第二讲:一般数据分析资料
CERN ROOT-粒子物理与核物理实验中的数据分析-第二讲.
如果还有其它额外的信息,应该给出不同的先
验概率。这种贝叶斯统计的特点必定是主观的。例 如,受检者有过吸毒历史。一旦验前概率改变,贝 叶斯定理就会告诉患病的可能性。对阳性结果的诠 释就会改变。
问题:能否构造含自变量的概率?
26/09/2020
2
随机变量与概率密度函数
假设实验结果为 x (记作样本空间中元素)的概率为
cx , o y ] E [ v x ( x ) [ y ( y ) E ] [ x ] y xy
相关系数定义为
xy
covx,[y],
xy
1xy1
如果 x,y 独立,即
f(x,y)fx(x)fy(y)
则
covx,[y]0
26/09/2020
23
举例:样本平均值
假设实验上研究一核素衰变寿命,在探测效率为100%的情况 下,每次探测到的寿命为 ti,一共测量了 n 次,求平均寿命 (也就是寿命的期待值)。
g(a)da f(x)dx dS dS a在[a,ada]内的x空间范围
x(ada)
g(a)da
f (x)dx
x(a)
x(a)dx da
da f(x)dx
x(a)
g(a) f(x(a)) dx da
26/09/2020
17
函数的逆不唯一情况
假如 a(x) 的逆不唯一,则函数的 p.d.f. 应将 dS 中对应于 da 的所有 dx 的区间包括进来
下列各种情况给出的概率值是否是合理的:
1 ) P (A )1/3 ,P (B )1/3 ,P (C )1/3 2) P (A )0.64 ,P (B )0.38 ,P (C ) 0.02 3 ) P (A )0.35 ,P (B )0.52 ,P (C )0.26 4) P (A )0.57,P (B )0.24 ,P (C )0.19
数值分析第二讲MATLAB简介
MATLAB编程入门 MATLAB的编程风格与C语言相同。 常用流程控制语句 if if语句条件 elseif if语句条件 end 终止作用域 for 指定次数的循环 while 不指定次数的循环 break 终止循环 switch 开关语句 case 列出语句 otherwise否则语句 return 返回调用函数 function 函数定义语句
MATLAB常用函数名 数学函数(中文意义略) abs,acos,acosh,angle,asin,asinh,atan,atan2,atanh, ceil,conj,cos,cosh,exp,fix,floor,gcd,imag,lcm,log, log10,real,rem,round,sign,sin,sinh,sqrt,tan,tanh, 构造矩阵函数 eye(n),ones(n),zeros(n):产生n阶单位、全1,全0矩阵 eye(m,n),ones(m.n),zeros(m.n):产生m×n的单位、全1,全 0矩阵 Sparse:构造稀疏矩阵 Size(M)取矩阵M的各维大小(结果为向量) size (M,n) 取矩阵M的第n维大小
例1:构造两个可加减乘的矩阵A,B,C,求A+B,A*C, sin(A)+cos(B),以及取A,B,C的子矩阵作同样的运算。 解:A=[ 1,2,3,4;5 6 7 8; 9 10 11 12]; B=ones(3,4) C= pascal(3) ⑴ D=A+B ⑵ E=sin(A)+cos(B) (3) F=A*C 错误操作:A*B,A+C
MATLAB的基本用法 一、数与变量 MATLAB的内部本质上只有两种类型的数据:实数和字符。 一个实数占8个字节(64比特),一个字符占用1字节(8比特)。 复数由两个实数构成,矩阵元素由字符、实数、复数构成。由矩 阵再构成“struct”(结构)数据类型,字符串是以字符为变量的 行向量。所以表现形式有:字符、字符串、整数、实数、复数、 结构。 characters: ‘char’ 表有符号字符 8bits, ‘uchar’ 无符号字符 8bits. integers :‘short’ 短整数16 bits, ‘long’ 长整数 32 bits, floating-point: ‘single-‘ 表单精度浮点数32bits, ’double‘表双精度浮 点数:64bits
第二讲描述统计
圆形图(饼图)
98年北京城镇居民消费结构
8% 14%
6% 食 品 衣 着 家庭设备 医疗保健 交通和通讯 文化教育 居 住 杂项商品
41%
5% 5% 11% 10%
折线图
图2。5 某市教育系统1995-2000年人员平均工资 和经费投入变化情况(1995年=1) 3 2 1 0 1995 1996 1997 1998 1999 2000 平均工资 经费投入
