(02)第2章 用图表展示数据(2011年)
章节用图表展示数据2019年
2 - 21
简单饼图
(pie Chart)
统计学
STATISTICS (第四版)
主要用于展
示两个或多 个分类变量 的构成比较， 比如，在男 女分类的基 础上又增加 了饮料类型 的分类。
第 2 章 用图表展示数据
2.1 用图表展示定性数据 2.2 用图表展示定量数据 2.3 合理使用图表
统计学
STATISTICS (第四版)
用哪些图形展示奖牌？
2009年7月26日至8月3日第13届世界游泳锦标 赛在意大利罗马举行。美国的泳坛霸主地位难 以撼动，中国军团也创造了史上第二的佳绩
在本届游泳世锦赛上，中国代表团取得金牌数 和奖牌与美国并列第一、奖牌榜排名第二的好 成绩，而且中国男子游泳首次夺得世界性大赛 的冠军并一举打破世界纪录。本届游泳世锦赛 共设有奖牌227枚，其中金牌75枚、银牌75枚、 铜牌77枚。下表是本届游泳世锦赛金牌总数取 得前三名的国家所获得奖牌的分布情况
2.0% 12.0% 14.0% 4.0%
12.0% 44.0%
女 Count
5
4
4
6
9
28
% w ithin 顾 客 性 别 17.9% % w ithin 饮 料 类 型 83.3%
14.3% 14.3% 21.4% 40.0% 36.4% 75.0%
32.1% 100.0% 60.0% 56.0%
3. 用于结构比较研究
2 - 23
统计学
STATISTICS (第四版)
环形图
(doughnut chart)
图表的使用和作用
饼图
饼图是一种图表，用于显示各项数据在整体中 的占比。通过饼图，可以直观地看出每个部分 在整体中所占的比例。
柱状图
比较不同类别数据
01 柱状图可以一目了然地显示不同类别数据之间的差异
数据大小关系
02 通过柱状图可以清晰地看出数据的相对大小关系
03
折线图
数据趋势分析
折线图适合用来显示数 据随时间变化的趋势 可以帮助分析数据的发 展趋势
●04
明确目的
在设计图表时，需要明确想要传达的信息。避 免信息过载或不清晰，确保图表能够准确表达 所需信息。
简洁明了
避免繁杂
01 精简信息，突出重点
明了易懂
02 表达清晰，易于理解
注意排版
03 布局整洁，避免拥挤
谨慎选择图表类型
柱状图
适用于比较不同项目的 数据 图表易于理解
折线图
用于展示趋势变化 数据波动明显
图表的使用和作用
汇报人：
时间：2024年X月
第一章 图表的定义和分类
●01
什么是图表
图表是一种以可视化方式展示数据的工具，通 过图表，数据可以更直观、更易于理解。
图表的分类
Байду номын сангаас
饼图
折线图
用于显示各项数据在整体中 的占比
适合显示数据随时间变化的 趋势
柱状图
散点图
适合比较不同类别数据之间的 差异
用于显示两个变量之间的关系
数据准确性
准确性 确保数据的准确性和完整性
错误 避免因数据错误导致图表出现 偏差
数据更新
更新频率
01 定期更新数据以反映最新信息
时效性
02 及时更新以确保数据准确性
第2章用图表展示数据
chart)
饮料类型
帕累托图
(pareto chart)
1. 按各类别 数据出现 的频数多 少排序后 绘制的柱 形图
2. 用于展示 分类数据 的分布
频数
16
15
12
11
Байду номын сангаас
10
8
8
6
4
0 碳酸饮料
绿茶
矿泉水 饮料类型
其他
果汁
饼图
(pie Chart)
1. 用圆形及圆内扇形
其他 16%
的角度来表示数值
北京、上海和天津地区按收入法计算的地区生产总值
31% 25%
36%
32% 36% 44%
16%
15% 17% 14%
18% 16%
劳动者报酬 生产税净额 固定资产折旧 营业盈余
第 2 章 用图表展示数据
2.2 用图表展示定量数据
2.2.1 生成频数分布表 2.2.2 定量数据的图示
2.1 用图表展示定性数据 2.2.1 生成频数分布表
未分组数据看分布—茎叶图
(例题分析)
• 第一列给出每个 茎上叶子的频数
• 第二列是“茎”， 第三列是“叶”
• 下面标出了1个 极 端 值 237 、 茎 的宽度10、每个 叶代表一个数据 (案例)
• SPSS 自 动 将 每 个茎重复了一次， 使分布的细节看 的更清楚一些。 当然，在数据较 少时茎的数值也 可以不重复
生成频数分布表
(定性数据)
不同类型饮料的频数分布
定性数据的描述统计量
1. 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 2. 比例(proportion) ：某一类别数据个数占全
(01)第1章 统计和统计数据(2011年)
统计学
第 1 章 STATISTICS (第四版)
统计 和统计 数据 (tǒngjì)
(tǒngjì)
1.1 统计及其应用领域 1.2 怎样(zěnyàng)获得统计数据?
