统计学第二章描述性统计分析

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统计学中的描述性统计分析方法

统计学中的描述性统计分析方法

统计学中的描述性统计分析方法统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解读的学科,它可以帮助我们更好地理解和解释数据。

描述性统计是统计学中的一个重要分支,旨在总结和揭示数据的基本特征。

在本文中,我们将介绍统计学中常用的描述性统计分析方法。

一、数据收集与整理描述性统计分析的第一步是数据收集,通过合适的调查问卷、实验或观察,我们可以获取所需的数据。

在数据收集完成后,我们需要对数据进行整理和准备,以便后续的分析。

二、测量指标在描述性统计中,我们常用各种测量指标来描绘数据的中心趋势、离散程度以及数据之间的关联性。

1. 中心趋势测量中心趋势测量用来反映数据集中的一个“典型值”。

(1)平均数(Mean):平均数是数据集中所有观测值的总和除以观测值的数量。

它可以用来衡量数据的总体情况。

(2)中位数(Median):中位数是将数据集按大小顺序排列后的中间值。

它可以忽略异常值的影响,更好地反映数据的中心位置。

(3)众数(Mode):众数是数据集中出现频率最高的值。

它在描述分类数据时特别有用。

2. 离散程度测量离散程度测量用来反映数据集的分散程度。

(1)标准差(Standard Deviation):标准差是数据集各个观测值与平均数之间的偏离度的平均值。

它反映了数据的总体分散程度。

(2)方差(Variance):方差是各个观测值与平均数之间偏离度的平方的平均值。

它是标准差的平方。

(3)极差(Range):极差是数据集中最大值与最小值之间的差值。

它可以用来衡量数据的全局范围。

三、数据可视化数据可视化是描述性统计分析中非常重要的一部分。

通过图表和图形的方式展示数据,可以使数据的特征更加直观地呈现出来。

1. 条形图(Bar Chart):条形图用于对比不同类别或组之间的数据差异。

2. 折线图(Line Chart):折线图可以展示变量随时间的变化趋势。

3. 饼图(Pie Chart):饼图适用于展示分类数据的比例关系。

4. 散点图(Scatterplot):散点图可以直观地显示两个变量之间的关系。

《描述性统计》课件

《描述性统计》课件

案例一:人口普查数据的描述性统计分析
总结词
全面、详尽
详细描述
人口普查数据涉及大量个体的信息,描述性 统计分析可以帮助我们全面、详尽地了解人 口的基本情况,如年龄、性别、教育程度、 职业分布等。通过计算均值、中位数、众数 等统计量,可以了解人口的集中趋势和离散 程度。同时,还可以通过绘制直方图、饼图
进行复杂的数据处理和 分析,如数据分组、聚 合和转换等
2023
REPORTING
THANKS
感谢观看
决策支持
基于描述性统计的结果,可 以为决策提供数据支持,如 市场分析、质量控制、风险 评估等。
2023
PART 02
描述性统计的基本概念
REPORTING
总体与样本
总体
研究对象的全体集合,具有全面性和完整性。
样本
从总体中抽取的一部分数据,用于推断总体的特征和规律。
数值型与类别型数据
要点一
数值型数据
案例三:股票市场数据的描述性统计分析
总结词
及时、准确
详细描述
股票市场数据具有高度的动态性和实时性,描述性统计 分析可以帮助我们及时、准确地把握市场走势和热点。 通过对开盘价、收盘价、最高价、最低价等指标的计算 和分析,可以了解市场的波动情况和趋势。同时,还可 以通过分析换手率、量比等指标,了解市场的交易活跃 度和资金流向。此外,描述性统计分析还可以用于风险 控制和投资组合优化等领域。
描述性统计的应用场景
数据清洗和预处理
在数据分析之前,使用描述 性统计对数据进行清洗和整 理,如异常值处理、缺失值 填充等。
数据探索
通过描述性统计了解数据的 分布特征、集中趋势、离散 程度等,帮助人们更好地理 解数据。