实验班
83 92 84 84 86 91 76 86 87 87 83 85 89 74 87 78 82 81 88 84 80 78 90 95 91 87 92 81 72 88 79 90 85 79 75 76 77 89 79 85 76 89 86 87 78 82 75 68 84 76 75 72 78 84 74 78 78 79 76 66 87 83 87 73 84 85 65
品 着 备 育 住 健 设 讯 教 保 通 食 衣 居 商 品
四 川 北 京
庭
疗
化
家
医
和
文
交
通
杂
项
VAR00001
12
10
8
6
4
Frequency
2
Std. Dev = 11.81 Mean = 71.1 N = 30.00 45.0 55.0 65.0 75.0 85.0 95.0
0
VAR00001
二、
集中量数
集中量是代表一组数据典型水平或集 中趋势的量。 常用的集中量有平均数、中位数和众 数。
一、平均数
1、算术平均数 2、加权平均数
1、算术平均数 简称为平均数或均数 (Mean)。
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)
Stata软件基本操作和数据分析入门(完整版讲义)Stata软件基本操作和数据分析入门第一讲Stata操作入门张文彤赵耐青第一节概况Stata最初由美国计算机资源中心(Computer Resource Center)研制,现在为Stata公司的产品,其最新版本为7.0版。
它操作灵活、简单、易学易用,是一个非常有特色的统计分析软件,现在已越来越受到人们的重视和欢迎,并且和SAS、SPSS一起,被称为新的三大权威统计软件。
Stata最为突出的特点是短小精悍、功能强大,其最新的7.0版整个系统只有10M左右,但已经包含了全部的统计分析、数据管理和绘图等功能,尤其是他的统计分析功能极为全面,比起1G以上大小的SAS 系统也毫不逊色。
另外,由于Stata在分析时是将数据全部读入内存,在计算全部完成后才和磁盘交换数据,因此运算速度极快。
由于Stata的用户群始终定位于专业统计分析人员,因此他的操作方式也别具一格,在Windows席卷天下的时代,他一直坚持使用命令行/程序操作方式,拒不推出菜单操作系统。
但是,Stata的命令语句极为简洁明快,而且在统计分析命令的设置上又非常有条理,它将相同类型的统计模型均归在同一个命令族下,而不同命令族又可以使用相同功能的选项,这使得用户学习时极易上手。
更为令人叹服的是,Stata 语句在简洁的同时又拥有着极高的灵活性,用户可以充分发挥自己的聪明才智,熟练应用各种技巧,真正做到随心所欲。
除了操作方式简洁外,Stata的用户接口在其他方面也做得非常简洁,数据格式简单,分析结果输出简洁明快,易于阅读,这一切都使得Stata成为非常适合于进行统计教学的统计软件。
Stata的另一个特点是他的许多高级统计模块均是编程人员用其宏语言写成的程序文件(ADO文件),这些文件可以自行修改、添加和下载。
用户可随时到Stata网站寻找并下载最新的升级文件。
事实上,Stata 的这一特点使得他始终处于统计分析方法发展的最前沿,用户几乎总是能很快找到最新统计算法的Stata 程序版本,而这也使得Stata自身成了几大统计软件中升级最多、最频繁的一个。
最新第二讲.交通调查数据处理与分析资料讲解
2. 调查内容 • O-D调查的基本内容应该包括: (1) 出行主体信息。 (2) 出行信息。 3. 调查方法 4. 调查资料整理 5. 调查数据初步分析 6. 调查结果的表达 7. 调查质量评判
2.1.4 交通设施调查
2.1.5 交通量调查
1. 调查目的
• 交通量调查是为了获得车辆或乘客在交通网络上 运动情况的真实数据,调查结果主要有以下几方 面的作用:
2.1.2 社会经济基础资料调查
• 社会经济、土地利用状况对交通有直接的影响。 对规划对象地区未来社会经济状况进行预测,建 立交通需求与社会经济、土地利用的关系都需要 历史、现状及规划(或预测)的社会经济基础资 料。社会经济基础资料调查的主要内容一般包括:
(1)人口调查 (2)经济调查 (3)土地利用调查 (4)车辆保有量调查
• 将当前图层设置为“Street”,点击右侧“Tools” 工具栏中的 按钮。用鼠标选中一个节点,此时 会弹出相关对话框,进行设置后就可以形成交叉 口流量流向图如下:
此课件下载可自行编辑修改,仅供参考! 感谢您的支持,我们努力做得更好! 谢谢!