1-9
共五十页
yyyy-M-
统计学
STATISTICS (第四版)
学习 目标 (xuéxí)
统计学的含义 统计学的研究内容 统计的应用领域 统计数据的类型(lèixíng) 获得统计数据的途径
会，大仲马估计，李昂纳又要大放厥词，说他的坏话 了。于是他 请求参加年会，获得了批准，果然不出大 仲马所料，李昂纳又举他的情妇和私生子的例子。 李
昂纳报告完毕，请大仲马致词。一向不愿在大庭广众 之下发表演讲(yǎnjiǎng)的大仲马，这次却 破例登台说：
“所有统计数字都是撒谎的，包括有关本人的数字在 内。”听众哄堂大笑。
1.1 统计(tǒngjì)及其应用领域
1.1.1 统计学研究(yánjiū)什么？
1 - 13
共五十页
yyyy-M-
统计学
STATISTICS (第四版)
什么(shén me)是统计学?
(statistics)
收集、处理、分析(fēnxī)、解释数据并从数据中得出结论的科学
1. 收集数据：取得数据
1 - 11
共五十页
《统计学(第二版)》电子课件 第2章 数据的描述
《统计学》第2章数据的描述
2-19
抽样调查
抽样调查(sampling survey):是从研究对 象的总体中随机抽取一部分个体作为样 本进行调查，并根据调查结果来推断总 体数量特征的一种非全面调查方法。
抽样调查的特点：经济性好、实效性强、 适应面广、准确性高。
2021/8/7
《统计学》第2章数据的描述
2021/8/7
《统计学》第2章数据的描述
2-30
【例2.2】
——条形图的绘制
图2.1 30名教师职称分布条形图
2021/8/7
《统计学》第2章数据的描述
2-31
【例2.3】
——饼图的绘制
（数据文件为）根据表资料, 用SPSS绘制 饼图。
解：打开数据文件example2.1.sav;
选择→“图形”→点击“旧对话框 （L）”→“饼图（E）”→在“图表中的 数据为”中选“个案组摘要（G）→点击 “定义”→ 在“分区的表征”中选中“个 案数（N）”→将“职称”选入“定义分区 （B）”→点击“确定”，可得图。
100.00
2021/8/7
《统计学》第2章数据的描述
2-36
组距分组中的几个基本概念
组限:每个组两端的数值。分为上限和 下限。
组距：一个组的上限与下限两端的距 离。
全距：所有变量值中最大值与最小值 之差 。
组中值：每个组的上限与下限的中点 值。
2021/8/7
《统计学》第2章数据的描述
2-37
数据的计量尺度 数据的类型
2021/8/7
《统计学》第2章数据的描述
2-4
数据的计量尺度
按照对现象计量程度的不同，可以将数据 计量尺度分为四种，即：定类尺度、定序 尺度、定距尺度、定比尺度。
第2章 数据的图表展示 (3)
矿泉水 碳酸饮料 绿茶 其他 果汁 绿茶 其他 矿泉水
购买者性别的记录。试
为研究不同类型饮料的市场销售情况，一家市场调查公司对随 观察饮料类型和顾
顾客性别 女 男 男 女 男 男 女 女
饮料类型 碳酸饮料 绿茶 矿泉水 矿泉水 碳酸饮料 矿泉水 碳酸饮料 绿茶
男 男 女 女 男 男 男 女 男
果汁 碳酸饮料 矿泉水 其他 碳酸饮料 绿茶 碳酸饮料 其他 矿泉水
问题：
1、表中数据是什么类型的数据？ 2、应该用什么方法Biblioteka 分析它？ 3、可以直接用来分析吗？
市场调查公司对随机抽取的一家超市进行调查。下表是调查员随机观察 观察饮料类型和顾客性别的分布状况，并进行描述性分析，生成频数分
顾客性别及购买饮料类型
顾客性别 女 男 男 女 男 男 女 男 饮料类型 碳酸饮料 绿茶 其他 碳酸饮料 绿茶 绿茶 碳酸饮料 碳酸饮料
女 男 女 女 女 男 男 女 男
绿茶 矿泉水 绿茶 碳酸饮料 矿泉水 其他 碳酸饮料 果汁 矿泉水
下表是调查员随机观察的50名顾客购买的饮料类型及购买者性别的记录 描述性分析，生成频数分布表。
顾客性别 女 女 女 女 男 女 女 女
饮料类型 其他 碳酸饮料 其他 果汁 绿茶 果汁 碳酸饮料 果汁
男 女 女 女 女 男 女 女
统计学(02)第2章_用图表展示数据(2011年)
顾 性 客 别 男 女 Total Frequency 22 28 50 Percent 44.0 56.0 100.0 Valid Percent 44.0 56.0 100.0 Cumulative Percent 44.0 100.0
Valid
用SPSS生成定性数据的列联表
(Crosstabulation—交叉表)
环形图
(doughnut chart )
北京、上海和天津地区按收入法计算的地区生产总值
31% 36%
25%
32% 36% 44%
16% 15% 17% 14% 劳动者报酬 生产税净额 固定资产折旧 营业盈余
18% 16%
第 2 章 用图表展示数据
2.2 用图表展示定量数据
2.2.1 生成频数分布表 2.2.2 定量数据的图示
绘制饼图
简单饼图
(pie Chart)
用圆形及圆内 扇形的角度来 表示数值大小 的图形，主要 用于表示一个 样本(或总体) 中各组成部分 的数据占全部 数据的比例 用于研究结构 问题
复式饼图
(pie Chart)
主要用于展 示两个或多 个分类变量 的构成比较， 比如，在男 女分类的基 础上又增加 了饮料类型 的分类。
统 计 学 数据分析
(方法与案例)
统计名言
图并没有说谎，是说谎者在画图。
——Benjamin Disraeli
第 2 章 用图表展示数据
