第三章 统计数据分布的特征
统计学第三章理解练习知识题
第三章数据分布特征的描述一、填空题3.1.1 是指一组数据向其中心值靠拢的倾向。
3.1.2 加权算术平均数受两个重要因素的影响，一个是；另一个是各组变量值出现的。
3.1.3 计算比率的平均数时，如果已知比率及其基本计算式的分母资料，则采用。
3.1.4 计算比率的平均数时，如果已知比率及其基本计算式的分子资料，则采用。
3.1.5 是计算平均比率或平均发展速度最适用的一种方法。
3.1.6 是指一组数据中出现次数最多的变量值。
3.1.7 是指将按大小顺序排列的一组数据划分为四等分的三个变量值。
3.1.8 是指将按大小顺序排列的一组数据划分为10等分的9个变量值。
3.1.9 在数据分布呈时，算术平均数、众数和中位数三者相等。
3.1.10 是指非众数组的频数占总频数的比率。
3.1.11 上四分位数与下四分位数之差的简单算术平均数称为。
3.1.12 各个变量值与其算术平均数离差的绝对值的平均数称为。
3.1.13 总体方差是各个数据与其的离差平方的平均数，通常以2 表示。
3.1.14 皮尔逊测度法就是利用算术平均数与众数的关系来测度数据分布的一种方法。
3.1.15 是指用标准差的三次方除三阶中心矩计算偏态系数的一种方法。
二、单项选择题（在每小题的3个备选答案中选出1个正确答案，并将其字母填在题干后面的括号内。
）3.2.1 先将一组数据的变量值按一定顺序排列，然后取某一位置的变量值来反映这些数据的一般水平，把这个特殊位置上的数值看作是平均数，称为 （ ）A ．数值平均数B ．位置平均数C ．离散系数 3.2.2算术平均数反映的是数据分布的什么特征（ ）A ．集中趋势B ．离散趋势C ．偏态趋势3.2.3 根据算术平均数的性质，下列表达式正确的是 （ ）A ．0)(=∑-f x xB ．0x x f C ．2()0x x f3.2.4 如果分布数列中各变量值呈几何级数变化或频率分布极不对称，计算平均数的常用方法是（ ）A ．算术平均法B ．几何平均法C ．调和平均法3.2.5 用各组的组中值代表其实际数据计算算术平均数时，通常假定 （ ）A ．各组数据在组内是均匀分布的B ．各组次数相等C ．各组数据之间没有差异3.2.6 当数据分布为右偏分布时，算术平均数与中位数、众数的关系表现为 （ ） A ．o e M M x << B ．e o x M M << C ．o e x M M <<3.2.7 离散程度测度指标中，受极端值影响最大的是 （ ）A ．平均差B ．标准差C ．全距3.2.8 平均差与标准差的主要区别在于 （ ） A ．说明问题的角度不同 B ．对离差的数学处理方法不同 C ．计算对象不同 3.2.9标准差系数消除了（ ）A ．总体单位数多少的影响B ．平均数大小和计量单位的影响C ．离散程度的影响3.2.10 直接使用标准差比较分析两个同类总体平均数的代表性，其前提条件是 （ ）A．两个总体的标准差应该相等B．两个总体的平均数应该相等C．两个总体的离差平方和应该相等3.2.11 下列指标中，实际应用最广泛的离散程度测度指标是（）A．平均差B．标准差C．离散系数3.2.12 皮尔逊测度法就是利用算术平均数与众数的关系来测度数据分布的（）A．偏斜程度B．离散程度C．集中程度三、多项选择题（在下列4个备选答案中，至少有二个是正确的，请将其全部选出，并把字母填在题干后面的括号内。
旅游统计学 教学课件 ppt 作者 张珊 第3章 旅游统计数据分布特征的描述
n
1 X
1 X
在加权的情况下： Xh
f 1 X f
• 小王登山，上山的速度是每小时4km， 到达山顶后原路返回，速度为每小时 6km，设山路长9km，小王的平均速度 为（）km/h。（湖南2009）
– – – – A.5 B.4.8 C.4.6 D.4.4 答案：B
• 地铁检修车沿地铁线路匀速前进，每6 分钟有一列地铁从后面追上，每2分钟 有一列地铁迎面开来。假设两个方向的 发车间隔和列车速度相同，则发车间隔 是（）分钟。（广东2009）
按日产量分组 工人数f (千克) (人 ) 10 60 以下 60 – 70 19 70 – 80 50 80 – 90 36 90 – 100 27 100 – 110 14 8 110 以上 164 合 计
平均日产量 X Xf f
组中值X (千克) 55 65 75 85 95 105 115 -
– – – – A.2 B.3 C.4 D.5
答案：B
• 有人沿地铁线路匀速前进，每12分钟有 一列地铁从后面追上，每4分钟有一列 地铁迎面开来。假设两个方向的发车间 隔和列车速度相同，则发车间隔是（） 分钟。（黑龙江2010）
– – – – A.2 B.4 C.6 D.8
答案：C
• 一艘游轮从甲港口顺水航行至乙港口需 7小时，从乙港口逆水航行至佳港口需9 小时。问如果在静水条件下，游轮从甲 港口航行至乙港口需要多少小时（）。 （浙江2011）