• 用右侧的“Add Field”按钮分别为该数据表输入三个字段: ZoneID、People和GDP,然后点击“OK”,此时弹出保存 所建文件的对话框,提示进行保存。保存后弹出一个数据 视图窗口如下图所示:
• 此时,还不能向表格中添加数据,必须先选择“Edit
Add Records”菜单项,在弹出的对话框中输入要增加的数 据记录条数。
2.1 基本原理与方法
2.1.1 交通调查工作概述
• 交通调查与数据分析在交通规划中占有重要的地 位。对交通系统及其相关系统进行调查,了解交 通系统当前存在的问题、掌握交通系统中各种交 通现象的发生及发展规律,是制定合理交通规划 的基本前提和重要环节。在交通规划的各个阶段, 都需要与该阶段相对应的各种各样的来自实际系 统的基础数据,以帮助建立模型或检验理论推导 的正确性。交通 规划是面临的调查与数据分析时 多样的和庞大的,一般要包括规划对象地区的社 会经济基础资料、交通需求、交通设施以及交通 流量这四方面的调查内容。
第二讲宏观经济数据的查询方法(路透金融系统,魏先华)
月指标
投资支出-目录
MBA抵押申请 Advance耐用品报告 制造商装运、存货报告 建设支出 住房建筑开工数与许可数 新的与单一家庭住房销售
抵押银行协会抵押申请指数
每周三发布 与住房市场有关 RIC=aUSMACP/A
耐用品指标
美国商务部人口统计局每月末大约3至4 周公布
要点
表明经济强劲的生产指标将使债券价格 下跌(收益率上升)、股票价格与美元 汇价上涨
预示经济衰退的生产指标将使债券价格 上涨、股票价格与美元汇价下跌
不要看一个月的表面数据,要研究这些 指标的趋势
就业形势报告有丰富的信息、且发布及 时。如果只选择一个指标,它是首选
联邦储备体系
Fed可使用的工具
/A = Seasonally Adjusted
/C = Inflation Adjusted
/CA = Seasonally and Inflation Adj is required then the forward slash should be omitted.
公开市场操作 在贴现率 法定存款准备金
道义劝告
货币流通量
M1 M2 M3
数据来源
路透系统宏观数据查询
查询路径
启动Kobra(3000Xtra)后,按F4
REUTERS
双击 <Countries> 通过国家查找 相关宏观经济
数据
<….> 中的内容 都可以点开
或者双击 <Economy>
周指标:BTM/S每周连锁店销售指数
发布人
Bank of Tokyo-Mitsubishi, BTM Schroeder
反映上周和与上年同周相比,销售增长 或减少了多少
第二讲 数据需求与采集
第二讲 数据需求与采集
运营数据采集中有五种相关的基础方法:
• 站点调查 • 跟车调查 • 空驶调查 • 乘客调查 • 公众调查
第二讲 数据需求与采集 •1 站点调查
站点调查通常是指核查员在某个公交站点进行的观测和 统计。
选定的站点一般是最大客流断面,在这一断面,平均 离开站点的公交车在所有路段中载客量最大。路段被定义 为路径中相邻两站点之间的道路。
time (hh/mm/ss)
board
Bus serviced (Yes/No)
Bus arrival time (hh/mm/ss)
No. of alighting
No. of loading
Bus departure No. of passenger on
time (hh/mm/ss)
board
No. of alighting
No. of loading
Bus departure No. of passenger on
time (hh/mm/ss)
board
Bus serviced (Yes/No)
Bus arrival time (hh/mm/ss)
No. of alighting
No. of loading
Arrival at 6:45 (Y/N)
数据采集—案例
Bus stop:
Door 1: Door 2: Door 3 (if applicable)
Bus stop:
Door 1: Door 2: Door 3 (if applicable)
Bus stop:
Door 1: Door 2: Door 3 (if applicable)
第二讲习题 统计数据的描述
一、单项选择题1.美国10家公司在电视广告上的花费如下(百万美元):72,63.1,54.7,54.3,29,26.9,25,23.9,23,20。
下列图示法不宜用于描述这些数据的是( )。
A.茎叶图B.散点图C.直方图D.饼图2.1990年发表的一篇文章讨论了男性和女性MBA毕业生起薪的差别。
文章称,从前20名商学院毕业的女性MBA的平均起薪是54 749美元,中位数是47 543美元,标准差是10 250美元。
对样本均值可作如下解释( )。
A.大多数女性MBA的起薪是54 749美元B.最常见到的起薪是54 749美元C.样本起薪的平均值为54 749美元D.有一半的起薪低于54 749美元3.1990年发表的一篇文章讨论了男性和女性MBA毕业生起薪的差别。
文章称,从前20名商学院毕业的女性MBA的平均起薪是54 749美元,中位数是47 543美元,标准差是10 250美元。
对样本中位数可作如下解释( )。
A.大多数女性MBA的起薪是47 543美元B.最常见到的起薪是47 543美元C.样本起薪的平均值为47 543美元D.有一半女性的起薪高于47 543美元4.1990年发表的一篇文章讨论了男性和女性MBA毕业生起薪的差别。
文章称,从前20名商学院毕业的女性MBA的平均起薪是54 749美元,中位数是47 543美元,标准差是10 250美元。
对样本标准差可作如下解释( )。
A.最高起薪与最低起薪之差是10 250美元B.大多数的起薪在44 499美元和64 999美元之间C.大多数的起薪在37 293美元和57 793美元之间D.大多数的起薪在23 999美元和85 499美元之间5.对于右偏分布,均值、中位数和众数之间的关系是( )。
A.均值>中位数>众数B.中位数>均值>众数C.众数>中位数>均值D.众数>均值>中位数6.某班学生的统计学平均成绩是70分,最高分是96分,最低分是62分,根据这些信息,可以计算的离散程度的测度指标是( )。
R语言基础培训第二讲常用统计分析
29
练习四
以数据为例, •试对体重做频数分析。 •请分析身高是否符合正态分布? •试分析性别对体重有无影响。 •问题4:请检验总体平均体重与60kg有无显著差 异?男生和女生的平均体重有无显著差异? •问题5:男女生比例是否符合 1.2 : 1.0?