2.1 用图表展示定性数据 2.2 用图表展示定量数据 2.3 合理使用图表
学习目标
定性数据的频数分布表 定性数据的图示方法 定量数据的频数分布表 定量数据的图示方法 用SPSS作频数分布表和图形 合理使用图表
章节用图表展示数据2012年
第2步：将“饮料类型”选入【Row(s)】，将“顾客性别” 选
入【Column(s)】(行列可以互换)
第3步： (若需要对列联表进行描述性分析)点击
【Cells】，在【Percentages】下选中需要的统计
量，如【Row】、【Column】、【Total】等；(若
需要图形)点击【Display clustered bar chart】。
2.0% 12.0% 14.0% 4.0%
12.0% 44.0%
女 Count
5
4
4
6
9
28
% w ithin 顾 客 性 别 17.9% 14.3% 14.3% 21.4%
32.1% 100.0%
% w ithin 饮 料 类 型 83.3% 40.0% 36.4% 75.0%
60.0% 56.0%
2-2
统计学
STATISTICS (第四版)
用哪些图形展示奖牌？
Байду номын сангаас
根据上面的数据，你认为可以选择哪些图形来展示 三个国家所获得的奖牌情况？学完本章的图表展示 技术，这样的问题就会迎刃而解
2-3
统计学
STATISTICS (第四版)
生成频数分布表
(定性数据)
1.列出各类别 2. 计算各类别的频数 3. 生成频数分布表
如果要绘制复式饼图，将某个分类变量(如“饮料类型”)选入 【Slice】；将另一个分类变量(如“顾客性别”)选入 【Cluster】；点击【Pies】，选择在饼图中要展示的内 容，如【Category】、【Count】、【Percen】等。点 击【确定】
绘制饼图
2 - 20
统计学
STATISTICS (第四版)
2019-第2章用图表展示数据-文档资料
2.1 用图表展示定性数据 2.1.2 定性数据的图示
条形图
(bar Chart)
1. 用 宽 度 相 同 的 16 条形的高度
15
或 长 短 来 表 12 示各类别数
10
11
频数
据
8
2. 各 类 别 可 放 在
8
6
纵轴，称为
4
条形图，可
以放在横轴， 称为柱形图
0
果汁
矿泉水 碳酸饮料 绿茶
其他
(column
男学生更容易逃课吗？
逃课情况
男
几乎一次不逃
28
1到3次
24
3到5次
6
5次以上
3
其他
1
合计
62
女
合计
49
77
31
55
4
10
3
6
2
3
89
151
你认为男学生更容易逃课吗？用哪些简单的统计描述支持你的看法?如果 要用图形表现上面的数据，反映男女学生逃课方面的差异、逃课次数的 构成以及男女学生在逃课方面是否具有相似性等等，有哪些图形可供你 选择使用呢？
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 例 如 ， 本 例 最 大 值 为 237 ， 最 小 值 为 141 ， 组 距 =(237-141)÷10 ＝ 9.6 。 为 便 于 计 算 ， 组 距 宜 取 5 或 10的倍数，且第一组的下限应低于最小变量值，最 后一组的上限应高于最大变量值，因此组距可取10
chart)
饮料类型
统计学第三版答案
第1章统计和统计数据第2章 1.1 指出下面的变量类型。
（1）年龄。
（2）性别。
（3）汽车产量。
（4）员工对企业某项改革措施的态度（赞成、中立、反对）。
（5）购买商品时的支付方式（现金、信用卡、支票）。
详细答案：（1）数值变量。
（2）分类变量。
（3）数值变量。
（4）顺序变量。
（5）分类变量。
1.2 一家研究机构从IT从业者中随机抽取1000人作为样本进行调查，其中60%回答他们的月收入在5000元以上，50%的人回答他们的消费支付方式是用信用卡。
（1）这一研究的总体是什么？样本是什么？样本量是多少？（2）“月收入”是分类变量、顺序变量还是数值变量？（3）“消费支付方式”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：（1）总体是“所有IT从业者”，样本是“所抽取的1000名IT从业者”，样本量是1000。
（2）数值变量。
（3）分类变量。
1.3 一项调查表明，消费者每月在网上购物的平均花费是200元，他们选择在网上购物的主要原因是“价格便宜”。
（1）这一研究的总体是什么？（2）“消费者在网上购物的原因”是分类变量、顺序变量还是数值变量？详细答案：（1）总体是“所有的网上购物者”。
（2）分类变量。
1.4 某大学的商学院为了解毕业生的就业倾向，分别在会计专业抽取50人、市场营销专业抽取30、企业管理20人进行调查。
（1）这种抽样方式是分层抽样、系统抽样还是整群抽样？（2）样本量是多少？详细答案：（1）分层抽样。
（2）100。
第2章用图表展示数据（3）帕累托图如下：（4）饼图如下：2.2 为确定灯泡的使用寿命（单位：小时），在一批灯泡中随机抽取100只进行测试，所得数据如下：710~720 13 13720~730 10 10730~740 3 3740~750 3 3合计100 100（2）直方图如下：从直方图可以看出，灯泡使用寿命的分布基本上是对称的。
