据实际问题选择合适的统计量和方法进行分析，从而对数据进行科学合理的解释。
同时，还要注意保持数据的客观性，避免因为个人主观意识对数据进行分析，以确保分析结果的准确性。
习题及方法：1.习题：某班有50名学生，其中有20名男生，30名女生。
请用合适的统计图表示男生和女生的数量。
答案：可以用条形图来表示男生和女生的数量。
横轴表示男生和女生，纵轴表示数量。
男生用一个条形表示，女生用另一个条形表示，条形的高度分别对应男女生的人数。
2.习题：某商品在一个月内卖出了80件，其中有30件是在第一周卖出的，20件是在第二周卖出的，15件是在第三周卖出的，15件是在第四周卖出的。
请用合适的统计图表示每周卖出的商品数量。
答案：可以用条形图来表示每周卖出的商品数量。
横轴表示每周，纵轴表示数量。
每周卖出的商品数量用一个条形表示，条形的高度对应每周卖出的商品数量。
3.习题：某班级的学生身高数据如下：160cm, 165cm, 170cm, 168cm, 162cm, 166cm, 164cm, 163cm, 167cm, 161cm。
统计学中的数据表示和分析
统计学中的数据表示和分析数据表示和分析在统计学中扮演着重要的角色。
统计学是指通过收集、整理、分析和解释数据来描述和推断现象、探索规律、做出决策的科学方法。
数据的表示和分析是统计学中的基础，能够为我们提供关于现象或问题的全面信息，并帮助我们进行更深入的推断和决策。
本文将介绍统计学中数据表示和分析的基本概念和方法。
一、数据表示在统计学中，数据的表示是指将采集到的原始数据以合适的形式展示出来，以便我们更好地理解和分析数据。
常见的数据表示方法有表格、图标和统计指标等。
下面将分别进行介绍。
1. 表格表格是最常见和直观的数据表示形式之一。
通过将数据按行和列组织起来，可以清晰地呈现各个数据项之间的关系。
表格中，通常将变量放在列上，将观测值放在行上，每个单元格中填入相应的数据。
表格不仅可以展示原始数据，还可以计算各种统计指标，比如频数、百分比等。
2. 图标图标是利用图形表达数据的一种方式。
图标可以使数据更直观、形象，并且更容易被人们理解和记忆。
常见的图标有柱状图、折线图、饼图等。
柱状图可以用于比较各组数据的大小关系，折线图可以展示数据的趋势和变化，饼图可以表示不同部分在整体中的比例关系。
3. 统计指标统计指标是对数据进行整理和概括的量化指标。
常见的统计指标有均值、中位数、方差、标准差等。
这些指标能够帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
通过统计指标，我们可以对数据进行汇总和描述，更好地理解和分析数据。
二、数据分析数据分析是指对采集到的数据进行解释和推断的过程。
通过运用统计学的方法和技术，我们可以根据数据的特点和目的，对数据进行有效的分析，从而得出有关现象或问题的结论。
1. 描述统计描述统计是对数据进行整理和概括的过程。
通过计算和运用各种统计指标，比如均值、中位数、频数等，描述统计可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和分布形态。
通过描述统计，我们可以对数据进行汇总和描述，从而得出数据的基本特征。
2. 探索性数据分析探索性数据分析是对数据进行探索和发现的过程。
数据的统计与分析
数据的统计与分析数据是现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于各个领域和行业。
正确的数据统计与分析能够帮助我们深入了解现象背后的规律和趋势，为决策提供有力支持。
本文将探讨数据的统计与分析方法以及在实际应用中的重要性。
一、数据的统计方法数据统计是指采集、整理和描述数据的过程。
统计方法可以分为以下几种常见的形式：1.描述统计法：通过对数据进行整理和描述，了解数据分布的情况。
常用的描述统计方法包括数据的集中趋势、离散程度和分布形态等指标，如均值、中位数、众数、标准差等。
2.抽样调查法：通过从总体中随机选择一部分样本进行调查和收集数据，并通过对样本数据的分析来推断总体的特征和规律。
抽样调查法能够降低数据收集的成本和工作量，同时也能够获得相对准确的结果。
3.试验设计法：通过对实验的设计和实施，收集相关数据并进行分析，了解不同变量之间的因果关系和相互影响。
试验设计法可以用于验证理论和模型的有效性，为科学研究和实践提供指导。
4.推断统计法：通过对样本数据的分析，利用统计模型和方法进行推断和预测。
推断统计法可以帮助我们了解总体的特征和规律，并进行预测和决策。
二、数据的分析方法数据分析是指对已经收集和整理好的数据进行进一步的处理和分析，以获取更深入的认识和洞察。
下面介绍几种常用的数据分析方法：1.频率分析：通过对数据进行频数和频率的统计，了解数据的分布情况和特征。
频率分析可以帮助我们根据数据的分布情况进行分类和比较，进一步了解和把握数据的特点。
2.相关分析：通过计算和分析数据之间的相关系数，了解不同变量之间的相关关系。
相关分析可以帮助我们发现数据之间的内在联系和相互影响，为决策提供重要参考。
