第四讲数值型数据整理讲解
两相流数值模拟(第4讲)-两相流数值模拟参数0420
Level Set函数就是为了实现对气－液相界面的追踪而引入的一个特殊 函数。通过特定的运算，Level Set函数的零等值面可准确地给出各个时刻 的气－液相界面位置。
1.2.2 常规参数
快关阀方法中，为已知 量
(1 ) QL / Q QL /(QG QL )
x /[x (1 x)G / L ] (1 ) (1 x) /[(1 x) xL / G ]
1.2.1 相分布参数
5. 相函数F：
相函数F表示两相流中气体（液体）相的体积（在二维空间中，对应的参数是 面积；在三维网各种对应的参数是体积）在局部单个网格区域中所占据的份额。
浓度参数是一种与空间位置和时间有关的分布参数。
1.2.1 相分布参数
２. 容积含气率(Volume Fraction of Gas) 和 截面含气率：
其含义与上述“浓度”参数的类似。
主要用于描述多相流中气体相的分布，表示气体相的体积在计算区域中
所占据的份额，也叫空泡率(Void Fraction)。
不是一个新 概念。
Mk ( , x) 1 Mk ( , x) 0 Mk ( , x) 1,
( , x) k相，k 1 ( , x) k相，k 2 Mk ( , x) 0, ( , x) 相界面，k 1或2
（5）相函数F和“相密度函数”，均是一种介质指针，在早期的MAC （Marker-And-Cell）方法里应用过。
QG和QL可分别表示为：
QG WG / G QL WL / L
1.2.2 常规参数
有实际物理意义
6. 气相真实流速UG和液相真实流速UL
数据的表示与统计知识点总结
数据的表示与统计知识点总结数据在我们的生活中无处不在，统计则是对这些数据进行整理和分析的重要工具。
本文将就数据的表示和统计知识点进行总结，以帮助读者更好地理解和运用这些知识。
一、数据的表示1. 数值型数据表示数值型数据是以数字形式表示的数据，包括整数和小数。
常见的数值型数据表示方法有：- 十进制表示法：用0-9这10个数字进行表示，可以包含正负号和小数点。
- 科学计数法：适用于表示较大或较小的数值，以指数形式表示。
- 百分数表示法：将数值乘以100后加上百分号，用于表示相对比例或比率。
2. 类别型数据表示类别型数据是以符号或文字来表示的数据，表示某个对象或事件所属的类别。
类别型数据分为有序和无序两种类型。
- 有序类别型数据：表示具有顺序或等级的类别，如衣服的尺码（XS、S、M、L、XL）。
- 无序类别型数据：表示没有顺序或等级的类别，如颜色（红、黄、蓝）。
3. 时间型数据表示时间型数据表示一段时间的起点、终点或时间间隔，常用的时间型数据表示方法有：- 年月日表示法：以年、月、日的格式表示，如2022年1月1日。
- 时分秒表示法：以时、分、秒的格式表示，如12:00:00。
- 时间间隔表示法：表示两个时间点之间的时间间隔，如3小时30分钟。
二、统计的基本概念1. 总体与样本- 总体：研究对象的全体，通常很大且无法完全观察，用大写字母表示。
- 样本：从总体中选取的一部分个体，用小写字母表示。
2. 参数与统计量- 参数：用于描述总体的数值指标，如总体均值、总体方差等。
- 统计量：用于描述样本的数值指标，如样本均值、样本方差等。
3. 随机变量与概率分布- 随机变量：对随机事件可能取值的变量，可分为离散随机变量和连续随机变量。
- 概率分布：随机变量取不同值的概率分布情况，如离散分布（例如二项分布）和连续分布（例如正态分布）。
4. 抽样与抽样误差- 抽样：从总体中选取样本的过程。
- 抽样误差：样本统计量和总体参数之间的差异，用来估计总体参数的准确性。
西师版三年级下册数学(数据的整理PPT课件)公开课教学课件PPT
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：
3天 18天 8天 1天
二、统计图。
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：
3天 18天 8天 1天
二、统计图。
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：源自3天 18天 8天 1天一、划正字。