（3）茎叶图如下茎叶数据个数65 1 8 266 1 4 5 6 8 567 1 3 4 6 7 9 668 1 1 2 3 3 3 4 5 5 5 8 8 9 9 14 690 0 1 1 1 1 2 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 6 7 7 8 8 8 8 9 9 26（2 ）雷达图如下：从雷达图可以看出，甲班成绩为优良的人数高于乙班，说明甲班的考试成绩好于乙班。
用图表展示数据习题
第2章习题一、选择题1．把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为（）A．频数B．频数分布C．频率D．累计频数2．在数据分组时，当出现特大值或特小值时，应设置（）A．闭口组B．单项数列C．开口组D．组距数列3．下面的哪一个图形适合比较研究两个或多个总体或结构性问题（）A．环形图B．饼图C．直方图D．茎叶图4．组中值是（）A．一个组的上限与下限之差B．一个组的上限与下限之间的中点值C．一个组的最小值D．一个组的最大值5．由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成，反映原始数据分布的图形，称为（）A．条形图B．茎叶图C．直方图D．箱线图6．为了研究多个不同变量在不同样本间的相似性，适合采用的图形是（）A．环形图B．茎叶图C．雷达图D．箱线图7．与直方图相比，茎叶图（）A．没有保留原始数据的信息B．保留了原始数据的信息C．不能有效展示数据的分布D．更适合描述分类数据8．下面哪个图形不适合描述分类数据（）A．条形图B．饼图C．帕累托图D．茎叶图9．累计频数分布图适合描述（）A．分布数据B．顺序数据C．数值型数据D．品质数据10．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。
第一组的组中值近似为（）A．2000 B．1000C．1500D．250011．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。
最后一组的组中值近似为（ ） A ．5000 B ．7500 C ．5500 D ．650012．直方图与条形图的区别之一是（ ）A ．直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图则是分开排列的B ．条形图的各矩形通常是连续排列的，而直方图则是分开排列的C ．直方图主要用于描述分类数据，条形图则主要用于描述数值型数据D ．直方图主要用于描述各类别数据的多少，条形图则主要用于描述数据的分布二、填空题1. 某公司职工收入该表研究的变量是___ 收入____，变量为___连续___型，采用的是____等距__分组，表中的职工数称为____频数__，收入6000元的职工应归为___6000-7000___组，表中第一组和第六组称为___开口组____，第一组的组中值是__3500 ___，第二组中的4000称为___下限___，5000称为____上限___。
在线教育平台学绩管理办法
在线教育平台学绩管理办法第1章学绩管理概述 (4)1.1 成绩管理的意义与目标 (4)1.1.1 意义 (4)1.1.2 目标 (4)1.2 成绩管理的基本原则与要求 (4)1.2.1 基本原则 (4)1.2.2 基本要求 (5)第2章成绩管理团队与职责划分 (5)2.1 管理团队组织结构 (5)2.1.1 领导小组 (5)2.1.2 教学管理部门 (5)2.1.3 技术支持部门 (5)2.1.4 客户服务部门 (6)2.2 各岗位职责与权限 (6)2.2.1 领导小组 (6)2.2.2 教学管理部门 (6)2.2.3 技术支持部门 (6)2.2.4 客户服务部门 (6)2.3 成绩管理流程与人员协作 (6)2.3.1 成绩管理流程 (6)2.3.2 人员协作 (7)第3章成绩录入与审核 (7)3.1 成绩录入规范 (7)3.1.1 成绩录入原则 (7)3.1.2 成绩录入要求 (7)3.2 成绩审核流程 (8)3.2.1 初审 (8)3.2.2 复审 (8)3.3 异常成绩处理 (8)3.3.1 成绩异常情况 (8)3.3.2 异常成绩处理流程 (8)第4章成绩存储与备份 (8)4.1 成绩数据存储方案 (8)4.1.1 数据存储结构 (8)4.1.2 数据存储方式 (8)4.1.3 数据存储设备 (9)4.2 定期备份与恢复策略 (9)4.2.1 备份周期 (9)4.2.2 备份方式 (9)4.2.3 恢复策略 (9)4.3 数据安全与隐私保护 (9)4.3.2 隐私保护措施 (9)第5章成绩查询与展示 (9)5.1 成绩查询功能设计 (9)5.1.1 功能模块划分 (10)5.1.2 用户界面设计 (10)5.1.3 数据库设计 (10)5.2 成绩展示方式与优化 (10)5.2.1 成绩展示方式 (10)5.2.2 成绩展示优化 (11)5.3 成绩分析与可视化 (11)5.3.1 成绩分析 (11)5.3.2 成绩可视化 (11)第6章成绩修改与申诉处理 (11)6.1 成绩修改申请与审核 (11)6.1.1 学生如发觉个人成绩存在错误，可向在线教育平台提交成绩修改申请。
《统计学》课后答案(第二版 - 贾俊平版)
《统计学》课后答案（第二版 - 贾俊平版）第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
章节 1.1 统计及其应用领域主要内容什么是统计学统计的应用领域分类数据、顺序数据、数值型数据观测数据和实验数据截面数据和时间序列数据数据的间接来源学习要点 ? 概念：统计学，描述统计，推断统计。