大，平均数受该组的影响就越大。反之亦然。
例 将上例资料略作修改：
按日产量分 组（件） 工人数（f） 各组日产量 （件）
12 13 16 17
合计
2 1 3 2 8
数据分布特征的描述
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算术平均数的性质
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16
算术平均数（均值）特征：
1. 集中趋势的最常用测度值； 2. 一组数据的均衡点所在； 3. 易受极端值的影响； 4. 由组距分组资料计算的均值有近似值性质； 5、用于数值型数据，不能用于分类数据和顺
（CM） （人）
152
1
154
2
155
2
156
4
157
1
158
2
159
2
160 12
161
7
162
8
163
4
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身高 人数
（CM） （人）
164
3
165
8
166
5
167
3
168
7
169
1
170
5
171
2
172
3
174
1
总计 83
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STAT
众数
32
注意：
众数不仅适用于测度顺序数据和 数值型数据的集中趋势，而且适用 于测度不能计算平均数的分类数据 的集中趋势。
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3
数据分布的特征：
一、集中趋势:反映数据向其中心靠拢或 聚集
程度；
二、离中趋势；数据远离中心的趋势(又称离散
程度)；
三、偏态和峰态；偏态是对数据分布对称性的度
量；峰度是指数据分布的平峰或尖峰程度
数据分布特征的描述
该项活动中，每月都有数据统计及分析以用来进 行该项活动旳调整与实施。
如：有一组有关病人进入“救济”活动旳时间长 度旳数据：
67个样本：时间长度从1天到185天。
除了对该组数据进行频数方面旳描述和分析外， 下面旳统计措施在描述数据分布特征及分析方面也很 主要：
均值(mean)：35.7天; 中位数(median)：17天； 众数(Mode)：1天
X Me Mo 当分布右偏时（阐明存在极端大旳值）
X Me Mo
3、在偏斜度适度旳情况下，不论是左偏还是右偏，中位数
与算术平均数之差约等于众数与算术平均数之差旳1/3，即有如
下经验公式：
Me
X
1 3 (M O
X)
众数、中位数和均值旳应用场合
• 众数、中位数和均值都是对数据集中趋势旳测度，
1、均值由全部数据计算，包括了全部数据旳信息，具有良 好旳数学性质，当数据接近对称分布时，具有很好旳代表性； 但对于偏态分布，其代表性较差。
Graduates Monthly Graduates Monthly Graduates Monthly
Salary($)
Salary($)
Salary($)
1
2350
5
2255
9
2440
2
2450
6
2210
10
2852
3
2550
7
2390
11
2428
4
2380
8
2630
12
2380
未分组时旳算术平均值为：2440
一、均值（Mean）
均值就是一组数据旳平均值(average value)，用来测 度中心位置(central location)。
统计学第3章数据分布特征描述
3．分析现象之间的依存关系。 如研究劳动者文化程度与收入的关系。
4．（数值）平均指标是推断统计中的重要 统计量，是进行统计推断的基础。
几种常见的位置特征数
N
MH
N
i 1
1
1 xi
wi
wi
i 1
N
i 1
1 xi
wi
N
wi
i 1
MH
1 N1
N N1
i1 xi i1 xi
N
k0:几何平均数 加权
N
M G i 1w i x 1 w 1x2 w 2 xN w N
简单
M G N x 1x 2 x N
fi
i1
i 1(xifi)254 674 58 012 1110 ％ 01.7 1％
n(xifi) i1 xi
1 2％ 6 56 1 4％ 0 75 1 4％ 2 80 10350
（四）几何平均数（Geometric mean）
简单几何平均数— n个变量值连乘积的n次方根。
n（xi x)2 min
i1
性质（3）证明：
（三）调和平均数（Harmonic mean）
调和平均数，也称倒数平均数。 各变量值倒数（1/xi）的算术平均数的倒数。 计算公式为：
n
xHx11m1x12m12... x1nmn
m1m2... mn
m1m2 ... mn
与单项式分组资料一样，采用加权算术平均数计算。
统计第三章练习题
第三章 数据分布特征的描述（一）单项选择题(在下列备选答案中，只有一个是正确的，请将其顺序号填入括号内)1.平均指标反映了（ ）。