如何整理这些 原始资料呢？
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：
如何整理这些 原始资料呢？
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：
如何整理这些 原始资料呢？
3天
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
二、统计图。
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：
3天 18天 8天 1天
二、统计图。
例1、某地4月份的空气质量状况如下：
二、统计图。
通过整理,你 发现了什么？
一、划正字。 优： 良：
轻微污染： 重度污染：
3天 18天 8天 1天
84.成功的路上，苦恼和喜悦是一对孪生兄弟，当苦恼出现时，请你相信喜悦会紧随而来。 87.没有一种不通过蔑视、忍受和奋斗就可以征服的命运。 92.有目标的人在奔跑，没目标的人在流浪，有目标的人在感恩，没目标的人在报怨，有目标的人睡不着，没目标的人睡不醒，生命只有走出来的精彩，没有等待出来的辉煌。 17.后悔跟努力哪个让你更痛苦？ 28.面对失败和挫折一笑而过，是一种乐观自信；面对误解和仇恨一笑而过，是一种坦然宽容；面对烦恼和忧愁一笑而过，是一种平和释然。 81.态度决定成功，而不是成功之后改变态度。 78.命运就像自己的掌纹，虽然弯弯曲曲，却永远掌握在自己手中。 15.成功是用努力，而非用希望造成。——约翰赫斯金 17.生活是欺骗不了的，一个人要生活得光明磊落。——冯雪峰 3.别哭穷，没人会白给你钱和怜悯；别喊累，没人能一直帮你分担；别流泪，大多人不在乎你的悲哀；别靠人，最可靠的是自己；别低头，一次低头十倍努力也再难抬起；别显出落魄，不给那些 等着看你笑话的人机会。选的路要走，就要承担坎坷低潮与艰辛，不然，
数据处理初中数学知识点之数据的整理与处理
数据处理初中数学知识点之数据的整理与处理数据在我们日常生活中无处不在，通过将数据进行整理和处理，可以帮助我们更好地理解和分析问题。
在初中数学中，学习数据的整理和处理是非常重要的一部分。
本文将介绍一些关于数据整理和处理的基本知识点。
一、数据的整理数据的整理是将杂乱无章的数据按照一定规则进行排列和分类，便于我们观察和分析。
常用的数据整理方法包括制表法、频数表和频数分布图。
1. 制表法制表法是将一组数据按照一定的顺序排列在表格中，以便于观察和比较。
表格通常有行和列两个方向，行表示数据的不同分类或者个体，列表示数据的不同属性或者特征。
通过制表法，我们可以更清晰地了解数据之间的关系。
2. 频数表频数表是将一组数据按照不同的取值分类，并统计每个分类下的数据个数。
通常将分类列出，并在旁边列出对应分类下的频数。
频数表可以帮助我们直观地了解数据的分布状况。
3. 频数分布图频数分布图是将频数用柱状图或者条形图进行可视化展示。
通常将不同分类在横轴上表示，频数在纵轴上表示，每条柱或者条的高度表示频数的大小。
频数分布图可以更加直观地展示数据的分布情况，有助于我们观察数据的特点。
二、数据的处理数据的处理是对收集到的数据进行加工和分析，以得到更有用的信息。
常用的数据处理方法包括平均数、中位数、众数和范围等。
1. 平均数平均数是一组数据的总和除以数据的个数。
平均数可以帮助我们了解数据的整体水平。
当数据中存在极端值时，平均数可能不太准确，因此需要结合其他指标进行分析。
2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
中位数可以帮助我们了解数据的中间水平。
与平均数相比，中位数更能反映数据的集中趋势，对极端值的影响较小。
3. 众数众数是一组数据中出现次数最多的数值。
众数可以帮助我们了解数据中的典型值。
一个数据集可以有一个众数或者多个众数，也可能没有众数。
4. 范围范围是一组数据中最大值与最小值之差。
范围可以帮助我们了解数据的全部变化范围。
初中数学知识归纳统计数据的整理和处理
初中数学知识归纳统计数据的整理和处理统计数据的整理和处理在初中数学中是非常重要的一项技能。
通过整理和处理统计数据，我们可以更好地理解数据的特征和规律，从而做出准确的分析和推断。