? 统计在工商管理中的应用。
? 统计的其他应用领域。
? 概念：分类数据，顺序数据，数值型数据。
? 不同数据的特点。
? 概念：观测数据，实验数据。
? 概念：截面数据，时间序列数据。
? 统计数据的间接来源。
? 二手数据的特点。
? 概念：抽样调查，普查。
? 数据的间接来源。
? 数据的收集方法。
? 调查方案的内容。
? 概念。
抽样误差，非抽样误差。
? 统计数据的质量。
? 概念：总体，样本。
? 概念：参数，统计量。
? 概念：变量，分类变量，顺序变量，数值型变量，连续型变量，离散型变量。
1.2 数据的类型 1.3 数据来源数据的直接来源调查方案设计数据质量总体和样本 1.4 统计中的参数和统计量几个基本概念变量二、主要术语1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10.统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
用图表展示数据习题
第2章习题一、选择题1．把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为（）A．频数B．频数分布C．频率D．累计频数2．在数据分组时，当出现特大值或特小值时，应设置（）A．闭口组B．单项数列C．开口组D．组距数列3．下面的哪一个图形适合比较研究两个或多个总体或结构性问题（）A．环形图B．饼图C．直方图D．茎叶图4．组中值是（）A．一个组的上限与下限之差B．一个组的上限与下限之间的中点值C．一个组的最小值D．一个组的最大值5．由一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数5个特征值绘制而成，反映原始数据分布的图形，称为（）A．条形图B．茎叶图C．直方图D．箱线图6．为了研究多个不同变量在不同样本间的相似性，适合采用的图形是（）A．环形图B．茎叶图C．雷达图D．箱线图7．与直方图相比，茎叶图（）A．没有保留原始数据的信息B．保留了原始数据的信息C．不能有效展示数据的分布D．更适合描述分类数据8．下面哪个图形不适合描述分类数据（）A．条形图B．饼图C．帕累托图D．茎叶图9．累计频数分布图适合描述（）A．分布数据B．顺序数据C．数值型数据D．品质数据10．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。
第一组的组中值近似为（）A．2000 B．1000C．1500D．250011．将某企业职工的月收入依次分为2000元以下、2000元~3000元、3000元~4000元、4000元~5000元、5000元以上几个组。
最后一组的组中值近似为（）A．5000 B．7500C．5500D．650012．直方图与条形图的区别之一是（）A．直方图的各矩形通常是连续排列的，而条形图则是分开排列的B．条形图的各矩形通常是连续排列的，而直方图则是分开排列的C．直方图主要用于描述分类数据，条形图则主要用于描述数值型数据D．直方图主要用于描述各类别数据的多少，条形图则主要用于描述数据的分布二、填空题该表研究的变量是___ 收入____，变量为___连续___型，采用的是____等距__分组，表中的职工数称为____频数__，收入6000元的职工应归为___6000-7000___组，表中第一组和第六组称为___开口组____，第一组的组中值是__3500 ___，第二组中的4000称为___下限___，5000称为____上限___。
数据分析与处理技术作业指导书
数据分析与处理技术作业指导书第1章数据分析概述 (3)1.1 数据分析的意义与价值 (3)1.2 数据分析的主要流程与方法 (4)第2章数据预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (5)2.1.3 重复数据删除 (5)2.2 数据集成 (5)2.2.1 数据合并 (5)2.2.2 数据整合 (5)2.3 数据变换 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据离散化 (5)2.3.3 数据聚合 (5)2.4 数据归一化与标准化 (5)2.4.1 最小最大归一化 (5)2.4.2 Z分数标准化 (6)2.4.3 对数变换 (6)第3章数据可视化 (6)3.1 数据可视化原则与技巧 (6)3.1.1 原则 (6)3.1.2 技巧 (6)3.2 常用数据可视化工具 (7)3.2.1 Tableau (7)3.2.2 Power BI (7)3.2.3 ECharts (7)3.2.4 Highcharts (7)3.3 可视化案例分析与实践 (7)3.3.1 案例背景 (7)3.3.2 数据处理 (7)3.3.3 可视化实践 (7)第4章描述性统计分析 (8)4.1 频数与频率分析 (8)4.1.1 频数分析 (8)4.1.2 频率分析 (8)4.2 集中趋势分析 (8)4.2.1 均值 (8)4.2.2 中位数 (8)4.2.3 众数 (8)4.3 离散程度分析 (9)4.3.1 极差 (9)4.3.2 四分位差 (9)4.3.3 方差与标准差 (9)4.4 分布形态分析 (9)4.4.1 偏度 (9)4.4.2 峰度 (9)4.4.3 置信区间 (9)第5章概率论与数理统计基础 (9)5.1 