对于两个样本平均数差异显著性检验,可分为 非配对设计和配对设计。
单样本检验
【例子 杨树某无性系试验林造林 5 年后,调查树高生长量,随机抽取 32 棵树,调查结果如下表 4-16 所示。有一无性系 B5 的 5 年树龄树
高 μ = 8 m。试分析该试验林的树高与 B5 有无显著差异?
成对双样本 t 检验
描述性统计主要包括反映数据集中趋势的特征值(比方 平均数、中位数、众数、分位数)、数据离散程度的 特征值(比方方差、标准差、值域、变异系数)和数据 分布形态的特征值(比方偏度、峰度)。
标准差〔std.dev〕和标准误〔SE.mean〕
真实均值 样本均值
SE
标准差〔std.dev〕
当样本含量 n 足够大时,标准差趋向稳定;而标准误随n的增大而减小,甚至趋于0 。
N=18
0.034 0.244 0.041 0.310 0.062 0.001 0.441 0.592 0.387 1.369 0.260 0.610 0.054 0.843 0.201 0.278 0.156 0.100
0.247 0.096 0.146 0.365 0.088 0.055 0.385 0.626 0.911 1.510 0.208 0.773 0.116 1.967 0.097 0.148 0.197 0.151
中考道德与法治知识梳理第二讲 尊重他人,诚实守信
第二讲 尊重他人,诚实守信——知识清单
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目标要求
问题
答案
(3)学会换位思考。在人际交往中,我们要设身处地
为他人着想,不把自己的意志强加给他人;应该将心
●尊重他人
比心,体会他人的感受,理解他人的难处,包容他人,像 *怎样做到尊
尊重自己一样尊重他人 重他人
(4)学会欣赏他人。我们要善于发现他人的潜质和
违纪上升到违法层面( ) D
①使公民的受教育权有了法律保障 ②体现了法治建设的要求 ③能有力地
保障和促进社会公正 ④能更好地促进社会诚信建设
A.①③
B.②④
C.①②③
D.②③④
第二讲 尊重他人,诚实守信——真题试做
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5.[2015•河北,24(1),4分]“老赖”指欠了钱迟迟不还的人。宁波的一个企 业老板把几名欠自己钱的“老赖”的资料发布在网上,包括他们的姓名、欠债 行为、涉及金额、家庭地址、联系方式和事件详情,并附上了欠条照片。这一 做法引发了社会的激烈争议。
●尊重他人
(3)在社会,以尊重的态度和不相识的人交往,注意礼
的具体做
让,不使用侮辱性语言
法有哪些
(4)在公共场所,要意识到他人在场,不做妨碍他人的
事,爱护公共物品、公共环境,遵守公共生活规则等
第二讲 尊重他人,诚实守信——知识清单
知识点2 诚实守信
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中考目标要求: 1.诚信是一种品质,是一个人安身立命之本 ☞统编教材八上第四课 2.诚信促进生活文明、国家兴旺 ☞统编教材八上第四课 3.践行诚信,关注诚信建设 ☞统编教材八上第四课
,我们应遵循伦理原则和法律要求,权衡利弊,做到既恪
第2讲 计量资料的基本统计分析方法
149 138 156
148
165 148 149
158
160 139 135
163
119 168 148
138
174 160 138
156
137 120 133
134
152 151 150
140
154 121 132
152
140 146 153
132
122 135 140
148
133 145 145 146 123 140
常用指标:算术均数、中位数等。
(一)算术均数(mean)
1. 定义:简称均数,符号为 数记为μ)。定义公式为
x (相应的总体均
x x n
2.均数的应用与特点
算术均数适合于对称分布的资料 ,如分布均匀的 小样本数据或近似正态分布的大样本数据; 算术均数容易受极端值的影响。
(二)中位数(median)
中位数将变量值一分为二,一半比它小,一半比它大。符号为
将一组变量值按大小顺序排列,位次居中的变量值即为中位数。
M、 M d 。
1. 中位数的计算
x( n 1 ) / 2 Md xn / 2 x1 n / 2 2 n为奇数 n为偶数
2. 中位数的应用与特点
中位数将频数等分为二,所以中位数适合各种类型 的资料,尤其适合于大样本偏态分布的资料。 由于中位数总处在居中的位置上,因而它不受特大 或特小值的影响。
3.16228 4.74342 2.91548
丙组 3 乙组 2 甲组 1
0 20 24 28 32 36 40
(三)方差与标准差的应用
方差或标准差属同类变异指标,它们多用来描 述均匀分布或近似正态分布的资料,大、小样本均 可,其中以标准差的应用最广,通常与均数结合使 用。比如在许多医学研究报告中常用
第二讲SPSS统计绘图PPT课件
2024/10/16
21
练习2:
已知我国改革开放以来部分农业产品产 量的变化数据,试以单个变量多线形图来反 映其变化。
(数据见SPSS练习——中国人均农业农产 品产量)
2024/10/16
22
三、散点图
用点的位置表示两变量间的数量关系和变化趋 势,如果有自变量和因变量之分,一般将自变量放在 横轴,因变量放在纵轴。散点图可以判断是否值得进 行直线回归分析或拟合何种曲线方程。