本文将介绍统计数据的整理和处理的常见方法和技巧。
一、统计数据的整理统计数据的整理是将原始数据按照一定的方式排列和组织，以便于后续的分析和处理。
常见的统计数据整理方法有表格和图表两种形式。
1. 表格形式表格是一种按行列形式排列的数据展示方式，可以清晰地展示各个数据的关系和差异。
在制作表格时，应考虑以下几个要点：（1）表格的标题：标题应简洁明了，能够准确地反映数据内容。
（2）表头：表头应标识各列数据的含义，方便读者理解表格数据。
（3）行标和列标：行标是标识每一行数据的编号或名称，列标是标识每一列数据的编号或名称。
（4）数据填写：将数据按行列的对应关系填写到表格中，注意准确性和统一性。
2. 图表形式图表可以将统计数据以图形的形式展示出来，更直观地表达数据的特征和规律。
常见的统计图表包括柱状图、折线图、饼图等，选择合适的图表形式取决于数据类型和目的。
二、统计数据的处理统计数据的处理是对整理后的数据进行进一步的计算和分析，以获取更多的信息和结论。
常见的统计数据处理方法有求和、平均值、中位数和众数等。
1. 求和求和是将一组数据中的各个值相加，得到总和的运算。
求和可以反映数据的总量和程度。
例如，计算某班级学生的总分或某企业的总产量。
2. 平均值平均值是将一组数据中的各个值相加后再除以数据个数，表示这组数据的 typ块atatid均水平。
平均值是最常用的统计量之一。
例如，计算某班级学生的平均分或某城市的人均收入。
3. 中位数中位数是将一组数据按大小顺序排列后，处于中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，中位数即为位于中间的那个数；如果数据个数为偶数，中位数为中间两个数的平均值。
中位数可以反映数据的集中趋势和稳定性。
例如，计算某班级学生的成绩中位数或某地区的房价中位数。
数值数据的整理与显示
• 16 • 17 • 18 • 19
. . . .
0358 01255667788 012356 0
4 11 6 1
未分组数据— 未分组数据—单批数据箱线图
(箱线图的构成) 箱线图的构成)
X 最小值 QL 中位数
QU
X 最大值
4
6
8
10
12
简单箱线图
未分组数据— 未分组数据—单批数据箱线图
(例题分析) 例题分析)
首先要依据数据的大小范围，确定“茎”的数字位和“叶”的 数字位。 确定“茎”的数字位时，要遵循“数据的‘茎’必须有变化 的原则”。 其次，将全部数据分成“茎”和“叶”两部分，“茎”在左， “叶”在右。“茎”“叶”之间用小数点隔开。 再次，把样本数据所有的茎，从小到大，从上到下纵向排列， 并在“茎”后标出小数点，小数点要纵向对齐。 • 树茎 树叶 数据个数
等距分组表
(上下组限重叠) 上下组限重叠)
等距分组表
(上下组限间断) 上下组限间断)
等距分组表
(使用开口组) 使用开口组)
数值型数据的图示
分组数据—直方图和折线图 分组数据—
分布图
直 方 图
折 线 图
曲 线 图
Exc el
分组数据— 分组数据—直方图
(histogram)
1. 用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图 形，实际上是用矩形的面积来表示各组的 频数分布 2. 在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵 轴表示频数或频率，各组与相应的频数就 形成了一个矩形，即直方图 3. 直方图下的总面积等于1
最小值 141 下四分位数 中位数 170.25 182 上四分位数 197 最大值 237
140
150
数据的整理ppt课件
组距分组
（几个概念）
• 1. 下 限：一个组的最小值 • 2. 上 限：一个组的最大值 • 3. 组 距：上限与下限之差 • 4. 组中值：下限与上限之间的中点值
组中值＝ 下限值+上限值 2
等距分组表
（上下组限重叠）
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
加
☺ ☺☺ ☺☺☺
定序数据频数分布表
（实例 ）