①总体变量值分布的集中趋势 ②总体分布的离散特征 ③总体单位的集中趋势 ④总体变动趋势 2.加权算术平均数的大小（ ）。
①受各组标志值的影响最大 ②受各组次数的影响最大③受各组权数系数的影响最大 ④受各组标志值和各组次数的共同影响3.在变量数列中，如果变量值较小的一组权数较大，则计算出来的算术平均数（ ）。
①接近于变量值大的一方 ②接近于变量值小的一方 ③不受权数的影响 ④无法判断4.权数对于平均数的影响作用取决于（ ）。
①总体单位总量 ②各组的次数多少 ③各组标志值的大小 ④各组次数在总体单位总量中的比重 5.由组距变量数列计算算术平均数时，用组中值代表组内标志值的一般水平，有一个假定条件，即( )。
①各组的次数必须相等 ②各组标志值必须相等 ③各组标志值在本组内呈均匀分布 ④各组必须是封闭组 6.如果次数分布中，各个标志值扩大为原来的2倍，各组次数都减小为原来的1/2，则算术平均数（ ）。
①增加到原来的21 ②稳定不变 ③减少到原来的21④扩大为原来的2倍 7.已知某市场某种蔬菜早市、午市、晚市的每公斤价格，在早市、午市、晚市的销售额基本相同的情况下，计算平均价格可采取的平均数形式是（ ）。
①简单算术平均数 ②加权算术平均数③简单调和平均数 ④加权调和平均数8.凡是变量值的连乘积等于总比率或总速度的现象，要计算其平均比率或平均速度都可以采用（ ）。
①算术平均法 ②调和平均法 ③几何平均法 ④中位数法 9.四分位差排除了数列两端各（ ）单位标志值的影响。
①10％ ②15％ ③25％ ④ 35％ 10.如果一组变量值中有一项为零，则不能计算（ ）。
①算术平均数 ②调和平均数 ③众数 ④中位数11.在掌握了各组单位成本和各组产量资料时，计算平均单位成本所使用的方法应是（ ）。
数据分布特征的统计描述
x xx1x2...xn
n
n
均值，即算术平均数
x 标志值或变量值
见49页例题
20
2、加权法：分组且各组标志值出现的次数 （权数 f ）不相等时，公式：
x xfx1f1x2f2...xnfn
f
f1f2...fn
x 为标志值，又称变量值； f 为各组标志值出现的次数
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21
某厂工人生产情况
第三章 数据分布特征的统计描述
除了统计图和统计表之外，还可以用少量 的特征值（代表值）对数据分布的数量规 律进行精确、简洁的描述。
1
离中趋势：即反映各数据远离中心值的程度 因为即使现象的集中趋势相同，其离中趋势 也可能不同。
离中趋势 (分散程度)
两个不同的曲线表示两个不同的总体，它们的 集中趋势相同但离中趋势不同。
“150个企业的平均计划完成百分数” 就是“150个企 业总的计划完成百分数”。
企业总计划完成百分数 = 总实际数 / 总计划数
计划完成 百分数％ 105~110 110~120 120~130
合计
企业 数n 30 70 50 150
计划产值 f
5700 20500 22500 48700
x
xf
％ 实际值
m 1m x
46
举例:
某蔬菜单价早中晚分别为0.5、0.4、 0.25（元/斤） （1）早中晚各买1元，求平均价格 （2）早中晚各买1斤，求平均价格 （3）早中晚各买2元、3元、4元，求平均价格 （4）早中晚各买2斤、3斤、4斤，求平均价格
47
（1）问：用调和平均。先求早、中、晚购买的斤 数。早 1/0.5=2(斤) 、中 1/0.4=2.5(斤)、晚 1/0.25=4(斤)
概率与数理统计第3章数据分布特征描述
第 3 章数据分布特点的描绘[引例 ]依据国家统计局对全国31 个省（自治区、直辖市）7.4 万户乡村居民家庭和 6.6 万户城镇居民家庭的抽样检查，2011 年城乡居民收入增添状况以下1：2011 年全国乡村居民人均纯收入6977 元，比上年增添1058 元，增添 17.9%。
剔除价钱因素影响，实质增添11.4%，增速同比提升0.5 个百分点。
此中，人均薪资性收入2963 元，同比增添532 元，增添 21.9%。
薪资性收入对整年乡村居民增收的贡献率达50.3%。
薪资性收入占乡村居民纯收入的比重达42.5%，同比提升 1.4 个百分点。
2011 年乡村居民人均纯收入中位数为 6194 元，比上年增添 995 元，增添 19.1%。
乡村居民人均纯收入中位数比人均纯收入低 783 元，但增速高 1.2 个百分点。
2011 年城镇居民人均总收入23979 元，此中，人均可支配收入21810 元，比上年增添2701 元，增添14.1%。
剔除价钱因素影响，城镇居民人均可支配收入实质增添8.4%，增速同比提升0.6 个百分点。
2011 年城镇居民人均可支配收入中位数为19118 元，比上年增添2279 元，增添13.5%。
城镇居民人均可支配收入中位数比人均可支配收入低2692 元，增速低 0.6 个百分点。
