统计学-数据的图表展示分析

合集下载

应用统计学第2章统计表统计图

应用统计学第2章统计表统计图

对数图可以直观反映时间序列的环比变化趋势
可以在Office图表类型中选择自定义类型中的“对数图” ,也可通过将一般折线图纵轴“坐标轴格式” 中的“刻度” 设为“对数刻度”来绘制对数图。
例:某公司总成本和劳动成本的增长
该公司总成本和劳动成本每年增加相同的数量 ,因而用绝对数据作图时两条线是平行的,不小心 可能会得出劳动成本占总成本固定比例的误解。实 际上第1年占40%,第6年占60%。使用对数图就可以 清晰反映劳动成本有更高的增长率。
“平滑线”复选框,就将折线图转换为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的一
类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商,钢的含碳量、抗拉强度
,某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
1.频数分布表
频数分布表列出了一系列分类数据的频率、总数 或百分比,可以看出不同类别数据间的区别。
表2-1 1 000美元用途的频数分布表
用钱做什么 购买奢侈品、旅游或礼物 向慈善机构捐款 还贷 储蓄 购买必需品 其他
百分比/% 20 2 24 31 16 7
2.条形图
3.圆饼图
4.帕累托图
L = [ 10 × log 10 n ] 茎叶图类似于横置的直方图,但又有区别
直方图可大体上看出一组数据的分布状况,但没有给出 具体的数值 茎叶图既能给出数据的分布状况,又能给出每一个原始 数值,保留了原始数据的信息
未分组数据—茎叶图(茎叶图的制作)
树茎 树叶
数据个数
10 788
3
11 022347778889

统计学 第 2章 数据的图表展示

统计学 第 2章 数据的图表展示
一、统计表的构成
1、 表头(表号、总标题)
2、行标题
3、列标题
4、数字资料
5、表外附加(注解说明或表脚)
二、统计表编制的基本要求
科学、实用、简练、美观
三、统计表种类 人口数字
全球人口 70亿
1、按用途分: 中国人口 13亿
印度人口 12亿 美国人口 3亿
调查表、汇总表、分析表
2、按时间和空间属性分: 日本人口 1.3亿 时间表、空间表、时空表 3、按分组情况分: 简单表:未分组的数据表。 简单分组表:单变量分组的数据表。 并行分组表:多变量分组并行排列的数据表。 交叉分组表(列联表):多变量分组交叉排 列的数据表。
8、数字要如实填写,不能用“同左”
文字表示;
9、合计应放在最后一行。
表2—2
2011~2012年中南商场部分商品销售统计表
计 量 单 位
件 台 吨
商 品 名 称
甲 乙 丙
销售额 (万元) 2011年 2012年 2011年 2012年
(1) 3000 50 800 (2) 3000 60 1000 (3) 30 500 160 (4) 27 540 180
20 18.23
18
16
14
13.65
GDP
12 10.71 10 8.75 8 2000年 2001年 2002年 9.59
(3)计量单位 若全表的计量单位一样,则放在 表外的右上角; 若全表计量单位不一样,则各行 的计量单位,专设一个计量单位栏; 各列计量单位,放在列标题(指标名 称)的左方或下方,并用圆括号括起 来。
4、表脚 填表人、填表时间、资料来源、变量 注解(计算方法、计算口径)等。
5、如果有多张表,则要编表号。 练习: 指出下表中的错误,并将其改正 为一张规范的统计表

《统计学》名词解释及公式

《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。

贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解-第3章 数据的图表展示【圣才出品】

贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解-第3章 数据的图表展示【圣才出品】

第3章数据的图表展示一、单项选择题1.对于大批量的数据,最适合描述其分布的图形是()。

[中国海洋大学2018研] A.条形图B.茎叶图C.直方图D.饼图【答案】C【解析】在应用方面,直方图通常适用于大批量数据,茎叶图通常适用于小批量数据。

条形图是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形;饼图是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形,它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。

2.下面哪个图形保留了原始数据的信息?()[对外经济贸易大学2015研]A.直方图B.茎叶图C.条形图D.箱线图【答案】B【解析】茎叶图是保留并反映原始数据分布的图形,它由茎和叶两部分构成,其图形是由数字组成的。

ACD三项都需要对原始数据进行处理,求得一些测度值之后再作出图形。

3.用于显示时间序列数值型数据,以反映事物发展变化的规律和趋势的图是()。

[重庆大学2013研]A.直方图B.箱线图C.茎叶图D.线图【答案】D【解析】如果数值型数据是在不同时间上取得的,即时间序列数据,则可以绘制线图。

线图主要用于反映现象随时间变化的特征。

4.雷达图的主要用途是()。

[浙江工商大学2011研、安徽财经大学2012样题] A.反映一个样本或总体的结构B.比较多个总体的构成C.反映一组数据的分布D.比较多个样本的相似性【答案】D【解析】雷达图在显示或对比各变量的数值总和时十分有用。