3.回归分析：通过建立数学模型，对数据之间的因果关系进行定量的分析和预测。
回归分析可以帮助我们了解变量之间的线性关系，并进行趋势预测和决策支持。
4.因子分析：通过对多个变量进行综合分析和整合，提取出共同的因子，并分析因子之间的关系和影响。
数据的统计与描述
print("d列的累加和结果为e列:\n",data[['d','e']])输出结果如图4-*所示。
图4-* 统计指标计算示例结果2.利用describe函数进行计算pandas提供了describe函数用来一次性计算数值型字段的八个统计指标，如表3-*所示。
表4-* 数值型字段的describe函数统计结果方法名称说明count 非空个数mean 均值std 标准差min 最小值25% 25%分位数50% 50%分位数，即中位数75% 75%分位数max 最大值在调用describe函数计算统计指标时，还可以采用describe()[i]（i=0,1,2,…）的方法调用某个统计指标，如用describe()[0]调用第1个统计指标count，describe()[1]调用第2个统计指标mean。
同时，还可以利用指标名称来调用指标，如describe()['25%']表示调用25%分位数，即调用下四分位数。
示例代码如下：des = data['a'].describe()print("a列的describe函数计算结果:\n",round(des,2)) #利用round函数保留所有2位小数print("a列的平均值= ",des[1])print("a列的25%分位数= ",des['25%'])输出结果如图4-*所示。
图4-* 统计指标计算示例结果二、分类型字段的统计与描述分类型字段是指该字段的具有分类作用，如省份名、城市名、商品类别等，分类型字段统计与描述主要是频数统计。
1.利用value_counts函数进行统计分析pandas提供了value_counts函数用来统计分类型字段的频数，value_counts函数的一般用法为：value_counts(normalize,ascending)其中，normalize表示是否按频率显示，True表示按频率显示，False表示按频数显示，默认为False，即默认按按频数显示。
数据的整理与描述性统计分析
数据的整理与描述性统计分析数据在我们的生活中无处不在，无论是学习、工作还是日常生活，我们都需要处理大量的数据。
而数据的整理与描述性统计分析是数学中的一项重要技能，它可以帮助我们更好地理解和利用数据。
一、数据的整理数据的整理是指将杂乱无章的数据按照一定的规则进行分类、排序和组织，以便更好地进行后续的分析和处理。
下面我们以一个简单的例子来说明。
假设小明是一位学生，他想统计自己每天的学习时间。
他在一周内记录下了每天的学习时间如下：周一：2小时周二：1.5小时周三：2.5小时周四：3小时周五：2小时周六：1小时周日：2.5小时为了更好地整理这些数据，小明可以将它们按照日期的顺序排列，得到如下的表格：日期学习时间（小时）周一 2周二 1.5周三 2.5周四 3周五 2周六 1周日 2.5通过整理数据，小明可以清晰地看到自己每天的学习时间，这有助于他更好地了解自己的学习情况。
二、描述性统计分析描述性统计分析是指通过对数据的整理和分析，得出数据的一些基本特征和规律。
下面我们以小明的学习时间为例，介绍几种常用的描述性统计分析方法。
1. 平均数平均数是最常用的描述性统计指标之一，它可以反映数据的集中趋势。
计算平均数的方法是将所有数据相加，然后除以数据的个数。
对于小明的学习时间来说，平均数可以通过以下公式计算：平均数 = (2 + 1.5 + 2.5 + 3 + 2 + 1 + 2.5) / 7 = 2.0714（保留四位小数）所以小明的平均每天学习时间约为2.0714小时。
2. 中位数中位数是将数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的数值。
对于小明的学习时间来说，中位数可以通过以下步骤计算：1）将数据按照大小顺序排列：1, 1.5, 2, 2, 2.5, 2.5, 32）找出处于中间位置的数值，即第4个数和第5个数：2和2.53）取这两个数的平均值：(2 + 2.5) / 2 = 2.25所以小明的学习时间的中位数为2.25小时。
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第十章 数据的统计描述和分析数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据，以下数理统计就简称统计，统计是以概率论为基础的一门应用学科。
数据样本少则几个，多则成千上万，人们希望能用少数几个包含其最多相关信息的数值来体现数据样本总体的规律。
描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据，使之系统化、条理化，以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。