2024/10/16
23
例8:随机抽取15人调查获取资料,要求:绘制学习时 间与统计成绩之间相关的散点图。
2024/10/16
24
结果分析:
随着学习时间增加,应用统计学成绩呈线
性增长趋势。
2024/10/16
25
例9:已知child.sav数据文件,试绘制体重与身高、 体重与胸围的重叠散点图。
600
400
200
0
1962
1975
1985
1995
2005
年份
14
二、线形图 (Line…)
用线段的升降来表示 数值的变化,可用于描述 某统计变量随另一连续变 量变化而变化的趋势。
2024/10/16
15
例5: 1978~2006年历年全国人口数及构成数据已 建立数据文件population.sav,试绘制总人口数的 简单线图。
美术片 (本)
科学教 育片 (本)
记录片 (本)
1962 16
34
17
94
133
1975 15
27
11
214
313
数据分析与统计决策复习
判定系数 R2及其含义
26
第五讲 知识点
27
第六讲 知识点
回归模型的预测
条件分布:给定X的取值时Y的分布
预测什么: Y的条件平均值 Y取值的一个正常范围:95%预测区间
28
第六讲 知识点
回归诊断
目的:判断模型的设定是否合理 工具:残差分析 (例如:什么样的残差图说明模型是比较合适的 ?)
北京大学光华管理学院 王明进
2
第一讲 知识点
对风险的度量 1)标准差 2)风险价值VaR
在同等风险的条件下,预期收益率越大
3
第一讲 知识点
理解变量之间的关联性 怎样判断相关性及其强度?
散点图(scatter plot) 协方差(covariance) 相关系数(coefficient of correlation)
4
第二讲 知识点
总体(模型)和样本(数据)
表达总体: 随机变量(random variable)
概率的概念和计算方法
对随机事件发生的可能性的度量 计算:需要知道随机变量的分布
5
第二讲 知识点
随机变量(random variable) 离散的随机变量、连续的随机变量 0-1分布(Bernoulli分布)
New
Current
250
255
250
258
251
258
253
259
255
260
259
260
260
261
260
262
261
263
264
268
…
…
…
…
…
…
STATA第二讲
• 数学成绩表
• cd d:\mystata • use original, clear • drop Chinese English • save Math, replace
问:如何用keep命令进行相同的操作?
第二讲、数据整理
• 数据的横向合并
– 数据的横向合并表示变量观测值 的增加,而变量数目本身不变
• 一对一合并代码(STATA高版本) • cd d:\mystata • use Chinese, clear • merge 1:1 ID using English • list • drop _merge • merge 1:1 ID using Math • list • drop _merge • save Merge_data, replace
– 数据横向合并命令,append
• 将男生和女生的成绩表合并
• cd d:\mystata //设定路径为d盘 mystata文件夹
• use male, clear //打开数据文件 male
• append using female //将female数 据并入male
• save total, replace //将并表后的数 据存为total
c表d2d地:/m区•ys竞ta争ta力m表e(crogmpeetimtion:)m id using Exa_2 //按关键字id
第二讲、数据整理
表1:学生语文成绩表
表2:学生数学成绩表
表3:学生英语成绩表
第二讲、数据整理
• 语文成绩表
• cd d:\mystata • use original, clear • drop English Math • save Chinese, replace
第二讲:程序逻辑模式——PLM资料讲解
制定指标的七个要点
1.应尽量罗列所有可行的成效指标,再按能力 选取合适的指标。
2. 运用减低危机因素方式达到预防性工作的成效。
预防性的工作最难制定指标,较难证明所做工作与成 效有直接的关系。此类工作需要有相关的研究和文献 支持,并通过减低危机因素的形式来表达及证明其服 务成效指标。如:如有理论证明吸烟习惯的青少年比 不吸烟的青少年较容易滥用药物,那么减少青少年吸 烟情况是计划中一项可验证的成效指标。
如要证明计划能协助青少年减少吸烟的情况,若单靠青少年 自己定期报告自己过往一周的吸烟次数,比较主观而且不足 以令公众信服。但若除了青少年自我报告外,再加上家长或 老师的观察报告、工作人员与参加者相处时的实际观察、售 卖香烟铺售给青少年的实际数据等,相信更客观和更有说服 力来证明成效指标的达成。
4.需按服务性质来决定可否订立中期或长期成效。
因工作人员是以成效作为订立哪种形式及活动量的指标,故活动 或服务计划应由成效开始至资源投放,而活动检讨则由资源投放 至成效。