假定各变量的取值具有相同的正负号,则总的绝对值与图形所围成的区域成正比。

此外,利用雷达图也可以研究多个样本之间的相似程度。

5.美国汽车制造商协会想了解消费者购车时的颜色偏好趋势,抽取新近售出的40辆车并记录其颜色种类(黑、白、红、绿、棕)和深浅类型(亮色、偏淡、中等、偏浓);你认为以下展示数据的图表中,哪一种不适合用来处理这一样本数据?()[中山大学2011研]A.散点图B.饼图C.条形图D.频数图【答案】A【解析】散点图是用二维坐标展示两个变量之间关系的一种图形。

贾俊平《统计学》章节题库(数据的图表展示)详解【圣才出品】

贾俊平《统计学》章节题库(数据的图表展示)详解【圣才出品】

表各变量值出现癿频数。条形图是用来反映分类数据癿,反映数值型数据一般用直方图;散 点图反映两个变量间癿关系;线图主要用来反映现象随时间变化癿特征。
7.一名研究人员希望通过图形来说明 4 月份以来北京地区二手房租金每天癿变化,如 下哪个图形最合适?( )[中央财经大学 2011 研]
10.统计分组癿核心问题是( )。[西安交大 2006 研] A.选择分组方法 B.确定组数 C.选择分组标志 D.确定组中值 【答案】C
5 / 33
圣才电子书 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台

【解析】分组标志作为现象总体被划分为各个丌同性质癿组癿标准或根据,选择癿正确 不否,关系到能否正确地反映总体癿性质特征、实现统计研究癿目癿。
1 / 33
圣才电子书 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台

一类别,但这些类别是无序癿,故属亍分类数据。
3.用亍显示时间序列数值型数据,以反映事物发展变化癿规律和趋势癿图是( )。 [重庆大学 2013 研]
A.直方图 B.箱线图 C.茎叴图 D.线图 【答案】D 【解析】如果数值型数据是在丌同时间上取得癿,即时间序列数据,则可以绘制线图。 线图主要用亍反映现象随时间变化癿特征。
圣才电子书 十万种考研考证电子书、题库视频学习平台

第 3 章 数据的图表展示
一、单项选择题
1.下面哪个图形保留了原始数据癿信息?( )[对外经济贸易大学 2015 研] A.直方图 B.茎叴图 C.条形图 D.箱线图 【答案】B 【解析】茎叴图是保留幵反映原始数据分布癿图形,它由茎和叴两部分构成,其图形是 由数字组成癿。ACD 三项都需要对原始数据迚行处理,求得一些测度值乊后再作出图形。
【解析】直方图、饼图描述癿数值型数据是分组数据,而茎叴图描述癿是未分组癿数值 型数据,点图描述癿是两个变量乊间癿关系。茎叴图保留了原始数据癿信息,可以计算其分 位数。

应用统计学第2章--统计表统计图

应用统计学第2章--统计表统计图
①利用 Excel 的 FREQUENCY 函数 语法规则: 格式:FREQUENCY(<数据区域>,<接收区间>)
接收区间——各组上限值组成的一列区域 功能:返回各组的频数。
②使用【工具】→“数据分析”→“直方图”功 能
其它数值数据统计图
统计图可以形象、直观、生动、简洁地显示数 据的特征。 常用的统计图有以下几种: 1.折线图 ——通常用来描述时间序列数据,用以表示某 些指标的变化趋势。 制作折线图时应正确选择坐标轴轴的刻度。对 同样的统计资料,延伸或压缩某一坐标轴可能 传达不同的甚至是误导的印象。
0—9 10—19 20—29 30—39 40—49 50—59 60—69 70—79 80—89 90以上
未分组数据的茎叶图
• 用于显示未分组的原始数据的分布
• 由“茎”和“叶”两部分构成,其图形是由数字 组成的
• 以该组数据的高位数值作树茎,低位数字作树叶 • 对于n(20≤n≤300)个数据,茎叶图最大行数不超
标签下选“平滑线”复选框,就将折线图转换 为曲线图。
⑵经济管理中几种常见的频数分布曲线
①正态分布曲线 ——这是客观事物数量特征上表现得最为普遍的
一类频数分布曲线。 如人的身高、体重、智商,钢的含碳量、抗拉强
度,某种农作物的产量等等。
正态分布曲线
②偏态曲线
——按其长尾拖向哪一方又可分为右偏(正偏)和 左偏(负偏)两类。
排序是把数据从小到大(或从大到小)进行排列。 (2) 茎叶图
茎叶图就是将数据分成几组(称为茎),每组中数 据的值(称为叶)放置在每行的右边。结果可以显示出数 据是如何分布的,以及数据中心在哪里。
为了制作茎叶图,可以将整数作为茎,把小数(叶) 化整。例如,数值5.40,它的茎(行)是5,叶是4;数值 4.30,它的茎(行)是4,叶是3。也可以将数据的十位数 作为茎,个位数作为叶。