随机变量与概率分布 (9)5.1.1 随机变量 (9)5.1.2 概率分布 (10)5.2 假设检验 (10)5.2.1 假设检验的基本概念 (10)5.2.2 常见的假设检验方法 (10)5.3 方差分析与回归分析 (10)5.3.1 方差分析 (10)5.3.2 回归分析 (10)第6章数据降维与特征选择 (11)6.1 数据降维的意义与方法 (11)6.2 特征选择与特征提取 (11)6.3 主成分分析（PCA） (11)6.4 线性判别分析（LDA） (12)第7章分类与预测 (12)7.1 分类与预测方法概述 (12)7.2 决策树与随机森林 (12)7.2.1 决策树 (12)7.2.2 随机森林 (13)7.3 逻辑回归与支持向量机 (13)7.3.1 逻辑回归 (13)7.3.2 支持向量机 (13)7.4 神经网络与深度学习 (13)7.4.1 神经网络 (13)7.4.2 深度学习 (14)第8章聚类分析 (14)8.1 聚类分析方法概述 (14)8.2 K均值聚类 (14)8.2.1 算法步骤 (14)8.2.2 优缺点 (14)8.3 层次聚类 (14)8.3.1 算法步骤 (15)8.3.2 优缺点 (15)8.4 密度聚类 (15)8.4.1 算法步骤 (15)8.4.2 优缺点 (15)第9章时间序列分析 (15)9.1 时间序列的基本概念 (15)9.1.1 时间序列的组成 (15)9.1.2 时间序列的特点 (16)9.1.3 时间序列的分类 (16)9.2 时间序列预处理 (16)9.2.1 数据清洗 (16)9.2.2 数据转换 (16)9.2.3 特征提取 (17)9.3 时间序列预测方法 (17)9.3.1 传统统计方法 (17)9.3.2 机器学习方法 (17)9.4 时间序列案例分析 (17)9.4.1 金融领域 (17)9.4.2 气象领域 (17)9.4.3 经济领域 (17)第10章综合案例实战 (17)10.1 数据分析与处理案例背景 (18)10.2 数据预处理与可视化 (18)10.2.1 数据清洗 (18)10.2.2 数据整合 (18)10.2.3 数据可视化 (18)10.3 模型构建与优化 (18)10.3.1 特征工程 (18)10.3.2 模型选择与训练 (18)10.3.3 模型优化 (18)10.4 结果评估与总结 (18)10.4.1 结果评估 (18)10.4.2 总结 (18)第1章数据分析概述1.1 数据分析的意义与价值数据分析作为现代社会的一种核心技术，其意义与价值日益凸显。
统计学》名词解释及公式
第1章统计与统计数据一、学习指导统计学是处理和分析数据的方法和技术，它几乎被应用到所有的学科检验领域。
本章首先介绍统计学的含义和应用领域，然后介绍统计数据的类型及其来源，最后介绍统计中常用的一些基本概念。
本章各节的主要内容和学习要点如下表所示。
二、主要术语1. 统计学：收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学。
2. 描述统计：研究数据收集、处理和描述的统计学分支。
3. 推断统计：研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学分支。
4. 分类数据：只能归于某一类别的非数字型数据。
5. 顺序数据：只能归于某一有序类别的非数字型数据。
6. 数值型数据：按数字尺度测量的观察值。
7. 观测数据：通过调查或观测而收集到的数据。
8. 实验数据：在实验中控制实验对象而收集到的数据。
9. 截面数据：在相同或近似相同的时间点上收集的数据。
10. 时间序列数据：在不同时间上收集到的数据。
11. 抽样调查：从总体中随机抽取一部分单位作为样本进行调查，并根据样本调查结果来推断总体特征的数据收集方法。
12. 普查：为特定目的而专门组织的全面调查。
13. 总体：包含所研究的全部个体（数据）的集合。
14. 样本：从总体中抽取的一部分元素的集合。
15. 样本容量：也称样本量，是构成样本的元素数目。
16. 参数：用来描述总体特征的概括性数字度量。
17. 统计量：用来描述样本特征的概括性数字度量。
18. 变量：说明现象某种特征的概念。
19. 分类变量：说明事物类别的一个名称。
20. 顺序变量：说明事物有序类别的一个名称。
21. 数值型变量：说明事物数字特征的一个名称。
22. 离散型变量：只能取可数值的变量。
23. 连续型变量：可以在一个或多个区间中取任何值的变量。
四、习题答案1. D2. D3. A4. B5. A6. D7. C8. B9. A10.A11.C、12.C13.B14.A15.C16.D17.C18.A19.C20.D21.A22.C23.C24.B25.D26.C27.B28.D29.A30.D31.A32.B33.C34.A35.A36.A37.D38.B39.B40.C41.C42.D43.C44.D45.A46.B47.C48.A49.C50.D51.A52.C53.D54.A55.B 第2章数据的图表展示一、学习指导数据的图表展示是应用统计的基本技能。
统计学第四版学习指导书以及课后习题答案
附录：教材各章习题答案第1章统计与统计数据1.1〔1〕数值型数据；〔2〕分类数据；〔3〕数值型数据；〔4〕顺序数据；〔5〕分类数据。
1.2〔1〕总体是该城市所有的职工家庭〞，样本是抽取的2000个职工家庭〞;〔2〕城市所有职工家庭的年人均收入，抽取的“2000b家庭计算出的年人均收入。