生物统计学:第二章 资料的描述性统计分析

生物统计学:第二章 资料的描述性统计分析

例2.3 某奶牛场在1995年有100头奶牛,已知在1996年、1997年
和1998年的奶牛数分别是前一年的2倍、3倍和4.5倍,求年平 均增长率。
解:
G 3 2 3 4.5 3 27 3
例2.4 某注射了鸡新城疫疫苗的鸡群测定血球凝集抑制滴度,
其抗体滴度分布情况如下,求平均抗体滴度。
ND-HI 滴度
与某种标准做比较所得到的数据。是用连续性的 数值大小反映某项特征的变量。
如:如试验中测得的动物体的体长、重量,某化 学物质的吸光度等。
数据的连续性受到实际测定规模和测量工具精度的 限制,如:天平和尺的精确程度。
实际得到的资料并非完全连续的,连续性只是理论 上的。
2.1.2 离散性资料
指一定范围内只取有限种可能值的数据资料。 1)计数资料:由记录不同类别个体的数目所得 到的数据,必须用整数表示。 如:脉搏计数、血细胞计数、电泳谱带数、动 物死亡个数、孵化个数等。
(xi x) 0
(2)离均差平方和最小:一个样本的各个观察值与平
均数之差的平方和比各个观察值与任意其他数之差的
平方和小。
(xi x)2 (xi a)2
例2.1和2.2
例2.1 一只母鸡的月产蛋记录:18,20,21,22,23,23,
24,25,25,25,26,26,求该母鸡的月平均产蛋数。
2.2.1 离散性资料的频数(率)分布
计数资料和分类资料的频率分布指每个自然值 或属于不同类别的观测值出现的次数(频数)和 所占的比例。 步骤如下:
• 确定观察值的个数; • 每个观察值为一组,该观察值即为该组组值;
• 将原始数据表中数据,用唱票的方式填入频 数表中,计算各组的频数和频率。
注意:当数据的观察值较多,变异范围较大时,可将几 个相邻观察值合为一组,这样数据的规律性会较明显, 对进一步计算分析也更方便。 见教材 P10 表2-2和表2-3。

第2章 描述性统计课件

第2章 描述性统计课件
方差S2是标准差S的平方值。标准差(或方差)越大,表 示观察值的分布越分散,反之,标准差(或方差)越 小,表示观察值的分布越集中。实际应用时常以均数 ±标准差的写法综合观察值的集中和离散特征。
第三节 离散程度的指标
4.变异系数(Coefficient of Variation) 简记为CV,它是标准差与均数之比,用百分数表达。
➢比较不同对象时,用不同的线条或颜色 表示,并要附图例说明。图例写在图的 下面或图的右上角。
• 几种常用的统计图 ➢直条图 (bar graph)
直条图用等宽直条的长短来表示相互独 立的各指标的数值大小。 适用于相互独立的、无连续关系的间断 性资料的比较。
种类:单式直条图和复式直条图
直条图的绘制要点
=4.959
二、几何均数(Geometric Mean)
常用对数计算,公式如下: LogG=∑logX/n
再查反对数得出G。 列成频数表时计算公式如下:
LogG=∑flogX/Σf 适用条件: 1.成倍数关系的资料。
2.明显正偏态分布的资料。
二、几何均数(Geometric Mean)
例3.3 6例钩端螺旋体病人的潜伏期分别为7, 10, 12, 14, 18, 20天, 求其平均潜伏期。
x=
=鍈x/n
适用于服从正态分布的资均数
x为每个组段的组中值, f为相应组段的频数。
原理:将落在某一组段内的观察值都视为
组中值。
本例: =(4.0×4+4.2×5+……+5.8×3)/120
=595.8/120=4.965
如用原始观察值计算有 =(5. 195+5.070+……+5.010)/120