《统计学》名词解释及公式

《统计学》名词解释及公式

《统计学》名词解释及公式-CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1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。

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。

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。

统计学课件第3章 数据的图表展示

统计学课件第3章 数据的图表展示

2
All rights reserved
南审理学院
图表的力量(续)
历史上著名的统计图表
拿破仑的大军团进军俄国
Minard绘制的地图,展现了1812年拿破仑的 大军团进军俄国的路线(上半部分)和撤退 时的气温变化(下半部分)。这一历史事件 中,法军数量的急剧减少以及恶劣的气候条 件一览无遗
法国科学家Étienne-Jules Marey称“该图所 展现出的雄辩对历史学家的笔是一种极大的 挑战”
6
All rights reserved
南审理学院
图表的力量(续)
南丁格尔的极坐标面积图:两幅图分别是1854年和1855年的 军队伤亡人数,一年12个月恰好可以将极坐标分为12等分, 每一瓣代表一个月。图中用颜色标记出了三种死亡原因。
7
All rights reserved
南审理学院
图表的力量(续)
3
All rights reserved
南审理学院
图表的力量(续)
4
All rights reserved
南审理学院
图表的力量(续)
这一史诗般的历史时刻被Charles Joseph Minard转换成了信息视觉化 的先驱作品。1861年,这位法国工程师出版了1812-1813征俄战役中法 国部队连续伤亡图解。这幅1861年出版的信息图,以拿破仑在1812征俄 战役中遭遇的灾难为主题。这幅图使用了好几种二维变量:线条的粗细 表示军队的强弱,数字指示关键转折点的军力。从左到右: ——图像顶端最粗的线条表示最初渡河的422,000人,他们一路深入到俄国 领土,在莫斯科停下来的时候还有100,000人左右。从右到左,他们朝 西走回头路,渡过Niemen河的时候,仅仅剩下10,000。随着大部队和 余部会师(比如在渡贝尔齐纳河之前),图中显示的数字降中也有升。 ——图的下半部分是从右往左看的。它用列氏度(将列氏度乘以1¼可以得到 相应的摄氏度,例如-30°R = −37.5 °C)显示了法国军队从俄国撤退 时的气温变化。从莫斯科的接近0°R(译注:原文此处未写明温度,该 数据由原图推断得出。)到这次灾难性冒险结束时的-30°R。 单纯的作图以非常形象的方式表示出了事件的规模以及在短短几个月里 法国军队每况愈下的过程。这幅地图很实在地告诉我们数据视觉化和图 象的交流的魅力:这幅地图通过各种不同的手段,仅仅用图像就描述出 征俄战役惨败的各项重要数据,以及这场灾难是如何发生的。信息设计 及稍后出现的数据视觉化的长处之一就是它能减少看懂一个特定事件的 来龙去脉所需要的时间,同时还能够更好地突出重点。

第3章 数据的图表展示

第3章 数据的图表展示

2 - 13
统计学
STATISTICS
等组距分组
(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
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
2 - 28
统计学
STATISTICS
统计表的设计
1.统计表的常用结构 2.设计统计表的一般规则
2 - 29
统计学
STATISTICS
本章小结
1.数据的预处理 2.品质数据的整理与展示 3.数值型数据的整理与展示 4.合理使用图表
2 - 30
统计学
STATISTICS
作业
1、P78-3.1 2、P79-3.3 3、P79-3.4 4、P82-3.12
2-4
统计学
STATISTICS
3.2 品质数据的整理与展示
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
一、图示用数据计算 1.频数:落在某一特定类别或组中的数据个数 2.频数分布:各个类别或组的频数汇总表 3.比例和百分比 4.比率:不同类别数值之间的比值
2-6
统计学
STATISTICS
分类数据的整理与展示
我一眼就看出 来了,周加工 零 件 在 100 ~ 110 之 间 的 人 数最多!
直方图的绘制
12
8
4
0 80 90 100 110 120 130
某车间工人周加工零件直方图 2 - 19
统计学
STATISTICS