【 例 3.2】 在 一 项 城市住房问题的 研究中，研究人 员在甲乙两个城 市各抽样调查300 户，其中的一个 问题是：“您对 您家庭目前的住 房状况是否满意 ？
1．非常不满 意；2．不满意； 3．一般；4．满 意；5．非常满意 。
表3-2 甲城市家庭对住房状况评价的频数分布
其他广告 2
招生招聘广告 10
广 房地产广告
16
告 类 金融广告 9
型 服务广告
51
112
商品广告
0
40
80 人数（人）120
图3-1 某城市居民关注不同类型广告的人数分布
定类数据的图示—圆形图
（圆形图的制作）
1. 也称饼图，是用圆形及园内扇形的面积来表示数 值大小的图形
2. 主要用于表示总体中各组成部分所占的比例，对 于研究结构性问题十分有用
2. 定距和定比数据的排序
– 递增排增序排后序可：表设示一为组：数X据(1)为<XX(21)<，…X<2，X(N…) ，XN，递 – 递减排序可表示为：X(1)>X(2)>…>X(N)
第二节 品质数据的整理与显示
一. 定类数据的整理与显示 二. 定序数据的整理与显示
第四讲：计算机中的数据表示---2、数值型与非数值型数据
二、 计算机中的数据表示
1.数据的单位 2.数值数据的表示3.文本数据的表示 4.图形和图像的表示
• 位图图像、矢量图像 • 常见数字图像文件格式（BMP、TIFF)
TIFF格式（非失真的压缩格式）:
文件中某些重复的信息采用一种特殊的方式记录，文件可完全还
原，能保持原有图颜色和层次。 优点：与计算机结构、操作系统和图形硬件无关 支持256色、24位真彩色、32位色、48位色等多种色彩位。
原码、反码和补码
原码：最高位为符号位，其余各位为数值本身的绝对 值。 正数的反码、补码和原码相同。 负数的反码符号位为1，其余位对原码取反； 负数的补码为反码加1。
示例
二、 计算机中的数据表示
1.数据的单位 2.数值数据的表示
• 带符号数的表示
原码、反码和补码示例
二、 计算机中的数据表示
1.数据的单位 2.数值数据的表示 3.文本数据的表示
• ASCII编码 • 汉字编码
汉字编码
（4）汉字的字形码
点阵字库是将汉字分成不同大小的点阵，用每个点的
虚实来表示汉字的轮廓。
矢量字库存储的是对每一个汉字的描述信息，包括笔 划的起始、终止坐标，半径、弧度等信息。
字形码 示例
汉字的字形表示
3.区位码（第一字节表示区，第二字节表示位，便于查找区位定位，见例） 4.国标码（每字节加20得国标码）
机内码 示例
1. 汉字区位码与机内码
第 一 字 节 第 二 字 节
b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 b0
b7 b6 b5 b4 b3 b2 b1 b0
0 0 １ 0 1 １
0
0 0
0
0 0 １ 0 0 １
3.3数值数据整理与图示
百分比/（%）
3 7 8 9 15 26
17
6 5 4 100
组距分组（上、下组限间断）
表 淘宝双十一购物节顾客消费额的频数分布表
消费额（元）
700~719 720~739 740~759 760~769 780~799 800~819
820~839
840~859 860~879 880~899
820~840
840~860 860~880 880以上
合计
顾客数（名）
3 7 8 9 15 26
17
6 5 4 100
频率
0.03 0.07 0.08 0.09 0.15 0.26
0.17
0.06 0.05 0.04 1.00
百分比/（%）
3 7 8 9 15 26
17
6 5 4 100
组距分组
组中值 = 下限值+上限值 2
组距分组(基本概念)
只有当全部数据中的最大观察值和最小观察值与其他数据相差悬殊 ，为避免出现空白组（不包含有任何数据的组）或个别极端值被漏掉， 第一组和最后一组可以采取“××以下”及“××以上”这样的开口组。 开口组的情况下，一般以相邻组的组距作为其组距，使用下面的公式之 一计算组中值：
频数密度=频数÷组距
数值数据的图示——直方图
图 淘宝双十一购物节顾客消费额的直方图
数值数据的图示——折线图
图 淘宝双十一购物节顾客消费额的折线图
数值数据的图示——茎叶图
图 淘宝双十一购物节顾客消费额的茎叶图
小结
1. 数值数据的整理
FREQUENCY函数、数据透视表
2.数值数据的图示