主假如受最低薪资标准、城镇居民基本养老金和离退休金以及最低生活保障标准提升影响，城镇低收入户收入增速较高；同时高收入户也保持了较快的增添速度，因此中等收入户增速相对较慢。
2011 年城镇居民人均可支配收入与乡村居民人均纯收入之比为：1，2010 年该收入比为 3.23:1。
本章小结1．总量指标是说明现象总规模和总水平的数值，又称为绝对数。
绝对数的计量单位有实物单位和价值量单位。
按反应整体内容不一样，总量指标可分为整体单位总量和整体标记总量；按反应的时间状况不一样，总量指标可分为期间指标和时点指标。
2．将两个有联系的数值对照获得的比率称为相对数。
第3章 统计数据分布特征的描述
农民家庭年人均纯收入情况表 农民家庭数（户） 240 480 1 050 600 270 210 120 30 3 000
计
f M o - f M o -1
´ d M o ( f M o - f M o -1 ) + ( f M o - f M o +1 )
3.1
统计变量集中趋势的测定
统计学是关于收集、分析、表述和解释统计数据的方法论科学，她对统计数据的收集、分析、表述 和解释虽然要从每一个数据着手，但其着眼点即研究目的却是在于统计数据整体或者说研究现象的总体 特征。在一个统计总体中，每一个个体即统计单位都有自己的特征和属性，具体地就表现出不同的标志 值，我们不能用其中的某一个或某几个的标志值来代表全部数据的特征，而必须使用所有数据的代表值 来表述总体特征，这就必须测定变量的集中趋势。
1050 - 600 ´ 200 = 1551.8 （元） (1050 - 480) + (1050 - 600)
在不等距分组的条件下，众数必须根据频数密度或频率密度来计算。 众数是按照数据的位置计算的，它的长处是易于理解，不受极端数值的影响。当数据分布存在明显 的集中趋势，且有显著的极端值时，适合使用众数。但是其灵敏度、计算功能和稳定性差，具有不唯一 性，所以当数据分布的集中趋势不明显或存在两个以上分布中心时，便不适合使用众数（前者无众数， 后者为双众数或多众数，也等于没有众数） 。 2.中位数（Median） 中位数和众数一样，也是一种位置代表值，但是，它不能用于定类数据，只能在顺序及以上的数据 中使用，所以又称为次序统计量，用 Me 表示。 中位数是将总体中的数据按顺序排列后，处于数列中点位置上的那个数据值或变量值，或者说中位 数是累计频率数列中，累计频率为 0.50 所对应的变量值。 从中位数概念可见：在总体中，小于中位数的数据个数占一半，大于中位数的数据个数也占一半， 即中位数是将数据按大小顺序排列后，位于二等分点上的那个数据值。用中位数来代表总体中所有标志 值的一般水平，可以避免极端值的影响，在有的情况下更具有代表性。例如，人口的平均年龄会受到个 别特别长寿人口年龄的影响，使计算结果偏大，而年龄中位数则可以较好地体现人口年龄结构的特征， 国际上就使用人口的年龄中位数（30 岁）作为人口老龄化的一个判断标准。 中位数的确定方法，根据所掌握的数据不同而有所不同： （1）由顺序数据和未分组的数量数据确定中位数。这种情况下，确定中位数的方法是：先将总体 中的全部数据顺序排列，然后确定中位数的位置，处于中位数位置的标志值就是中位数。 顺序数据中位数的位置：
第三章 统计学教案(分布的数字特征)
第三章统计分布的数值特征只知道什么是统计分布是不够的，还必须学会对其进行量化描述。
描述统计分布的重要的特征值有两个，一个是说明其集中趋势的平均指标，另一个是说明其离散程度的变异指标。
这一对矛盾的指标分别从不同角度反映了统计分布的分布特点，它们相辅相成，相互补充，缺一不可。
本章着重就这两个指标展开讨论，介绍了它们的理论、方法与应用，充分理解掌握本章的内容，对于以后各章节的学习尤为重要。
本章的目的与要求通过本章学习，要求学生在了解总体分布的两个重要特征值就是平均指标与变异指标的前提下，着重掌握这两个指标的计算方法及其数学性质；明确反映集中趋势的各种平均指标的计算特点与作用、反映离散程度的各种变异指标的计算特点与作用；还要学会利用这两个特征值得各自数学性质，采用简捷法计算算术平均数和标准差，以提高计算效率；此外，算术、调和与几何平均数三者之间的关系，算术平均数与众数、中位数之间的关系等也是学生应充分理解掌握的内容。
本章主要内容（计划学时7 ）一、分布的集中趋势（1）——数值平均数1、算术平均数2、调和平均数3、几何平均数二、分布的集中趋势（2）——位置平均数1、众数2、中位数3、其他分位数三、分布的离中趋势——变异指标1、变异全距2、平均差3、标准差4、变异系数学习重点一、重点掌握各种平均数的特点、应用条件、应用范围和计算方法，及其相互之间的关系；二、了解变异指标的意义和作用，熟练掌握各种变异指标的计算方法，尤其应重点掌握标准差的计算与应用；三、理解掌握算术平均数与标准差的数学性质，并且能利用其数学性质进行简捷计算；四、明确平均指标与变异指标的相互关系及其运用原则。