描述性统计分析教学课件

描述性统计分析教学课件
医生诊断和治疗提供参考。
案例三:股市数据的描述性统计分析及预测
• 总结词:通过股市数据,掌握描述性统计分析和预测的方法。
案例三:股市数据的描述性统计分析及预测
详细描述 1. 收集股市数据,包括股票代码、收盘价、成交量等信息。
2. 对数据进行清洗和整理,去除异常值和缺失值。
案例三:股市数据的描述性统计分析及预测
数据的分布形态分析
01
偏态
反映数据分布形态的指标,如果偏态为正,说明数据更倾向于较大值,
反之则更倾向于较小值。
02
峰态
反映数据分布形态的指标,如果峰态较高,说明数据分布的顶峰比较尖
锐,反之则比较平缓。
03
异常值检测
通过观察数据的离散程度和分布形态,可以识别出可能的异常值。例如,
如果某个数据点远高于或远低于其他数据点,那么它可能就是一个异常
利用先进技术 随着大数据和人工智能技术的不断发展,可以借助这些先 进技术来提高描述性统计分析的效率和精度,如利用机器 学习算法进行数据分类和预测。
培养分析思维 加强描述性统计分析思维的培养,提高分析人员的综合素 质和分析能力,以更好地应对复杂多变的数据分析需求。
07
案例分析与践操作
案例一:超市销售数据的描述性统计分析
产品定位。
消费者行为分析
通过描述性统计,可以分析消费者 的购买习惯、偏好和需求,从而为 产品开发和营销策略提供依据。
市场细分
描述性统计可以帮助市场调研人员 根据消费者的特征和需求,将市场 细分为不同的群体,以便更好地制 定营销策略。
在医学数据处理中的应用
诊断疾病
描述性统计可以帮助医生 了解患者的症状、体征和 实验室检查结果,从而对 疾病进行诊断和分类。

统计学中的数据分析方法

统计学中的数据分析方法

统计学中的数据分析方法数据分析是统计学的重要组成部分,通过对数据的收集、整理和解释,可以得出有关数据特征、关联性和趋势等信息。

在统计学中,有多种数据分析方法,本文将介绍其中一些常见的方法。

一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行整理和总结的方法。

它通过计算数据的中心趋势(如平均数、中位数和众数)和离散程度(如方差和标准差),来揭示数据的基本特征。

此外,描述性统计分析还包括制作频数分布表、绘制直方图和绘制箱线图等方法,以便更好地展示数据的分布情况和异常值。

二、推断统计分析推断统计分析是通过样本数据来推断整个总体数据的方法。

在这种分析方法中,我们利用样本统计量(如样本均值和样本比例)来估计总体参数,并通过假设检验和置信区间来对总体参数进行推断。

假设检验可以判断总体参数的差异是否显著,而置信区间则给出了总体参数的一个估计范围。

三、相关性分析相关性分析用于探索两个或多个变量之间的关系。

通过计算相关系数(如皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数),可以评估变量之间的线性相关程度。