统计学实验报告

统计学实验报告

《统计学》实验一一、实验名称:数据的图表处理二、实验日期:三、实验地点:管理学院实验室四、实验目的和要求目的:培养学生处理数据的基本能力。

通过本实验,熟练掌握利用Excel,完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。

要求:就本专业相关问题收集一定数量的数据( 30),利用EXCEL进行如下操作:1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图,并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图,并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料:个人电脑(人/台),EXCEL 软件六、实验过程(一)问题与数据在福州市有一家灯泡工厂,厂家为了确定灯泡的使用寿命,在一批灯泡中随机抽取100个进行测试,所得结果如下:700716728719685709691684705718 706715712722691708690692707701 708729694681695685706661735665 668710693697674658698666696698 706692691747699682698700710722 694690736689696651673749708727 688689683685702741698713676702 701671718707683717733712683692 693697664681721720677679695691 713699725726704729703696717688(二)实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中;2、将上述数据调整成一列的形式;3、选择“数据-排序“得到由小到到的一列数据4、选择“插入-函数(fx)-数学与三角函数-LOG10”计算lg100/lg2=6.7,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=8,这里为了方便取为10组;确定组距为:(max-min)/K=(749-651)/10=9.8 取为10;5、确定接受界限为 659 669 679 689 699 709 719 729 739 749,分别键入EXCEL 表格中,形成一列接受区域;6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布图和直方图表1 灯泡使用寿命的频数分布表图1 灯泡使用寿命的直方图(帕累托图)7、将其他这行删除,将表格调整为:表2 灯泡使用寿命的新频数分布表8、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”,在数据区域选入接收与频率两列,在数据显示值前打钩,标题处键入图的名称图2 带组限的灯泡使用寿命直方图9、双击上述直方图的任一根柱子,将分类间距改为0,得到新的图图2 带组限的灯泡使用寿命直方图图3 分类间距为0的灯泡使用寿命直方图10、选择“插入——图表——饼图”,得到:图4 灯泡使用寿命分组饼图11、选择“插入——图表——雷达图”,得到(三)实验结果分析:从以上直方图可以发现灯泡使用寿命近似呈对称分布,690-700出现的频次最多,690-700的数量最多,说明大多数处于从饼图和饼图也能够清晰地看出结果。

《统计学》数据的表格与图形表示

《统计学》数据的表格与图形表示

第三章数据的表格与图形表示
重点:理解“分布”的概念,可通过两种途径来表示分布:表格与图形
1、组织数值数据:有序数组和茎叶图
有序数组(Ordered Array)
对数据进行排序归类
(可用EXCEL或其它计算机软件处理)
茎叶表示 (Stem-and-leaf display)
垂直线左边的数字称为“首数”或“茎”
垂直线右边的数字称为“尾数”或“叶”
选择多少作为茎? 应根据形状。

实例: 美国59个增长共同基金(Mutual funds) 表3.1(p.55)及图3.1
(p.56).
2、数值数据的表格
频数分布 (Frequency Distribution)(p.61,表3.2)
1) 组数 ( Number of Class)
一般规则:5到15组(取决于观察值的数量)
2)组距 ( Class Interval)
组距=全距/组数
(1)和(2)是相关的,关键要考虑分布的形状
3)组界 ( Boundary of Class)
不重复而包括全部数值
(注意“互斥且完备”的含义)
频率分布(Relative Frequency Distribution)(表3.3, p.62)
百分比分布 (Percentage Distribution) (表3.4, p.63)
累积频率分布显示了从最低组到最高组频率如何累积 (表3.5, p.64)
先用频数分布建立累计频数分布
累积频率分布只计算频率分布的下界
3、数值数据的图形
04/26/22 商务统计基础(第3章)3-1。

统计学 数据的整理及图表展示

统计学  数据的整理及图表展示
2. 环形图与饼图类似,但又有区别
– 饼图只能显示一个总体各部分所占的比例 – 环形图则可以同时绘制多个总体的数据系
列,每一个总体的数据系列为一个环
3. 环形图可用于进行比较研究 4. 环形图可用于展示分类数据和顺序数据
13%
7%
10% 8%
15% 21%
33% 36%
31% 26%
非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意
组中值= 下限值+上限值 2
组距分组
第1步:排序,确定组数(K)
5≤K≤15
K 1 lg n
能够显示数据的分布特征和规律
lg 2
第2步:确定组距 组距=(最大值-最小值)÷组数
★ 组距宜取5或10的倍数
◆第一组的下限应低于最小值, ◆最后一组的上限应高于最大值。 遵循“不重不漏”的原则
上组限不在内
按零件数分组
频数(人)
频率(%)
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
用Excel制作数值型数据的频数分布表
【工具】 ——【数据分析】 ——【直方图】 【输入区域】:输入原始数据区域 【接收区域】:输入各组的上限值 【输出区域】:选择一个空白单元格(想要
(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
按零件数分组
频数(人)
频率(%)
105~110
3
6