1.3〔1〕所有IT从业者；〔2〕数值型变量；〔3〕分类变量；〔4〕观察数据。
1.4〔1〕总体是所有的网上购物者〞；〔2〕分类变量；〔3〕所有的网上购物者的月平均花费；〔4〕统计量；〔5〕推断统计方法。
1.5〔略〕。
1.6〔略〕。
第2章数据的图表展示2.1 〔1〕届丁顺序数据。
〔2〕频数分布表如下效劳质量等级评价的频数分布效劳质量等级家庭数/频率频率/%A1414B2121C3232D1818E1515合计100100条形图〔略〕〔4〕帕累托图〔略〕2.2 〔1〕频数分布表如下40按销售收入分组/万元企业数/个频率/%向上累积向下累积企业数频率企业数频率100以下512.5512.540100.0 100〜110922.51435.03587.5 110 〜1201230.02665.02665.0 120 〜130717.53382.51435.0 130 〜140410.03792.5717.5 140以上37.540100.037.5合计40100.0————某管理局下届个企分组表按销售收入分组/万元企业数/个频率/%先进企业1127.5良好企业1127.5一般企业922.5落后企业922.5合计40100.0频数分布表如下按销售额分组/万元频数/天频率/%25 〜30410.030 〜35615.035 〜401537.540 〜45922.545 〜50615.0合计40100.0直方图(略)。
2.4茎叶数据个数18 8 9320 1 1336888999123 1 3 5 6 954 1 2 3 6 6 7650 12 742.5 (1)排序略。
02第2章用图表展示数据
第3步 (若需要描述统计量或图形)主点【Statistics】 或【Charts】，并选择相应的选项。点击 【OK】
生成频数分布表
2 - 14
统计学
STATISTICS (第四版)
顾客性别 男
1 16.7% 4.5% 2.0%
6 60.0% 27.3% 12.0%
7 63.6% 31.8% 14.0%
2 25.0% 9.1% 4.0%
6 40.0% 27.3% 12.0%
22 44.0% 100.0% 44.0%
女 5
83.3% 17.9% 10.0%
4 40.0% 14.3% 8.0%
02第2章用图表展示数据 2011年
统计学
STATISTICS (第四版)
统计名言
图并没有说谎，是说谎者在画图。
——Benjamin Disraeli
2-2
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2-4
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统计学
STATISTICS (第四版)
2-6
统计学
部数据个数的比值
3. 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100 而计算的比值
4. 比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值
2 - 10
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生成频数分布表
(定性数据)
【 例 2-1】 为 研 究 人 们 对不同类型软饮料的偏 好情况，一家调查公司 在某超市随机调查了 50 名 顾 客 。 右 表 是 顾 客性别及其所偏好的饮 料类型记录。生成频数 分布表，观察不同性别 的顾客及其所偏好的饮 料类型的分布状况，并 进行描述性分析
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碳 饮 酸 料 6 27.3% 40.0% 12.0% 9 32.1% 60.0% 18.0% 15 30.0% 100.0% 30.0%
Total 22 100.0% 44.0% 44.0% 28 100.0% 56.0% 56.0% 50 100.0% 100.0% 100.0%
列百分比 2 - 19
沃德(Abraham Wald)和许多统计学家 一样，在第二次世界大战时也处理了战 争与相关的问题。他发明的一些统计方 法在战时被视为军事机密。以下是他提 出的概念中较简单的一种 沃德被咨询飞机上什么部位应该加强钢 板时，开始研究从战役中返航的军机上 受敌军创伤的弹孔位置。他画了飞机的 轮廓，并且标识出弹孔的位置。资料累 积一段时间后，几乎把机身各部位都填 满了。于是沃德建议，把剩下少数几个 没有弹孔的部位补强。因为这些部位被 击中的飞机都没有返航6
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STATISTICS (第四版)
生成频数分布表
(定性数据—SPSS)
不同类型饮料的频数分布
饮 类 料 型 Cumulative Percent 12.0 32.0 54.0 70.0 100.0 Frequency 6 10 11 8 15 50 Percent 12.0 20.0 22.0 16.0 30.0 100.0 Valid Percent 12.0 20.0 22.0 16.0 30.0 100.0
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帕累托图
(pareto chart)
1.
2.