相关性分析不仅可以帮助我们了解变量之间的关联性,还可以用于预测和建立模型。

四、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。

它通过建立回归方程来描述自变量对因变量的影响程度,并进行参数估计和模型评估。

回归分析可以分为线性回归、多项式回归和逻辑回归等,根据数据类型和分析目的选择合适的回归方法。

五、方差分析方差分析(ANOVA)是用于比较两个或多个样本均值是否存在显著差异的方法。

方差分析将总体数据的变异性分解为组内变异和组间变异,并利用F检验来检验组间差异是否显著。

方差分析广泛应用于实验设计和质量控制等领域。

六、聚类分析聚类分析是一种将相似样本归类到同一类别的方法。

它通过计算样本之间的距离或相似性,将样本分成不同的群组。

聚类分析可以帮助我们发现数据的内在结构和规律,对于市场细分和用户分类等问题具有重要意义。

七、时间序列分析时间序列分析是对时间相关数据进行分析和预测的方法。

如何使用Stata进行统计学分析

如何使用Stata进行统计学分析

如何使用Stata进行统计学分析Stata是一种流行的统计学软件,广泛应用于各个领域的数据分析和统计学研究。

本文将介绍如何使用Stata进行统计学分析,并按照不同的主题进行划分章节。

第一章:Stata基础操作在开始使用Stata进行统计学分析之前,首先需要了解一些基础操作。

包括数据导入和导出、数据清洗、变量定义等。

Stata支持各种数据文件格式的导入,例如Excel、CSV等,通过使用`import`命令可以将数据导入到Stata中。

此外,Stata还提供了丰富的数据清洗功能,如缺失值处理、异常值处理等。

在数据准备工作完成后,可以使用`generate`命令定义变量,并使用`list`命令查看数据集的内容。

第二章:描述性统计分析描述性统计分析是了解数据的基本特征和分布情况的重要手段。

在Stata中,可以使用`summarize`命令计算变量的均值、方差、最大值、最小值等统计量。

此外,还可以使用`tabulate`命令生成频数表和列联表,用以统计分类变量的分布情况和不同变量之间的关联。

第三章:统计图形绘制统计图形是数据可视化的重要工具,有助于更直观地理解数据的特点和模式。

Stata提供了多种绘图命令,例如`histogram`命令用于绘制直方图、`scatter`命令用于绘制散点图、`boxplot`命令用于绘制箱线图等。

通过适当选择和组合这些绘图命令,可以呈现出丰富的数据图形,有助于揭示数据背后的规律。

第四章:参数估计与假设检验参数估计和假设检验是统计学分析的核心内容。

Stata提供了多种统计分析命令,如`ttest`命令用于独立样本t检验、`regress`命令用于回归分析、`anova`命令用于方差分析等。

这些命令可以根据用户提供的数据和分析需求,进行相应的估计和检验,并输出相应的统计结果和解释。

第五章:相关分析和回归分析相关分析和回归分析是统计学中常用的分析方法,用于探究变量之间的关系和预测模型的建立。

描述性统计分析ppt文档

描述性统计分析ppt文档
83. 3来自80~8915. 6
5. 6
88. 9
90~100
2
11. 1
11. 1
100.0
Tot al
18 100.0
100.0
二、频数分析
频度分析的扩展功能: Percentile Values(计算分位数)
分位数是变量在不同分为点上的取值。 分位数反映了变量的取值分布状态。
Central Tendency(集中趋势)
16 20.78% 20.78% 100.00%
合计 0-100
77 100.00% 100.00% 100.00%
返回
二、频数分析
3. 频数分析中的统计图 频数分析的基本功能之二:是绘制统计图,统计图能非常清晰直观 地展示变量的取值状况,包括以下三种图:
条形图(Bar Chart): 饼图(Pie Chart): 直方图(Histograms):
二、频数分析
4. SPSS操作及案例 例一:各门成绩统计
(结果保存为: 3-StudentScore_Frenquency.spo)
二、频数分析
4. SPSS操作及案例(数据文件:3-StudentScore.sav) Analyze → Descriptive Statistics→Frequencies…
1 2
二、频数分析
4. SPSS操作及案例(数据文件:3-StudentScore.sav) 例二:语文成绩区间频度分布表
步骤1:对“语文”成绩进行分段 Transform→Recode →Into Different Variables…
(结果保存为:3-StudentScore_成绩分段.sav)
1 2
3

统计学数据的描述性分析解析

统计学数据的描述性分析解析
描述性统计学可以帮助我们进行数据比较,通过比较不同数据集之间的差异,发现数据背后的 规律和趋势。
描述性统计学与推断统计学的关系
描述性统计学:对数据进行描述性 分析,揭示数据的分布特征和规律
描述性统计学是推断统计学的基础: 描述性统计学提供了推断统计学所 需的数据基础和信息
添加标题
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描述性统计学 是统计学的一 个分支,主要 研究如何描述 和总结数据集 的特征和分布。
描述性统计学 包括数据的集 中趋势、离散 程度、分布形 状等统计量的 计算和描述。
描述性统计学 可以帮助我们 更好地理解数 据集,为后续 的统计分析和 决策提供基础。
描述性统计学 的应用广泛, 包括社会科学、 自然科学、商
统计学数据的描述 性分析解析
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CONTENTS
01 添加目录标题 02 描述性统计学的概念与意义 03 描述性统计学的常用指标 04 描述性统计学的分析方法 05 描述性统计学的应用场景
06 描述性统计学的局限性及注意事项
单击添加章节标题
第一章
描述性统计学的概念与意义
第二章
描述性统计学的定义
业等领域。
描述性统计学在数据分析中的作用
描述性统计学可以帮助我们理解数据的分布情况,包括数据的集中趋势、离散程度和分布形状 等。
描述性统计学可以帮助我们识别数据的异常值和缺失值,从而提高数据分析的准确性和可靠性。
描述性统计学可以帮助我们进行数据可视化,将复杂的数据转化为易于理解的图表和图形,从 而提高数据分析的可读性和可解释性。
描述性统计学的局限性及注 意事项
第六章
描述性统计学的局限性
描述性统计学不能预测 未来,只能描述过去和