任何一部分的改变都会引起其他部分的相应转变,这就是有根有 据,环环紧扣的意思。例如,当青少年戒毒活动因向外申请赞助 的金额不是全部批出,资源投放减少,影响了活动举行的持续性, 服务成效自然难以达到逾期效果,故活动计划需要重新修订,可 能要将成效从中期改为短期。
环境因素
因素对活动成效的助力或阻力,衡 人士对吸毒的关注是否能强化青少年
量是否需要调节活动量或资源投放,认同吸毒对自己造成负面影响,是否
或者修改活动成效,以确保活动成 有需要增加活动节数,乘势达到活动
效不会眼高手低,与实际脱节。 成效。
其逻辑关系从处境分析和基本理论假设开始, 经过制定成效目标、提供服务标准以及需要 耗费的资源(人力、物力和财力)。最后是 活动的推行、服务的展开。整个过程沿着投 入—产出的逻辑程序展开。
2025版高考数学一轮总复习第9章统计成对数据的统计分析第2讲成对数据的统计分析课件
(4)某同学研究卖出的热饮杯数 y 与气温 x(℃)之间的关系,得回归方 程^y =-2.352x+147.767,则气温为 2 ℃时,一定可卖出 143 杯热 饮.( × )
(5)事件 x,y 关系越密切,则由观测数据计算得到的 χ2 的观测值越 大.( √ )
(6)由独立性检验可知,在犯错误的概率不超过 1%的前提下认为物 理成绩优秀与数学成绩有关,某人数学成绩优秀,则他有 99%的可能物 理优秀.( × )
i=1
n y2i -n-y 2
i=1
3.独立性检验是对两个变量的关系的可信程度的判断,而不是对其 是否有关系的判断.根据 χ2 的值可以判断两个分类变量有关的可信程度, 并用来指导科研和实际生活.
双基自测 题组一 走出误区 1.判断下列结论是否正确(请在括号中打“√”或“×”) (1)“名师出高徒”可以解释为教师的教学水平与学生的水平成正相 关关系.( √ ) (2)两个随机变量的线性相关性越强,相关系数的绝对值越接近于 0.( × ) (3) 只 有 两 个 变 量 有 相 关 关 系 , 所 得 到 的 回 归 模 型 才 有 预 测 价 值.( √ )
归纳拓展 1.回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的方法, 只有在散点图大致呈线性分布时,求出的经验回归方程才有实际意义, 否则,求出的经验回归方程毫无意义.根据经验回归方程进行预报,仅 是一个预报值,而不是真实发生的值.
2.相关系数 r=
n xiyi-n-x -y
i=1
.
n x2i -n-x 2·
5.(2022·全国高考甲卷(节选))甲、乙两城之间的长途客车均由A和 B两家公司运营,为了解这两家公司长途客车的运行情况,随机调查了 甲、乙两城之间的500个班次,得到下面列联表:
SAS统计分析(第二讲)
分位数: MEDIA|P50 (中位数)、 Q3|P75 (上四分位数)、 Q1|P25 (下四分位数)、QRANGE(四分位间距)、P1、P5、P10、P90、P95、 P99。
分布度量:SKEW(偏度系数)、KURT(峰度系数)。
可信区间: CLM ( 95% 可信区间)、 LCLM ( 95% 可信区间下限)、 UCLM(95%可信区间上限)。
1 1 2 2
1.20 1.87 0.64 1.34
1 1 2 2
1.20 2.07 0.75 1.35
1 1 2 2
1.39 1 1.53 2.11 0.76 2 0.81 1.48 2 1.58 2 1.87
output out=b1 mean=mean std=sd stderr=se cv=cv min=min max=max t=t prt=p; run;
禁止统计结果在output窗输出 详细的频数表 进行正态性检验 生成统计图:茎叶图,盒状图,正态概率图
mu0=总体均值 指定要比较的总体均值,缺省时总体均值为0。
2016/8/27
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HISTOGRAM 语句的[绘图选择项]
vscale=count /* 纵轴用频数绘制直方图, 缺省时用频率绘
制直方图*/
蓝色。*/
2016/8/27 15
例2-3
data ex2_3;
infile 'e:\sasx\sas2\ex2_3.txt'; input x @@; proc univariate normal plot; var x ;
run;
2016/8/27
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The UNIVARIATE Procedure Variable: x Moments N (样本含量) 101 Mean (均数) 119.537624 Std Deviation (标准差) 4.77359092 Skewness (偏度 g1) 0.18165194 Uncorrected SS (平方和) 1445492.31 Coeff Variation (变异系数) 3.99337947 Sum Weights (总权重) 101 Sum Observations (合计) 12073.3 Variance (方差) 22.7871703 Kurtosis (峰度 g2) 0.03146705 Corrected SS (离均差平方和) 2278.71703 Std Error Mean (标准误) 0.47499005