学习难点一、各种平均指标的应用条件、运用范围，尤其是加权算术权数的选择；二、根据所掌握的资料，应选择算术平均或调和平均方法;三、标准差的理论依据及其计算方法，尤其是成数标准差的计算更是初学者不易掌握的问题。
第一节 分布的集中趋势（1）——数值平均数一、统计平均数1、反映总体分布的集中趋势2、反映统计数列所达到的一般水平（静态、动态）3、与强度相对数的区别 二、算术平均数（用A x 表示） （一）算术平均数的基本内容： 算术平均数＝总体单位总量总体标志总量（二）简单算术平均数nxnx x x x ni inA ∑==+++=121可简写为：nx x A∑=式中： x i 为变量值 n 是总体单位数 Σ为总和符号例3－1.1 从某味精厂的生产线上随机抽取了10包味精，测得每包净重分别为（单位：克）499 497 501 499 502 503 500 499 498 500 将此十个数据相加除以十就是算术平均数（结果为499.8克）。
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自学，并使同学们正确理解各种指标的概念及计算方法，学会运用适当的统计数据指标对数据的原产特征展开分析表明。
（二）基本要求并使学生熟练掌握数据分布特征的叙述方法。
（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：第一节数据分布分散趋势的测量一、定类数据集中趋势的测度――众数(mode)(一)概念要点众数就是指一组数据中发生次数最少的变量值，用mo表示。
从变量分布的角度看，众数就是具备显著分散趋势点的数值，一组数据分布的最高峰点所对应的数值即为为众数。
当然，如果数据的原产没显著的分散趋势或最高峰点，众数也可以不存有；如果存有多个高峰点，也就存有多个众数。
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.可能将没众数或存有几个众数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：并无众数原始数据:10591268一个众数原始数据:659855多于一个众数原始数据:252828364242（二）众数的排序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fm，众数前一组的频数为f?1，众数后一组的频数为f?1。
当众数相连两组的频数成正比时，即f?1=f?1，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f?1＞f?1，则众数可以向其前一组依靠，众数大于其组中值；当众数组后一组的频数多于众数组前一组的频数时，即f?1＜f?1，则众数可以向其后一组依靠，1众数大于其组中值。
基于这种思路，借助几何图形而求出的分组数据众数的计算公式如下：下限公式：mo?l?下限公式：fm?f?1??d?l?1?d(fm?f?1)?(fm?f?1)?1??2(3.1)fm?f?1??d?u?2?d(fm?f?1)?(fm?f?1)?1??2(3.2)mo?u?式中：l表示众数所在组的下限；u表示众数所在组的上限；d表示众数所在组的组距。
统计学导论曾五一第三章数据分布特征的描述
统计学导论曾五⼀第三章数据分布特征的描述第三章数据分布特征的描述第⼀节统计变量集中趋势的测定⼀测定集中趋势的指标及其作⽤集中趋势(Central tendency)较⼤和较⼩的观测值出现的频率⽐较低，⼤多数观测值密集分布在中⼼附近，使得全部数据呈现出向中⼼聚集或靠拢的态势。
测度集中趋势的指标有两⼤类：数值平均数——是根据全部数据计算得到的代表值，主要有算术平均数、调和平均数及⼏何平均数；位置代表值——根据数据所处位置直接观察或根据与特定位置有关的部分数据来确定的代表值，主要有众数和中位数。
1．反映变量分布的集中趋势和⼀般⽔平。
如⽤平均⼯资了解职⼯⼯资分布的中⼼，反映职⼯⼯资的⼀般⽔平。
2．可⽤来⽐较同⼀现象在不同空间或不同阶段的发展⽔平。
不受总体规模⼤⼩的影响；在⼀定程度上使偶然因素的影响相互抵消。
3．可⽤来分析现象之间的依存关系。
如研究劳动者的⽂化程度与收⼊的关系。
4．平均指标也是统计推断中的⼀个重要统计量，是进⾏统计推断的基础。
⼆数值平均数（⼀）算术平均数（均值）⼀组数据的总和除以这组数据的项数所得的结果;最常⽤的数值平均数。
1．简单算术平均数把每项数据直接加总后除以它们的项数。
通常⽤于对未分组的数据计算算术平均数。
计算公式：2．加权算术平均数加权算术平均数的计算公式：加权—为了体现各变量值轻重不同的影响作⽤，对各个变量值赋予不尽相同的权数（fi ）。
权数（fi ，也称权重）权数——指在计算总体平均数或综合⽔平的过程中对各个数据起着权衡轻重作⽤的变量。
可以是绝对数形式，也可以是⽐重形式（如频率）来表⽰。
事实上⽐重权数更能够直接表明权数的权衡轻重作⽤的实质。
当权数完全相等（f1 =f2 =…= fn）时，加权算术平均数就成了简单算术平均数。