统计数据的描述性分析

 统计数据的描述性分析

统计数据的描述性分析一、引言描述性分析是对数据进行基本统计和图形展示,以揭示数据内在的规律和特点的方法。

在统计分析中,描述性分析是首要的步骤,为后续的推论性分析提供基础。

本文将对描述性分析的概念、方法、工具和应用进行详细阐述,以期提高人们对描述性分析的认识和应用能力。

二、描述性分析的概念描述性分析主要是通过一些统计量和图表来刻画数据的特征,包括数据的分布情况、集中趋势、离散程度等。

具体来说,描述性分析包括了以下几个方面:1. 数据的收集与整理:这是描述性分析的基础,需要对数据进行清洗、分类、分组等处理,以便后续分析。

2. 中心趋势的度量:用于描述数据的集中趋势或平均水平,常见的中心趋势度量包括均值、中位数和众数等。

3. 离散趋势的度量:用于描述数据的分散程度或波动情况,常见的离散趋势度量包括方差、标准差和四分位距等。

4. 数据的分布形态:通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布情况,如正态分布、偏态分布等。

三、描述性分析的方法与工具1. 统计量计算:使用统计软件或编程语言(如SPSS、Python等)计算中心趋势和离散趋势的统计量,以便于分析数据的特征和规律。

2. 图表绘制:通过绘制直方图、箱线图、散点图等图表来展示数据的分布情况、相关关系等,使得数据分析更加直观和易于理解。

3. 探索性数据分析(EDA):通过一系列数据可视化和统计检验方法来发现数据中的规律、异常、趋势等,为后续的推论性分析提供参考。

四、描述性分析的应用描述性分析在各个领域都有广泛的应用,如商业分析、金融投资、医学统计等。

下面以几个具体的应用案例来说明描述性分析的实用性和重要性:1. 商业分析:通过收集销售数据,利用描述性分析来刻画产品的销售情况,如销售额、销售量、客户群体等。

通过对这些数据的描述性分析,企业可以发现哪些产品在市场上更受欢迎,哪些客户群体更具购买力等,从而为产品开发和营销策略提供依据。

2. 金融投资:在金融领域,描述性分析可以用来分析股票、基金等金融产品的收益情况、风险水平等。

描述性统计分析

描述性统计分析

学生身高的探索性分析 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Explore】命令,弹出如图所示对话框
结果解读
描述性统计分析表
其中,5% Trimmed Mean:去掉5%极端数之后的均值。
M-均值估计——检ห้องสมุดไป่ตู้异常数据。
分位点表 其中Tukey's Hinges表示的是绘制箱图时所用的分位点数据,它的计算方法和一般的百分位数略有不同。
问题:能否通过直观的描述假设检验的基本思想?
基本思想:概率反证法
3
2
4
1
根据问题的需要对所研究的总体作某种假设,记作H0
计算并根据预先给定的显著性水平进行检验,作出拒绝或接受假设H0的判断。
选取合适的统计量,这个统计量的选取要使得在假设H0成立时,其分布为已知。
由实测的样本,计算出统计量的值。
一般步骤:
学生身高频数表:已知有某地120名12岁男童身高数据,编制其传统的简易频数表。 执行【Analyze】/【Descriptive Statistics】/【Frequencies】命令,弹出如下所示对话框
结果解读 频数表
描述性统计量 直方图 问题:以上3个结果分别用来说明什么问题?
2.3 基础统计分析-Descriptive Descriptive简介 Descriptive过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程。 对变量进行描述性统计分析,计算并列出一系列相应的统计指标。这与其它过程相比并无不同。 这个过程有一个特殊的功能,可将原始数据转换成标准正态分布评分值,并以变量形势存入数据库供以后分析。
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例2:甲、乙两个企业的劳动生产率、职工人 数及产值的有关资料如下表: 劳 率 (元/人) 800-1000 1000-1200 1200以上 合计 甲企业人 数(人) 20 50 30 100 乙企业产 值(元) 9000 66000 39000 114000
试分别计算甲、乙两个企业的平均劳动生产率? 1120(元/人); 1140(元/人)
解二
x x
18 33% 19 27% 17.6 18 件
f
f
15 7% 16 13% 17 20%
例2根据组距数列计算算术平均数
例:某企业职工按工资分组资料如下,试计 算全部职工的平均工资? 工资(元) 1500以下 1500-2000 工人数 50 70
总体中某一部分的数值 比例相对指标=——————————— 总体中另一部分的数值
例:人口性别比:106.74:100(五普); 105.20:100(六普男性为68685万 人,女性为65287万人)
(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
(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 无名数:出生率、伤亡事故率 可分两种 (分子分母所属时间不一致) 有名数:人/Km2
(分子分母所属时间一致)
(五)动态相对指标
报告期水平 发展速度=——————×100% 基期水平 增长速度=发展速度-1 如:2005年一季度城镇居民人均可支配收 入是2004年同期的111.3%,增长11.3%。
(3)加权与简单算术平均数之间的关系 权数起作用必须有两个条件: 1.各组标志值必须有差异。 2.各组的次数或比重必须有差异。 f1 f 2 f 3 f n时 :
x
xf f