经济师考试基础考点数值型数据的整理与显示.doc
经济师考试基础考点数值型数据的整理与显示数值型数据的整理与显示建议关注数据的分组、数值型数据的图示。
(一)数据的分组1.数据分组概述定义是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准划分成不同的组别。
方法单变量值分组把每一个变量值作为一组。
只适合于离散变量且变量值较少的情况。
组距分组将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。
适用于连续变量或变量值较多的情况。
2.组距分组的步骤第一步，确定分组组数。
第二步，对原始资料进行排序。
第三步，求极差。
将最大的观察值与最小的观察值相减便得到极差。
极差值=最大观察值-最小观察值某组数据50、60、67、75、80、91、105、112中，极差值为?极差值=最大观察值-最小观察值=112-50=62第四步，确定各组组距。
(1)组距=极差/组数(2)等距分组的情况下，最好把组距取成接近于能被5除尽的一个数。
(3)关系：组距与组数成反比关系。
(4)定义：组距是每组观察值的最大差。
组距=某组上限值-该组下限值极差组数第五步，确定组限。
下限一个组的最小值上限一个组的最大值组距上限与下限的差值组中值上限值与下限值的平均值确定组限时应注意的问题第一，第一组的下限值应比最小的观察值小一点，最后一组的上限值应比最大的观察值大一点。
第二，特别需要或不得已的情况除外，最好不要使用开口组。
第三，组限应取得美观些，按数字偏好，组限值应能被5除尽，且一般要用整数表示。
第六步，确定各组观察值出现的频数。
采用组距分组时，需要遵循“不重不漏”的原则。
“60～70”、“70～80”70这个数字应划到“70～80”组里。
第七步，制作频数分布表，并填上相关的内容，以及其他需要说明的事项。
观察值区间组中值频数频率（%）50-6055610.960-7065712.770-80751120.080-90851323.690-100951323.6100-11010535.5110-12011523.7合计—55100.0组距分组的步骤(二)数值型数据的图示1.直方图用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形。
第4章 数据类型
•
空值
–
–
其他数据类型
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 <script language="javascript"> // 脚本程序开始 <!-var x = 10; // 定义变量x，并给其赋值10 var y = null; // 定义变量y，并赋一个空值，表示“什么都没有” if( x == null ) // 如果x为空值则 { document.write( "x的值为空<br>" ); // 输出提示 } if( y == null ) // 如果y为空则 { document.write( "y的值为空<br>" ); // 输出提示 } --> </script> <!--脚本程序结束-->
<!--脚本程序结束-->
复合数据类型
•
字符串对象
– String对象封装了与字符串有关的特性，主要用来处理字符串。通过 String对象，可以对字符串进行剪切、合并、替换等等。可以调用该 对象的构造函数创建一个实例，其实在定义一个字符串类型变量时 就也创建了一个String对象实例。 调用String对象的方法或属性形式如“对象名.方法名”或“对象名. 属性名”，构造函数如下： String([strVal]);。 看这样的一个实例，文本串中将李白《静夜思》的各个部分分别提取 出来，并格式化输出。标题加粗，文本居中对齐，诗歌正文颜色为 灰色。 示例代码如下所示。
•
数学对象
– 数学对象（Math）封装了与数学相关的特性，包括一些 常数和数学函数，主要使用简单一些基本的数学计算。 比如求正弦、正切、余弦、取绝对值等。 – 下面是这个对象的应用实例。
第四讲数值型数据整理
1 - 14
管理统 计技术
我一眼就看出 来了，销售量 在 170 ～ 180 之间的天数最 多!