3．由组距数列计算算术平均数各组变量值⽤组中值来代表。
假定条件是各组内数据呈均匀分布或对称分布。
计算结果是近似值。
4．对相对数求算术平均数由于各个相对数的对⽐基础不同，采⽤简单算术平均通常不合理，需要加权。
第三章统计数据分布特征的描述
第三章统计数据分布特征的描述统计数据分布特征的描述是统计学中非常重要的一个概念，它用于对数据进行系统化的描述和分析。
统计数据分布特征的描述包括位置参数、散布参数和形状参数。
位置参数描述了数据集中心位置的特征。
最常用的位置参数是均值和中位数。
均值是指所有数据值的总和除以数据个数，它能够反映数据集的平均水平。
中位数是将数据值按大小排序后的中间值，它能够反映数据集的中心位置。
均值对异常值比较敏感，中位数能够较好地排除异常值的干扰。
散布参数描述了数据集的离散程度。
最常用的散布参数是方差和标准差。
方差是指每个数据值与均值之差的平方和的平均值，它能够反映数据集的离散程度。
标准差是方差的平方根，它与数据的单位相一致，常用于衡量数据的波动性。
方差和标准差越大，表示数据的离散程度越大。
形状参数描述了数据集的分布形状。
常用的形状参数包括偏度和峰度。
偏度是指数据分布的不对称程度，大于0表示右偏，小于0表示左偏，等于0表示对称。
偏度能够反映数据集的分布形态。
峰度是指数据分布的尖锐程度，大于0表示尖锐，小于0表示平坦，等于0表示与正态分布相似。
峰度能够反映数据集的尖峰或扁平程度。
除了这些常见的参数之外，还有其他一些描述统计数据分布特征的方法，如四分位数和箱线图。
四分位数是将数据分为四等分的值，它包括上四分位数、下四分位数和中位数。
上四分位数是四分之三分位数，下四分位数是四分之一分位数。
箱线图是以箱子和线段的形式展示数据分布特征，箱子的上边界和下边界分别代表上四分位数和下四分位数，箱子的中线代表中位数，箱子的长度代表数据的离散程度。
统计数据分布特征的描述对于研究数据的特征、提取有效信息以及进行统计推断都非常重要。
了解数据的位置、散布和形状特征能够帮助研究者更好地理解数据集的性质和规律。
在实际应用中，统计数据分布特征的描述还可以帮助决策者进行决策，例如对于质量控制的判断和产品的质量评估等。
综上所述，统计数据分布特征的描述是对数据集进行系统化描述和分析的重要工具。
统计学第三章 数据分布特征的描述.ppt
600 —700 700 以上 合计
职工人数（人）
f
f/∑f
50 16.7
70 23.3
120 40.0
60 20.0
300 100.0
要求：根据资料计算全部职工的平均工资。
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例3权数的选择
当分组的标志为相对数或平均数时，经常会遇到 选择哪一个条件为权数的问题。如下例：
女性为63319万人) （三）比较相对指标
甲总体某指标值 比较相对指标=—————————×100%
乙总体同类指标值
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（四）强度相对指标
某一总量指标数值
强度相对指标=—————————————
另一有联系而性质不同的总量指标数值
如：2005年一季度城镇居民人均可支配收入为 2938元
___ x1 x2 ... xn x
Xn
n
(2)加权算术平均数
它适合于计算分组数列的平均数。
其计算公式为：
___
X
x1 f1 x2 f2 ... xn fn f1 f2 ... fn
xf
f
xf f
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统计学第三章 数据分布特征的 描述
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第一节 总量指标 一、总量指标的概念、作用
（一）概念 又称绝对数。它是表明一定时间、地点和
条件下某种社会经济现象总体规模或水平的统 计指标。 （二）作用
1.是反映总体基本状况，社会经济活动绝对 效果的统计指标；
第三章统计数据分布特征的描述
第三章统计数据分布特征的描述统计数据分布特征的描述是统计学中的重要概念之一、它是通过对数据进行整理、组织和分析来了解数据的分布情况，帮助我们更好地理解数据的特点和趋势。
一、数据分布特征的描述方法在统计学中，数据分布特征主要通过以下两种方法进行描述：1.图形描述法：通过绘制图表来展示数据的分布情况。
常见的图形描述方法有直方图、条形图、饼图、箱线图等。
直方图是一种用于展示数据分布的图形。
它将其中一范围内的数据分成若干个等宽的区间，并统计每个区间中数据的频数或频率，然后绘制柱状图来表示。
箱线图是一种用于展示数据分布和异常值的图形。
它将数据划分为四个部分：最大值、上四分位数、中位数、下四分位数和最小值，并通过画出盒子和须来表示数据的分布情况。