f
x
nf

x
n
3.算术平均数的数学性质 (1)各变量值与其均值的离差之和为零; (2)各变量值与其均值的离差平方和最小。
例题:想一想可以计算哪几种相对指标?

1982年
人口总数 其中:男 女 101654 52352 49302
份 1990年 114333 58904 55429
又知我国国土面积为960万平方公里。
结构相对指标 比例相对指标 比较相对指标
强度相对指标
动态相对指标
第三节 平均指标 一、平均指标概念与作用
f1 f 2 ... f n
xf f x f f
例1根据单项式数列计算算术平均数
某企业工人按日产量分组资料如下,要求: 根据资料计算工人的平均日产量?
解一:
xf x f 15 10 16 20 17 30 18 50 19 40 150 2640 17.6 18(件) 150
合计
165
400
选择权数的原则: 1.变量与权数的乘积必须有实际经济意义; 2.依据相对或平均指标内涵来选择权数。 根据原则本题应选计划产值为权数,计算如下: 平均计划完成程度:
85% 50 95% 80 105% 200 115% 70 x 50 80 200 70 409 100% 102.25% 400
单 位 名 称 纺织局 化工局 机械局 合 计 企业数 (个) 300 250 450 1000 职工人数 固定资产增 (人) 加额(万元) 8000 5000 7000 20000 1000 2000 2000 5000 工业增加值 (万元) 200 500 300 1000
总体单位总量 时点指标
例:某种产品按五年计划规定,最后一年产量应达200万吨, 计划执行情况如下:
第 时 一 年 第 二 年 第 三 年 上 半 年 第 三 年 下 半 年 第 四 年 一 季 度 第 四 年 二 季 度 第 四 年 三 季 度 第 四 年 四 季 度 第 五 年 一 季 度 第 五 年 二 季 度 第 五 年 三 季 度 第 五 年 四 季 度 5 年 合 计
4.中长期计划完成相对数的计算方法 A.水平法 若计划指标是按整个计划期的末年应达到的 水平来规定的,用水平法。 公式为:计划完成相对数=(计划期末年实 际达到的水平÷计划中规定的末年水平)×100 % 提前完成计划的时间=(计划期月数-实际 完成月数)+超额完成计划数÷(达标月(季) 日均产量-上年同月(季)日均产量)
项目管理硕士研究生基础学位课——《统计学》课件
第二章 描述性统计分析
本章教学目的:本章要求掌握①总量指 标的 概念、作用和种类;②相对指标的概 念、作用、常见相对指标的性质、特点和计 算方法;③平均指标的概念、作用、常见的 几种平均数的特点和计算方法;④变异指标 的概念、计算。 本章教学重点:时期指标、时点指标、 相对指标、平均指标及变异指标的计算。 本章教学难点:时期与时点指标区别及 变异指标的计算。 本章教学学时:4学时
2000-2500
2500以上 合计
120
60 300 2066.67元
例3权数的选择
某管理局下属165家企业资料如下,计算 全部企业的平均计划完成程度?
计划完成程 度(%) 80-90 90-100 企业数 5 10 计划产值 (万元) 50 80
100-110
110-120
120
30
200
70
结论:??
(三)几何平均数
1.概念 变量中每一变量值的连乘积的项数次方根。 2.种类 简单几何平均数 计算方法不同,可以分为 加权几何平均数
2.种类 (1)简单算术平均数 例:某小组5个人的身高(cm):165、167、 169、171、173,问这5人的平均身高? ___ x1 x2 ... xn x 其计算公式为:
X
n
n
(2)加权算术平均数 其计算公式为:
X
___
xf
1 1
x2 f 2 ... xn f n