分组数据的图示
频 数
30 25
(天) 20 15
10
5
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
某电脑公司销售量分布的直方图
1 - 15
管理统 计技术
20 15 10 5 0
1. 确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式得 组数K为：
2. 确定各组的组距：
组距＝( 148 - 100)÷ 5=9.6 10 3. 用Excel制作频数分布表
1 - 11
管理统 计技术
等距分组表(上下组限重叠)
分组表（上下组限不重叠） 按日产量分组 频数 频率（％） 100～109 6 12 110～119 13 26 120～129 18 36 130～139 9 18 140～149 4 8 合计 50 100 1 - 12
1 - 17
管理统 计技术
• • •
分组数据—折线图
折线图也称频数多边形图 是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组 中值)用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉 折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是
第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数 一半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点 与其竖边中点连接到横轴 折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，二者 所表示的频数分布是一致的
附 加
1 - 22
管理统 计技术
• • • • •
统计表的设计
• •
合理安排统计表的结构 数据计量单位相同时，可放在表的右上角标明， 不同时应放在每个指标后或单列出一列标明 表中的上下两条横线一般用粗线，其他线用细线 通常情况下，统计表的左右两边不封口 表中的数据一般是右对齐，有小数点时应以小数 点对齐，而且小数点的位数应统一 对于没有数字的表格单元，一般用“—”表示 必要时可在表的下方加上注释
数值型数据的表示及处理
原码、反码、补码数值在计算机中表示形式为机器数,计算机只能识别0和1,使用的是二进制,而在日常生活中人们使用的是十进制,"正如亚里士多德早就指出的那样,今天十进制的广泛采用,只不过我们绝大多数人生来具有10个手指头这个解剖学事实的结果.尽管在历史上手指计数(5,10进制)的实践要比二或三进制计数出现的晚.为了能方便的与二进制转换,就使用了十六进制和八进制.下面进入正题. 数值有正负之分,计算机就用一个数的最高位存放符号(0为正,1为负).这就是机器数的原码了.假设机器能处理的位数为8.即字长为1byte,原码能表示数值的范围为(-127~-0 +0~127)共256个. 有了数值的表示方法就可以对数进行算术运算.但是很快就发现用带符号位的原码进行乘除运算时结果正确,而在加减运算的时候就出现了问题,如下: 假设字长为8bits ，( 1 ) 10- ( 1 )10 = ( 1 )10 + ( -1 )10 =(00000001)原+ (10000001)原= (10000010)原= ( -2 ) 显然不正确（十进制的1减1当然为0）。
因为在两个整数的加法运算中是没有问题的,于是就发现问题出现在带符号位的负数身上,对除符号位外的其余各位逐位取反就产生了反码.反码的取值空间和原码相同且一一对应. 下面是反码的减法运算: ( 1 )10 - ( 1 ) 10= ( 1 ) 10+ ( -1 ) 10= (00000001) 反+ (11111110)反= (11111111)反= ( -0 ) 有问题. ( 1 )10 - ( 2)10 = ( 1 )10 + ( -2 )10 = (00000001) 反+ (11111101)反= (11111110)反= ( -1 ) 正确。
问题出现在(+0)和(-0)上,在人们的计算概念中零是没有正负之分的.(印度人首先将零作为标记并放入运算之中,包含有零号的印度数学和十进制计数对人类文明的贡献极大). 于是就引入了补码概念. 负数的补码就是对反码加一,而正数不变,正数的原码反码补码是一样的.在补码中用(-128)代替了(-0),所以补码的表示范围为: (-128~0~127)共256个. 注意-128没有相对应的原码和反码, (-128) = (10000000) 补码的加减运算如下: ( 1 ) 10- ( 1 ) 10= ( 1 )10 + ( -1 )10 = (00000001)补+ (11111111)补= (00000000)补= ( 0 ) 正确( 1 ) 10- ( 2) 10= ( 1 )10 + ( -2 )10 = (00000001) 补+ (11111110) 补= (11111111)补= ( -1 ) 正确所以补码的设计目的是: ⑴使符号位能与有效值部分一起参加运算,从而简化运算规则. ⑵使减法运算转换为加法运算,进一步简化计算机中运算器的线路设计。
数值数据的整理
频 30 数 25 (天) 20
15
10
5
折线图与直方图 下的面积相等！
140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240
某电脑公司销售量分布的折线图
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！
（三）茎叶图
1. 用于显示未分组的原始数据的分布 2. 由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的 3. 以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶 4. 树叶上只保留一位数字 5. 对于n(20 n 300)个数据，茎叶图最大行数不超过
2、组限的确定一般要根据资料的分布而定，若资料分布均匀，可依据事 先确定好的组数和组距，从最小值开始按组距大小依次断开来确定各 组的上下限。若资料存在着有规律的密集现象，则应以这些密集点作 为中点确定上下限，并注意把最大值和最小值均包括进去。
3、不确定组限：一般用“xxx以上”或“xxx以下”的形式表示。统计分 析时，需要计算假定的组限。 假定下限=本组上限-邻组组距 假定上限=本组下限+邻组组距
1 - 10
！
例题分析 （原始数据）
【例】某电脑 公 司 2002 年 前 四个月各天的 销售量数据 （单位：台）。 试对数据进行 分组整理。
1 - 11
！
等距式分组表 （上下组限 重叠）
1 - 12
！
等距式分组表 （上下组限 间断）
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！
等距式分组表 （开口组）
1 - 14
！
二、数值数据频数分布的图示
组＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 第四步，确定组限；
第五步，统计出各组的频数并整理成频数分布表。
1-8
！
3、组距式分组的组限
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~
• 需要遵循“不重不漏”的原则 ~
• 可采用等距分组，也可采用不 ~
等距分组
~
1-6
管理统 计技术
组距分组(步骤)
1. 确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特 征和规律为目的。在实际分组时，可以按 Sturges 提出的经验公式来确定组数K
K 1 lg( n) lg( 2)
2. 确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下 限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分 的组数来确定，即
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数 3. 统计出各组的频数并整理成频数分布表
1-7
管理统 Sturges 的经验公式
计技术
• 当然，这只是一个经验公式， 实际应用时，可根据数据的多 少和特点及分析的要求，参考 这一标准灵活确定组数
平均每人消费性支出
元
4615.91 4998.00
资料来源：《中国统计年鉴2001》，中国统计出版社，2001，第305页。 附
注：本表为城市和县城的城镇居民家庭抽样调查材料。
加
1 - 22
管理统 计技术
统计表的设计
• 合理安排统计表的结构 • 数据计量单位相同时，可放在表的右上角标明，
不同时应放在每个指标后或单列出一列标明 • 表中的上下两条横线一般用粗线，其他线用细线 • 通常情况下，统计表的左右两边不封口 • 表中的数据一般是右对齐，有小数点时应以小数
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107
对于这样大型的数值型数据如何处理？
管理统 计技术
组距分组
(要点)
• 将变量值的一个区间作为一组 ~
• 适合于连续变量 • 适合于变量值较多的情况
管理统 计技术
第三讲 统计整理
广东食品药品职业学院
1-1
管理统 计技术
重点内容
§3.1 数据的预处理 §3.2 三类数据 的整 （分类、顺序、数值型） 理与显示 §3.3 统计表
1-2
管理统 计技术
学习目标
• 了解数据预处理的内容和目的 • 掌握分类和顺序数据的整理与显示方
法
• 掌握数值型数据的整理与显示方法 • 用Excel作频数分布表和各种图形 • 合理使用统计表
1-9
管理统 计技术
【例】某班组 50名成员日产 量的数据如图 ，试对数据进 行分组并编制 变量数列。
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频数分布表的编制
(例题分析)
某班组50名成员日产量表
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管理统 计技术
数值型数据的整理与显示
一. 数据分组 二. 数值型数据的图示
1-4
管理统 计技术
例 ： 某 重 点 中 学 物 理 高 考 成 绩 如 右
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Excel
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管理统 计技术
分组数据—直方图
• 用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图
形，实际上是用矩形的面积来表示各组的
频数分布
• 在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵 轴表示频数或频率，各组与相应的频数就 形成了一个矩形，即直方图
• 直方图下的总面积等于1
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管理统 计技术
分组数据的图示
管理统 计技术
分组数据—直方图
(直方图与条形图的区别)
• 条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数 的多少，其宽度(表示类别)则是固定的
• 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高 度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组 的组距，其高度与宽度均有意义
• 直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分 开排列
单位 1999年 2000年
纵
调查户数
户
40044 4222.0
栏
平均每户家庭人口
行
平均每户就业人口
标
平均每户就业面
人
3.14
3.13
标 题
人
1.77
1.68
数
%
56.43
53.67
字
题
平均一就业者负担人数
元
1.77
1.86
资
平均每人全部年收入
元
5888.77 6316.81 料
＃可支配收入
元
5854.02 6279.98
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我一眼就看出 来了，销售量 在 170 ～ 180 之间的天数最 多!
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某电脑公司销售量分布的直方图
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某班组50名成员日产量表
• 条形图主要用于展示分类数据，直方图则主要用 于展示数值型数据
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管理统 计技术
分组数据—折线图
• 折线图也称频数多边形图
• 是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点(组 中值)用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉
• 折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是
第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数 一半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点 与其竖边中点连接到横轴
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