它是统计推断的基础，实用性较强，在统计工作中经常使用。
面对一批数据如何进行描述与分析，需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计的最基本方法。
我们将用Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析。
§1 统计的基本概念1.1 总体和样本总体是人们研究对象的全体，又称母体，如工厂一天生产的全部产品（按合格品及废品分类），学校全体学生的身高。
总体中的每一个基本单位称为个体，个体的特征用一个变量（如x ）来表示，如一件产品是合格品记0=x ，是废品记1=x ；一个身高170（cm ）的学生记170=x 。
从总体中随机产生的若干个个体的集合称为样本，或子样，如n 件产品，100名学生的身高，或者一根轴直径的10次测量。
实际上这就是从总体中随机取得的一批数据，不妨记作n x x x ,,,21Λ，n 称为样本容量。
简单地说，统计的任务是由样本推断总体。
1.2 频数表和直方图一组数据（样本）往往是杂乱无章的，作出它的频数表和直方图，可以看作是对这组数据的一个初步整理和直观描述。
将数据的取值范围划分为若干个区间，然后统计这组数据在每个区间中出现的次数，称为频数，由此得到一个频数表。
以数据的取值为横坐标，频数为纵坐标，画出一个阶梯形的图，称为直方图，或频数分布图。
若样本容量不大，能够手工作出频数表和直方图，当样本容量较大时则可以借助Matlab 这样的软件了。
让我们以下面的例子为例，介绍频数表和直方图的作法。
例1 学生的身高和体重（i）数据输入数据输入通常有两种方法，一种是在交互环境中直接输入，如果在统计中数据量比较大，这样作不太方便；另一种办法是先把数据写入一个纯文本数据文件data.txt中，格式如例1的表格，有20行、10列，数据列之间用空格键或Tab键分割，该数据文件data.txt存放在matlab\work子目录下，在Matlab中用load命令读入数据，具体作法是：load data.txt20 个数据的矩阵。
这样在内存中建立了一个变量data，它是一个包含有10为了得到我们需要的100个身高和体重各为一列的矩阵，应做如下的改变：high=data(:,1:2:9);high=high(:)weight=data(:,2:2:10);weight=weight(:)（ii）作频数表及直方图用hist命令实现，其用法是：[N,X] = hist(Y,M)数组（行、列均可）Y的频数表。
它将区间[min(Y),max(Y)]等分为M份（缺省时M设定为10），N返回M个小区间的频数，X返回M个小区间的中点。
hist(Y,M)数组Y的直方图。
对于例1的数据，编写程序如下：load data.txt;high=data(:,1:2:9);high=high(:);weight=data(:,2:2:10);weight=weight(:);[n1,x1]=hist(high)%下面语句与hist命令等价%n1=[length(find(high<158.1)),...% length(find(high>=158.1&high<161.2)),...% length(find(high>=161.2&high<164.5)),...% length(find(high>=164.5&high<167.6)),...% length(find(high>=167.6&high<170.7)),...% length(find(high>=170.7&high<173.8)),...% length(find(high>=173.8&high<176.9)),...% length(find(high>=176.9&high<180)),...% length(find(high>=180&high<183.1)),...% length(find(high>=183.1))][n2,x2]=hist(weight)subplot(1,2,1)hist(high)subplot(1,2,2)hist(weight)计算结果略，直方图如下图所示：什么规律。
要想从数值上给出更确切的描述，需要进一步研究反映数据特征的所谓“统计量”。
直方图所展示的身高的分布形状可看作正态分布，当然也可以用这组数据对分布作假设检验。