产 110 122 66 量
74 37 38 42 49 53 58 65 72
775
要求:1.计算该产品计划完成程度 2.计算提前完成计划的时间 解: 1.产量计划完成程度=(53+58+65+72)÷200 =124% 2.从第四年第三季度至第五年第二季度产量之和: 42+49+53+58=202万吨 提前完成计划时间=(60-54)+2÷[(58-38)÷90]= 6个月零9天
二、平均指标的种类
数值平均数
平均指标 位置平均数
算术平均数 调和平均数 几何平均数 众数 中位数
三、数值平均数
(一)算术平均数 1.概念 算术平均数是总体各单位某一数量标志之和 求得标志总量后除以总体单位总量的平均数。 是集中趋势的最主要测度值;是计算社会经 济现象平均指标最常用方法和最基本形式。 其基本计算公式为: 标志总量 算术平均数= ————— 单位总量

思考与总结: 1.简单与加权算术平均数分别用于什么情况? 2.算术平均数都是实际值吗? 3.频数与频率作权数有何不同: 4.以分组数据计算算术平均数时影响平均数 的因素有哪些?
(二)调和平均数
1.概念 调和平均数:是标志值倒数的算术平均数的 倒数。 它是根据各个变量值的倒数计算的,所以又 称“倒数平均数”。 2.种类 简单调和平均数 计算方法不同,可以分为 加权调和平均数
(1)简单调和平均数
n x 1 x
x
(2)加权调和平均数
m m x
例1:某工业局下属各企业按产值计划完成程度分组资 料如下: 计划完成程度 企业数 实际产值 计算该工业局产值 (%) (个) (万元) 平均计划完成程度? 80 — 90 5 50 解: 90 —100 10 80 400 ∑m x = 100 —110 120 200 m = 394 ∑x 110 —120 30 70 合 计 165 400 = 101.52%
(一)概念 实例:某村 2012年水稻亩产1400斤; 又称统计平均数,是反映同质总体各单位某 新飞工人工资1100元,而2011年新乡市职 一数量标志在一定的时间、地点条件下所达到的 一般水平的一个综合指标。 工月收入 2160元 (二)平均指标的作用 1.统计平均数可以反映变量分布的集中趋势; 2. 可用于同类现象在不同空间、不同时间条件下 的对比; 3.可以分析现象之间的依存关系; 4.作为评价事物和问题决策的数量标准或参考。
第一节 总量指标 一、总量指标的概念、作用
(一)概念 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; 2.是制定政策、编制计划的重要依据; 3.是计算相对指标、平均指标和各种分析指 标的基础。
二、总量指标的种类
总体标志总量 时期指标
第二节 相对指标
一、相对指标的概念、意义及表现形式
(一)概念 又称相对数。它是两个相互联系的指标对 数字十年: 2002——2011年国内旅游收入由 比的结果,用来反映现象之间的数量对比关系 3878亿元增长近4倍,达到1.93万亿元;旅游业 或联系程度。 增加值占GDP的4%以上。性别比106.74—105.20 (二)意义 1 .为人们深入认识事物发展的质量与状况 提供客观依据; 2 .可以使不能直接对比的现象找到可以对 比的基础,进行更为有效的分析。
B.累计法:若计划指标是按整个计划期内累计完成量
来规定的,宜用累计法计算。公式为: 计划完成相对数=(计划期间累计完成数÷同期计划 规定的累计数)×100% 提前完成计划时间=(计划期月数-实际完成月数) +超额完成计划数÷平均每日计划数
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