按各类 别数据 出现的 频数多 少排序 后绘制 的柱形 图 用于展 示分类 数据的 分布
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统计学
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用SPSS绘制饼图
(Pie)
第1步：选择【Graphs】【Interactive-Pie-Clustered】， 进入主对话框 第2步：如果绘制简单饼图，将某个分类变量(如“饮料类 型”)选入【Slice】(部分，片)；点击【Pies】，选择在 饼图中要展示的内容，如【Category】、【Count】、 【Percen】等。点击【确定】 如果要绘制复式饼图，将某个分类变量(如“饮料类型”)选入 【Slice】；将另一个分类变量(如“顾客性别”)选入 【Cluster】；点击【Pies】，选择在饼图中要展示的内 容，如【Category】、【Count】、【Percen】等。点 击【确定】
(单变量频数分布表)
第1步：选择【Analyze】【Descriptive Statistics-Frequencies】进入主对话框 第2步：将“饮料类型”或“顾客性别”选入 【Variable(s)】；选中【Display Frequency tables】 第3步 (若需要描述统计量或图形)主点【Statistics】 或【Charts】，并选择相应的选项。点击 【OK】
果 汁 1 4.5% 16.7% 2.0% 5 17.9% 83.3% 10.0% 6 12.0% 100% 12.0%
矿 水 泉 6 27.3% 60.0% 12.0% 4 14.3% 40.0% 8.0% 10 20.0% 100.0% 20.0%
其 他 2 9.1% 25.0% 4.0% 6 21.4% 75.0% 12.0% 8 16.0% 100% 16.0%
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STATISTICS (第四版)
数据透视表
(pivot table)
1. 可以从复杂的数据中提取有用的信息
2. 可以对数据表的重要信息按使用者的习惯或分析 要求进行汇总和作图 3. 形成一个符合需要的交叉表(列联表) 4. 在利用数据透视表时，数据源表中的首行必须有 列标题
Count % within 顾 性 客 别 % within 饮 类 料 型 % of Total Count % within 顾 性 客 别 % within 饮 类 料 型 % of Total Count % within 顾 性 客 别 % within 饮 类 料 型 % of Total
2 - 13
用数据透视表生成定性数据的频数分 布 2013-8-26
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STATISTICS (第四版)
生成频数分布表
(列联表—Excel)
不同类型饮料和不同性别顾客的频数分布
绿色 健康饮品
2 - 14
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统计学 用SPSS生成定性数据的频数分布表 STATISTICS
(第四版)
Valid
Cumulative Percent 44.0 100.0
2 - 16
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STATISTICS (第四版)
用SPSS生成定性数据的列联表
(Crosstabulation—交叉表)
第1步：选择【Analyze】【Descriptive StatisticsCrosstabs】进入主对话框 第2步：将“饮料类型”选入【Row(s)】，将“顾客性别” 选 入【Column(s)】(行列可以互换) 第3步： (若需要对列联表进行描述性分析)点击 【Cells】，在【Percentages】下选中需要的统计 量，如【Row】、【Column】、【Total】等；(若 需要图形)点击【Display clustered bar chart】。 点击【OK】 生成交叉频数分布表
1 16.7% 4.5% 2.0% 6 60.0% 27.3% 12.0% 7 63.6% 31.8% 14.0% 2 25.0% 9.1% 4.0% 6 40.0% 27.3% 12.0% 22 44.0% 100.0% 44.0%
行 百 分 比 列 百 分 比
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生成频数分布表
(定性数据)
【例2-1】为研究人们 对不同类型软饮料的偏 好情况，一家调查公司 在某超市随机调查了 50 名 顾 客 。 右 表 是 顾 客性别及其所偏好的饮 料类型记录。生成频数 分布表，观察不同性别 的顾客及其所偏好的饮 料类型的分布状况，并 进行描述性分析
列 联 表 的 统 计 描 述
饮 类 料 型
果 汁
矿 水 泉
绿 茶
其 他
碳 饮 酸 料
Total
2 - 18
Count % withi n 饮 类 料 型 % withi n 顾 性 客 别 % of Total Count % withi n 饮 类 料 型 % withi n 顾 性 客 别 % of Total Count % withi n 饮 类 料 型 % withi n 顾 性 客 别 % of Total Count % withi n 饮 类 料 型 % withi n 顾 性 客 别 % of Total Count % withi n 饮 类 料 型 % withi n 顾 性 客 别 % of Total Count % withi n 饮 类 料 型 % withi n 顾 性 客 别 % of Total
2. 计算各类别的频数
3. 生成频数分布表
分类 A B C D E 频数 比例 百分比 比率
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STATISTICS (第四版)
定性数据的描述统计量
1. 频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数 2. 比例(proportion) ：某一类别数据个数占全 部数据个数的比值 3. 百分比(percentage) ：将对比的基数作为100 而计算的比值 4. 比率(ratio) ：不同类别数值个数的比值
资料来源：David S.Mroore 2013-8-26
2-7
第 2 章 用图表展示数据
2.1 用图表展示定性数据
2.1.1 生成频数分布表 2.1.2 定性数据的图示
2.1 用图表展示定性数据 2.1.1 生成频数分布表
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STATISTICS (第四版)
生成频数分布表
(定性数据)
1.列出各类别
1. 2.
用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据 各类别可放在纵轴，称为条形图，可以放在横轴，称为柱 形图(column chart)
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统计学
STATISTICS (第四版)
复式条形图
(bar Chart)
饮料类型和顾客性别的条形图 (SPSS的输出)
2 - 24
2 - 17 2013-8-26
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STATISTICS (第四版)
列联表的描述性分析
(例题分析—SPSS)
饮 类 * 顾 性 Crosstabulation 料 型 客 别 顾 性 客 别 男 女 5 83.3% 17.9% 10.0% 4 40.0% 14.3% 8.0% 4 36.4% 14.3% 8.0% 6 75.0% 21.4% 12.0% 9 60.0% 32.1% 18.0% 28 56.0% 100.0% 56.0% Total 6 100.0% 12.0% 12.0% 10 100.0% 20.0% 20.0% 11 100.0% 22.0% 22.0% 8 100.0% 16.0% 16.0% 15 100.0% 30.0% 30.0% 50 100.0% 100.0% 100.0%
STATISTICS (第四版)
学习目标
定性数据的频数分布表 定性数据的图示方法 定量数据的频数分布表 定量数据的图示方法 用Excel和SPSS作频数分布表和图形 合理使用图表
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