2.数值描述法：通过使用统计指标和参数来描述数据的分布情况。
常见的数值描述方法有均值、中位数、众数、标准差、方差等。
均值是指将所有数据相加后再除以数据的总个数的得到的值，代表了数据的平均水平。
中位数是指将数据按大小排序后，处于中间位置的值，代表了数据的中心位置。
众数是指数据集中出现次数最多的值，代表了数据的集中趋势。
标准差是指数据在均值附近的波动程度，代表了数据的离散程度。
方差是指数据与均值之间的平均差的平方的平均值，代表了数据的离散程度。
二、数据分布特征的描述步骤要进行数据分布特征的描述，一般需要进行以下步骤：1.数据的整理和搜集：搜集所需的数据，并将其整理成适合进行分析的形式。
2.确定描述方法：根据数据的特点和目标，选择适当的图形描述法或数值描述法。
3.进行描述分析：根据所选的描述方法，对数据进行分析和计算，得出相应的描述结果。
4.解释和应用：根据描述结果，解释数据的分布特征，并根据需要进行相应的应用。
三、数据分布特征的描述应用数据分布特征的描述在实际应用中有很多用途，以下是几个常见的应用：1.判断数据是否符合其中一种分布：通过对数据的分布特征进行描述，可以判断数据是否符合正态分布或其他特定的分布形式。
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频数 f
3 5 8 14 10 6 4 50
xi f i
322.5 562.5 940.0 1715.0 1275.0 795.0 550.0 6160.0
例题2：某银行为250户企业贷款情况如下，计算平均每 个企业贷款额。
贷款额 （万元） 贷款户数 组中值 比重％
fi
12 56 85 64 15 45 75
第三章 统计数据分布的特征
1、集中趋势分析 2、离中趋势分析 3、分布偏态与峰度的测度
数据描述的数值方法
数据描述的数值方法
集中趋势
均 值
离散程度
极差 四分位距
分布的形状
偏 态 峰 度
中位数 众 数
方差和标准差 离散系数
2.2 分布集中趋势的测度
众数 中位数 分位数 均值 几何平均数 切尾均值
( xi x) 4 f i
i 1 k
K
ns
4
3
峰度系数的含义
峰度系数K<0，与正 态分布相比该分布一 般为扁平、瘦尾，肩 部较胖。
扁平分布
均值和方差 相同的正态 分布
尖峰分布
峰度系数K>0，与正 态分布相比该分布一 般为尖峰、肥尾，肩 部较瘦。
向下累积 频数
50 47 42 34 20 10 4
频率
100 94 84 68 40 20 8
合计
50
100
例题2：某省某年电信职工收入调查资料如表。计算M 0和 M e 按月收入额分组 调查职工人数 向上累积次数 向下累积次数
1000以下 1000-1300 1300-1600 1600-1900 1900-2200 2200-2500 2500以上 合计 40 90 110 105 70 50 35 500 40 130 240 345 415 465 500 — 500 460 370 260 155 85 35 —
i i 1
n
2
样本方差用（n-1）去除，从数学角度看是
因为它是总体方差σ2的无偏估计量。
n 1
k
分组数据
2
i 1
K
( X i X )2 fi
s2
i 1
( xi x ) 2 f i
k
f
i 1
K
i
f
i 1
i
1
标准差(例子)
某工会随机调查了5名工人上月的加班时间 如下表，平均加班时间为13小时。计算数 据的标准差。
加班小时 数 13 18 12 15 7 合计 绝对离 差 0 5 1 2 6 14 离差平方 0 25 1 4 36 66
s
66 4.06 5 1
4 离散系数（Coefficient of Variation)
标准差与其相应的均值之比，表示为百分 数。 s V （总体） 或 v （样本） X x
M o M e 2( M e x )
__
M o 3M e 2 x
__
众数、中位数、均值的应用场合
众数、中位数均不受极值影响。 所以，对于偏态分布，代表性比均值好。 当数据呈对称分布或接近对称分布，选均 值。 当数据呈偏态分布，应选众数或中位数。
•
众数的实际应用
集市贸易的商品价格，选择最普遍成交价格 即可。 也是衡量品质数据位置的重要量度。如：下 表 矿泉水品牌 次数
20550
12.42 6.60
82.2
调和平均数
各变量值的倒数的平均数。又称倒数平均 数。 n x 1 简单调和平均数
x
例题：书77页例3-2 加权调和平均数 x m m为权数 例题：见书78页例
m x
几何平均数
用于计算比率或速度的平均。 在计算社会经济现象时应用较多。 公式： N
R=最大值-最小值 组距分组数据可根据最高组上限 -最低组下限计 算。 特点：受极端值的影响。
2，5，6，7，8，9，10，12，15，16，20
全距=？
2 平均差
总体各单位标志值与其均值的离差的绝对 值的算术平均数。 公式： xx
A.D. n
A.D.