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第二讲:一般数据分析教学目的:能应用SPSS软件进行:描述分析、频数分析、数据探索、交叉表分析、图形分析等教学内容:1)描述分析2)频数分析3)数据探索4)交叉表分析教学重点:描述分析、频数分析、交叉表教学难点:数据探索、交叉表分析教学时间:1学时描述性统计分析Descriptive Statistics描述性统计分析是统计分析的第一步,做好这第一步是下面进行正确统计推断的先决条件。
SPSS的许多模块均可完成描述性分析,但专门为该目的而设计的几个模块则集中在Descriptive Statistics菜单中,最常用的是列在最前面的四个过程:●Frequencies过程的特色是产生频数表;●Descriptives过程则进行一般性的统计描述;●Explore过程用于对数据概况不清时的探索性分析;●Crosstabs过程则完成计数资料和等级资料的统计描述和一般的统计检验,常用的X2 检验也在其中完成。
1.1 Frequencies过程频数分布表是描述性统计中最常用的方法之一,Frequencies过程就是专门为产生频数表而设计的。
它不仅可以产生详细的频数表,还可以按要求给出某百分位点的数值,以及常用的条图、饼图等统计图。
和国内常用的频数表不同,几乎所有统计软件给出的都是详细频数表,即并不按某种要求确定组段数和组距,而是按照数值精确列表。
如果想用Frequencies 过程得到熟悉的频数表,请先用第3章学过的Recode过程产生一个新变量来代表所需的各组段。
1.1.1 界面说明Frequencies对话框的界面如图1.1a所示。
选取Analyze→Descriptive Statistics →Frequencies,系统就会弹出该对话框,其各部分的功能如下:1.Variable(s)框:左侧的变量可全部选入右侧的Variable(s)框内,一次性完成所有变量的频数分析;也可逐一选入右侧,进行分析n次分析(这样就太累了)。
2.Display frequency tables复选框:确定是否在结果中输出频数表。
图1.1a Frequencies对话框3.Statistics:单击后弹出Statistics对话框如图1.1b,用于定义需要计算的其他描述统计量。
其中:●Percentile Values复选框组:定义需要输出的百分位数,可计算四分位数(Quartiles)、每隔指定百分位输出当前百分位数(Cut points for equal groups)、或直接指定某个百分位数(Percentiles),如直接指定输出P2.5(即累计百分数为2.5%处的变量值)和P97.5(即累计达到97.5%处的变量值)。
●Central tendency复选框组:用于定义描述集中趋势的一组指标:均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总和(Sum)。
●Dispersion复选框组:用于定义描述离散趋势的一组指标:标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距 (Range)、最小值(Minimum)、最大值(Maximum)、标准误(S.E.mean)。
●Distribution复选框组:用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。
●Values are group midpoints复选框:当输出的数据是分组频数数据,并且具体数值是组中值时,选中该复选框,以通知SPSS,免得它犯错误。
图1.1b Frequencies的Statistics对话框4.Charts:弹出Charts对话框,用于设定所做的统计图。
●Chart type单选钮组定义统计图类型,有四种选择:无、条图(Bar chart)、圆图(Pie chart)、直方图Histogram),其中直方图还可以选择是否加上正态曲线(With normal curve)。
●Chart Values单选钮组定义是按照频数还是按百分比做图(即影响纵坐标刻度)。
5.Format:弹出Format对话框,用于定义输出频数表的格式,不过用处不大,一般不管。
●Order by单选钮组定义频数表的排列次序,有四个选项:Ascending values为根据数值大小按升序从小到大作频数分布;Descending values为根据数值大小按降序从大到小作频数分布;Ascending counts为根据频数多少按升序从少到多作频数分布;Descending counts为根据频数多少按降序从多到少作频数分布。
●Multiple Variables单选钮组如果选择了两个以上变量做频数表,则Compare variables可以将他们的结果在同一个频数表过程输出结果中显示,便于互相比较,Organize output by variables则将结果在不同的频数表过程输出结果中显示。
●Suppress Tables more than...复选框当频数表的分组数大于下面设定数值时禁止它在结果中输出,这样可以避免产生巨型表格。
1.1.2 实例分析例1.1 利用111.sav文件中q9(即被访问者最近一次参加促销活动的消费)的调查数据,绘制频数表、直方图,计算平均值、标准差、变异系数CV、中位数Mode、p2.5和p97.5。
