数据分析方法与技术-描述性方法统计实验报告讲解
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电子科技大学政治与公共管理学院本科教学实验报告
(实验)课程名称:数据分析技术系列实验
电子科技大学教务处制表
电 子 科 技 大 学
实 验 报 告
学生姓名: 学 号:
指导教师:
一、实验室名称: 电子政务可视化实验室 二、实验项目名称:描述性统计方法 三、实验原理
通过调查或观察,采集到样本以后,常用一些统计量描述这些数据的分布状态,并通过这种认识,对数据的总体特征进行总结和归纳。数据的分布状态常通过数据的进行描写。
本实验主要对数据统计分析的最基础分析——描述性统计分析进行实验,主要包括集中趋势和离中趋势分析,其主要算法原理如下:
1. 描述集中趋势的统计
(1) 算术平均值(Mean):样本数据的总和除以样本数据的个数即是算术平均值。
∑∑==⨯=
n i i
n
i i
i
f
f X
X 1
1
(2) 中位数(Median ,Me)
首先将样本数据(假设有n 个数)按升序或降序排列,如果 n 为奇数,则数列中间的数值为中位数;如果n 为偶数,则中位数为其中两数值的均值。
(3) 众数(Mode ,Mo)
样本数据中出现频数(次数)最多的那个数称为众数。众数不易确定,与中位数一样,它不受极值影响。但有时会出现两个甚至多个众数,有时又没有众数。所以,众数的使用受到严格限制。
(4) 几何平均数(Geometric Mean)
假定银行每年本利(本金加利率)为 X 1 有 f 1 年,年本利为 X 2 有f 2 年,银行年本利为X 3 有 f 3 年,⋯ ,年本利为X n 有 f n 年,则n 年银行平均本利为G ,银行平均年利率G -1。
∑=
⨯⨯⨯⨯=∏=+++n
i
i
i
n n f n
i f i
f f f f n
f f f X
X X X X G 1
)
(3
2
1
21321
(5) 四分位数(Quartiles)
最低数与中位数之间的中位数是25分位数,原中位数与最高数之间的中位数是75分位数。类似集中趋势的度量还有十分位数和百分位数。
2. 描述离中趋势的统计量 (1) 极差(Range)
是样本数据中最大值与最小值的差值。极值舍弃了最大值与最小值之间的其他数据信息,仅仅依靠端点值来确定,因而稳定性差。
(2) 平均差(Average Difference)
指各样本数据与均值间差异绝对值的均值,也称为平均绝对差。 (3) n 个数据的方差(Variance)
2σ 定义如下式,其中X 为这 n 个数的均值。
∑∑==-=
n
i i
n
i i
i f
f X X
1
1
22)(σ
(4) 标准差 (Standard Deviation, Std Dev)
是方差的算术平方根 σ 。标准差是变量与算术平均数的平均离差,也是最常用的反映数据离中趋势的统计量。但是,在抽样调查中总体标准差往往未知,需要用样本标准差代替总体标准差,总体方差的无偏估计量应该为原方差乘以修正因子 (n / n -1),并由此得到无偏标准差的估计量。
四、实验目的
掌握常用的描述性统计方法的原理及操作,包括:算术平均值、中位数、众数、几何平均数、调和平均数、极差、平均差、方差、标准差等。
五、实验内容及步骤
使用“Analyze ” 莱单中的“Descriptive Statistics ”功能进行描述性统计分析。
1.频数分析
“Frequencies ” 过程通过单个数据的频数分析(Frequencies )来达到整理数据的目的,
利用该过程,得到一系列描述数据分布状况的统计量。
单击“Frequencies ”命令则可打开相应对话框(如图示),对对话框中各选项进行设置。
图 2
(1)对话框左侧的源变量名列表框中,给出了当前数据文件中所有变量的变量名。
(2)“Variable(s)”列表框,在变量名列表框中单击变量名以后,单击对话框中间的右箭头按钮,将变量名移到该列表框中。选定变量名以后,将对选定变量的数据进行频数分析。
(3)选择“Display frequency tables”选项,将在浏览器中显示频数分布表,否则只显示直方图,不显示频数表。
(4)若单击“Statistics”按钮,则打开统计量选择对话框,如图示,该对话框中各选项的意义如下。
图 3
①“Percentile Values”选项区,可计算并显示如下内容: 四分位数(“Quartiles”)、等间隔n 分位数(“Cut points for”后文本框中输入数值为n ) 和不等间隔“Percentile(s)”分位数p%、q% 。“Percentile(s)”选项后面的文本框中依次先后输人数值p、q,单击
“Add”按钮,显示在文本框中,利用“Change”和“Remove”按钮,可以对文本框中列表进行修改。
②“Central Tendency”将显示样本的集中趋势,如计算并显示样本数据的均值“Mean”,数据的中位值“Median”,数据的众数“Mode”,数据的累加和“sum”。
③“Values are group midpoints”选项,表示假设数据已经分组,数据取值为组中值,选择此项,可计算百分位数统计和数据的中位数。
④“Dispersion”选项区将计算并显示数据的离中趋势,如计算并显示标准差“std. Deviation”,方差“Variance”,极差“Range”,最小值“Minimum”,最大值“Maximum”,和标准误(平均值的标准误差)“S.E. mean”。
⑤“Distribution”选项区设置描述数据样本分布的统计量。如显示样本数据的偏度“Skewness”和偏度的标准误差,样本数据的峰度“Kurtosis”和峰度的标淮误差。
(5)“Charts”按钮是图形选择对话框,如图所示,各选项的意义如下。
图 4
①“Chart Type”确定输出图形的类型。不生成和显示图形选择“None”单选项(默认选项);生成和显示条形图(横坐标非等距坐标)选择“Bar charts”;生成和显示饼图选择“Pie charts”;生成和显示直方图(横坐标为等距坐标)则选择“Histograms”。若选择“Histograms”后,“Show normaI curve”选项为可用,选择此项后,在生成和输出直方图时添加正态分布曲线。
②若选择“Bar charts ”或“Pie charts”单选项,对话框底部“Chart Values”选项区内的选项为可用,该选顼要求确定生成图形时所用的数据变量。若用不同取值的样本数作为分类变量的度量,选“Frequencies”(默认项);若用不同取值对应样本数占总样本的百分数作为分类变量度量,选用“Percentages”选项。
(6)“Format”是频数分析表的输出格式选择对话框,如图所示,各选项的意义如下。