xx f f
例题：见书91页例题3-12
f f 1 M0 L i ( f f 1 ) ( f f 1 )
2 中位数(Median)
一组数据按大小顺序排列后，处在数列中 点位置的数值。 特点：
对一组数据是唯一的。 不受极端值的影响。
根据原始数据计算中位数
n为奇数时等于第(n+1)/2个数。
集中趋势
集中趋势：一组数据向其中 心值靠拢的倾向和程度。 集中趋势测度：寻找数据水 平的代表值或中心值。
1 众数(Mode)
一组数据中出现次数最多的变量值。 主要特点：
不受极端值的影响。 有的数据无众数或有多个众数。
众数的不惟一性
无众数
众数
众数 1
众数2
众数（M0）
如何找出众数？ 未分组数据：出现次数最多的变量值。 分组数据： 等距分组的众数计算公式
( x x ) 0
缺点：
易受极端值的影响。
张村有个张千万， 九个邻居穷光蛋； 统计平均算资产， 个个都是张百万。
例题1：计算 按零件数分组
105-110 110-115 115-120 120-125 125-130 130-135 135-140 合计
x
i
组中值 xi
107.5 112.5 117.5 122.5 127.5 132.5 137.5
例题1：计算 M 0 和 M e
频率 向上累积 按零件数 频数 分组 （人） （％） 频数 频率
105-110 110-115 115-120 120-125 125-130 130-135 135-140
3 5 8 14 10 6 4 6 10 16 28 20 12 8 3 8 16 30 40 46 50 6 16 32 60 80 92 100
九龙矿泉 南湖矿泉 17 20
大峡谷
农夫山泉 河源矿泉
5
60 25
2 分布离散程度的测度
反映各变量值远离其中心值的程度（离散 程度），从另一个侧面说明了集中趋势测 度值的代表程度。 常用指标：
全距（极差） 平均差 方差和标准差 离散系数
1 全距（Range）
全距也称极差，是一组数据的最大值与最 小值之差。
离散系数：
经理人员: 工人:
50000 v 100% 10% 500000
虽然经理人员收入的绝对离散程度远远大于工人，但经理 人员收入的相对离散程度小于工人。
5000 v 100% 15.625% 32000
3.3 分布偏态与峰度的测度
偏态 峰态
左偏分布
扁平分布
正态分布
右偏分布
xi
fi
4.8 22.4 34 25.6
fi
xi f i
180 2520 6374 6720
fi xi f i
0.72 10.08 25.50 26.88
30以下
30-60 60-90 90-120
105
120-150 150以上
合计
23 10
250
135 165
9.2 4
100
3105 1650
尖峰分布
1
偏态及其测定（Skewness)
数据分布的不对称性称作偏态。
偏态系数就是对数据分布的不对称性（即偏 斜程度）的测度。
偏态系数有多种计算方法，
( xi x)3 f i
i 1 k
SK
ns3
偏态系数的含义
数据向左边 延伸得更多
左偏分布(也称负偏分布)： 偏态系数 SK< 0；偏态系数的 绝对值越大，偏斜越严重
Me X
(
N 1 ) 2
n为偶数时等于第n/2和n/2+1个数的平均值
1 Me X N X N ( 1) 2 (2) 2
1，2 ，5，9 ，11
中位数 =5
1，2 ，5 ， 9，11，18
中位数=（5+9）/2=7
中位数（Me）
分组数据
N S m1 Me L 2 i fm
13 15 12 19 18 5 10 6 12 12 9 7 15 17 13 11 7 7 12 12
该组数据算术平均数等于 （13+18+ … +12）/20=11.6（小时）。
加权算术平均数(例子)
在前面的例子中，假设我们只得到了分 人数 组中值 xf 组后的资料： 分组
5-10 10-15 15-20 合计 6 9 5 20 7.5 12.5 17.5 45 112.5 87.5 245
该组数据算术平均数等于 245/20=12.25（小时）。
关于计算结果的说明
根据原始数据和分组资料计算的结果一般 不会完全相等，根据分组数据只能得到近 似结果。 只有各组数据在组内呈对称或均匀分布时， 根据分组资料的计算结果才会与原始数据 的计算结果一致。
算术平均数的性质
1、所有的定量数据都有算术平均数。 2、计算算术平均数时使用了所有数据。 3、各变量值与均值的离差之和等于零。
特点：
反映了相对于均值的相对离散程度； 可用于比较计量单位不同的数据的离散程度； 计量单位相同时，如果两组数据的均值相差悬殊， 离散系数可能比标准差等绝对指标更有意义。
离散系数：例子
对30名经理人员的调查表明年平均收入=$500,000， 标准差 = $50,000。 对30名工人的调查表明平均收入= $32,000，标准 差 = $5,000。