●求解上述要求中,除CV需用手工计算外,其他问题都可通过Frequencie解决。
其主要操作如下:1.从程序中打开SPSS,选择File→open→data,打开111.sav;2.Analyze→Descriptive Statistics→Frequencies,弹出Frequencies对话框;3.Variables框:选入q94.单击Statistics5.选中Mean、Std.deviation、Median复选框6.单击Percentiles:输入2.5:单击Add:输入97.5:单击Add:7.单击Continue8.单击Charts:9.选中Bar charts10.单击Continue11.单击OK,系统即在SPSS Viewer中显示所有结果,详见结果解释。
而CV可用得到的Std. deviation 与Mean相除求得。
●问题与处理图1.2是q9的次数分布直方图,它表明:由于q9的取值点较多,使得按变量取值分组进行的Frequencies分析表很长,绘出的直方图也因分组太多而显得不清爽,需要进一步处理。
可先对q9分组,可通过重新赋值于新变量来实现,再作直方图。
F r e q u e n c y图1.2 q9的次数分布直方图1.1.3 结果解释●Statistics TableStatistics被访问者最近一次参加促销活动的消费表的最上方是表名,接下来是变量q9的标签——被访问者最近一次参加促销活动的消费;表的左侧是统计变量名称,右侧是统计结果。
表中数据显示:样本量N 为312个,缺失值0个,平均值Mean=114.03,中位数Median=113,标准差STD=18.158,P2.5=58,P97.5=293.7。
●Frequencies Table上表是系统对变量q9作的频数分布表(此处只列出了开头部分),Vaild右侧为原始值,Frequency为频数,Percent为各组频数占总例数的百分比(包括缺失记录在内),Valid percent为各组频数占总例数的有效百分比,Cum Percent为各组频数占总例数的累积百分比。
1.2 Descriptives过程Descriptives过程是连续资料统计描述应用最多的一个过程,他可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。
这和其他过程相比并无不同。
但该过程还有个特殊功能就是可将原始数据转换成标准正态评分值并以变量的形式存入数据库供以后分析。
1.2.1 界面说明Descriptives对话框的界面如图1.3a所示。
选取Analyze→Descriptive Statistics →Descriptives,系统就会弹出该对话框,其各部分的功能如下:●Save standardized values as variables复选框:确定是否将原始数据的标准正态评分存为新变量。
●Options:Options对话框(见图1.3b)中的大部分内容均在前面Frequences过程的Statistics对话框中见过,只有最下方的Display Order单选钮组是新的,可以选择为变量列表顺序、字母顺序、均值升序或均值降序。
1.2.2 结果解释利用111.sav文件中的q9数据,选择Analyze→Descriptive Statistics→Descriptives,在弹出的Descriptives对话框中选q9到Variable(s)框中,点击ok,即可得到如下一个典型的Descriptives过程结果统计表:Descriptive StatisticsN Minimum Maximum MeanStd. Deviation被访问者最近一次参加促销活动的消费312 52 300 114.03 18.158 Valid N (listwise) 312表中各统计项在前面都有解释,这里就不再啰嗦了。
图1.3a Descriptives对话框图1.3b Descriptives中的Options对话框1.3 Explore过程Explore过程可对变量进行更为深入详尽的描述性统计分析,主要用于对资料的性质、分布特点等完全不清楚时,故又称之为探索性分析。
它在一般描述性统计指标的基础上,增加有关数据其他特征的文字与图形描述,如茎叶图、箱图等,显得更加详细、全面,有助于用户制定继续分析的方案。
1.3.1 界面说明Explore对话框的界面如图 1.4a所示。
选取Analyze→Descriptive Statistics→Explore,系统就会弹出该对话框,其各部分的功能如下:图1.4a Explore对话框●Display单选钮组:用于选择输出结果中是否包含统计描述、统计图或两者均包括。
●Dependent List框:用于选入需要分析的变量。
●Factor List框:如果想让所分析的变量按某种因素取值分组分析,则在这里选入分组变量。
●Label cases by框:选择一个变量,他的取值将作为每条记录的标签。
最典型的情况是使用记录ID号的变量。
●Statistics:弹出Statistics对话框(见图1.4b),用于选择所需要的描述统计量。
有如下选项:Descriptives复选框:输出平均值、中位数、众数、5%修正平均值、标准误、方差、标准差、最小值、最大值、全距、四分位全距、峰度系数、峰度系数的标准误、偏度系数、偏度系数的标准误及指定的均值可信区间。