例2 统计下列五行字符串中字符a 、g 、c 、t 出现的频数1.aggcacggaaaaacgggaataacggaggaggacttggcacggcattacacggagg2.cggaggacaaacgggatggcggtattggaggtggcggactgttcgggga3.gggacggatacggattctggccacggacggaaaggaggacacggcggacataca4.atggataacggaaacaaaccagacaaacttcggtagaaatacagaagctta5.cggctggcggacaacggactggcggattccaaaaacggaggaggcggacggaggc解 把上述五行复制到一个纯文本数据文件shuju.txt 中，放在matlab\work 子目录下，编写如下程序：clcfid1=fopen('shuju.txt','r');i=1;while (~feof(fid1))data=fgetl(fid1);a=length(find(data==97));b=length(find(data==99));c=length(find(data==103));d=length(find(data==116));e=length(find(data>=97&data<=122));f(i,:)=[a b c d e a+b+c+d];i=i+1;endfhe=[sum(f(:,1)) sum(f(:,2)) sum(f(:,3)) sum(f(:,4))...sum(f(:,5)) sum(f(:,6))]fid2=fopen('pinshu.txt','w');fprintf(fid2,'%8d %8d %8d %8d %8d %8d\n',f');fclose(fid1);fclose(fid2);我们把统计结果最后写到一个纯文本文件pinshu.txt 中，在程序中多引进了几个变量，是为了检验字符串是否只包含a 、g 、c 、t 四个字符。
1.3 统计量假设有一个容量为n 的样本（即一组数据），记作),,,(21n x x x x Λ=，需要对它进行一定的加工，才能提出有用的信息，用作对总体（分布）参数的估计和检验。
统计量就是加工出来的、反映样本数量特征的函数，它不含任何未知量。
下面我们介绍几种常用的统计量。
（i ）表示位置的统计量—算术平均值和中位数 算术平均值（简称均值）描述数据取值的平均位置，记作x ，∑==ni i x n x 11 （1） 中位数是将数据由小到大排序后位于中间位置的那个数值。
Matlab 中mean(x)返回x 的均值，median(x)返回中位数。
（ii ）表示变异程度的统计量—标准差、方差和极差标准差s 定义为2112)(11⎥⎦⎤⎢⎣⎡--=∑=n i i x x n s （2） 它是各个数据与均值偏离程度的度量，这种偏离不妨称为变异。
方差是标准差的平方2s 。
极差是),,,(21n x x x x Λ=的最大值与最小值之差。
Matlab 中std(x)返回x 的标准差，var(x)返回方差，range(x)返回极差。
你可能注意到标准差s 的定义（2）中，对n 个)(x x i -的平方求和，却被)1(-n 除，这是出于无偏估计的要求。
若需要改为被n 除，Matlab 可用std(x,1)和var(x,1)来实现。
（iii ）中心矩、表示分布形状的统计量—偏度和峰度随机变量x 的r 阶中心矩为rEx x E )(-。
随机变量x 的偏度和峰度指的是x 的标准化变量Dx Ex x /)(- 的三阶中心矩和四阶中心矩： ()[](),)()()()(2/3331x D x E x E x D x E x E -=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=ν ()[]().)()()()(2442x D x E x E x D x E x E -=⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=ν 偏度反映分布的对称性，01>ν称为右偏态，此时数据位于均值右边的比位于左边的多；01<ν称为左偏态，情况相反；而1ν接近0则可认为分布是对称的。
峰度是分布形状的另一种度量，正态分布的峰度为3，若2ν比3大得多，表示分布有沉重的尾巴，说明样本中含有较多远离均值的数据，因而峰度可以用作衡量偏离正态分布的尺度之一。
Matlab 中moment(x,order)返回x 的order 阶中心矩，order 为中心矩的阶数。
skewness(x)返回x 的偏度，kurtosis(x)返回峰度。
在以上用Matlab 计算各个统计量的命令中，若x 为矩阵，则作用于x 的列，返回一个行向量。
对例1给出的学生身高和体重，用Matlab 计算这些统计量，程序如下：clcload data.txt;high=data(:,1:2:9);high=high(:);weight=data(:,2:2:10);weight=weight(:);shuju=[high weight];jun_zhi=mean([high weight])zhong_wei_shu=median(shuju)biao_zhun_cha=std(shuju)ji_cha=range(shuju)pian_du=skewness(shuju)feng_du=kurtosis(shuju)统计量中最重要、最常用的是均值和标准差，由于样本是随机变量，它们作为样本的函数自然也是随机变量，当用它们去推断总体时，有多大的可靠性就与统计量的概率分布有关，因此我们需要知道几个重要分布的简单性质。