《统计学》(贾俊平第七版)课后题及答案-统计学 贾俊平第七版

《统计学》(贾俊平第七版)课后题及答案-统计学 贾俊平第七版

第一章导论1.什么是统计学?统计学是搜集、处理、分析、解释数据并从中得出结论的科学。

2.解释描述统计与推断统计。

描述统计研究的是数据搜集、处理、汇总、图表描述、概括与分析等统计方法。

推断统计研究的是如何利用样本数据来推断总体特征的统计方法。

3.统计数据可分为哪几种类型?不同类型的数据各有什么特点?按照计量尺度可分为分类数据、顺序数据和数值型数据;按照数据的搜集方法,可以分为观测数据和试验数据;按照被描述的现象与实践的关系,可以分为截面数据和时间序列数据。

4.解释分类数据、顺序数据和数值型数据的含义。

分类数据是只能归于某一类别的非数字型数据;顺序数据是只能归于某一有序类别的非数字型数据;数值型数据是按照数字尺度测量的观测值,其结果表现为具体的数值。

5.举例说明总体、样本、参数、统计量、变量这几个概念。

总体是包含所研究的全部个体的集合,样本是从总体中抽取的一部分元素的集合,参数是用来描述总体特征的概括性数字度量,统计量是用来描述样本特征的概括性数字度量,变量是用来说明现象某种特征的概念。

6.变量可分为哪几类?变量可分为分类变量、顺序变量和数值型变量。

分类变量是说明书屋类别的一个名称,其取值为分类数据;顺序变量是说明十五有序类别的一个名称,其取值是顺序数据;数值型变量是说明事物数字特征的一个名称,其取值是数值型数据。

7.举例说明离散型变量和连续型变量。

离散型变量是只能去可数值的变量,它只能取有限个值,而且其取值都以整位数断开,如“产品数量”;连续性变量是可以在一个或多个区间中取任何值的变量,它的取值是连续不断的,不能一一列举,如“温度”等。

第二章数据的搜集1.什么是二手资料?使用二手资料需要注意些什么?与研究内容有关、由别人调查和试验而来、已经存在并会被我们所利用的资料为二手资料。

使用时要评估资料的原始搜集人、搜集目的、搜集途径、搜集时间且使用时要注明数据来源。

2.比较概率抽样和非概率抽样的特点。

举例说明什么情况下适合采用概率抽样,什么情况下适合采用非概率抽样。

统计学原理教案中的数据可视化揭示学生如何运用图表和图形来展示统计数据

统计学原理教案中的数据可视化揭示学生如何运用图表和图形来展示统计数据

统计学原理教案中的数据可视化揭示学生如何运用图表和图形来展示统计数据数据可视化在统计学中扮演着至关重要的角色。

通过图表和图形的展示,统计数据可以更直观地呈现出来,帮助学生更好地理解和分析数据。

本文将探讨统计学原理教案中的数据可视化在教学中的应用,以及学生如何有效地运用图表和图形展示统计数据。

一、数据可视化在统计学原理教案中的教学目标在统计学原理教案中,数据可视化具有如下教学目标:1. 帮助学生理解统计数据的基本特点:通过数据可视化,学生可以直观地看到数据的分布、趋势、关联等特点,从而更好地理解数据。

2. 培养学生的数据分析能力:通过图表和图形的展示,学生可以学会分析和解读统计数据,掌握数据分析的方法和技巧。

3. 提高学生对统计概念的理解:通过数据可视化,学生可以更好地理解统计学中的各种概念,如平均值、中位数、标准差等,并学会如何用图表和图形来表示和比较这些概念。

4. 培养学生的统计思维:通过数据可视化的教学,学生将逐渐培养起观察、分析、推理和判断的能力,形成统计思维的习惯。

二、运用图表展示统计数据在统计学原理教案中,学生可以运用各种图表来展示统计数据,如:1. 柱状图:柱状图是最常见的一种图表形式,通过不同高度的竖条来表示不同数据的大小,可以直观地比较不同数据之间的差异和变化趋势。

2. 折线图:折线图通过连接不同的数据点来展示数据的变化趋势,可以清晰地显示数据的波动和趋势。

3. 饼图:饼图将数据按照比例表示为不同大小的扇形,可以直观地展示各个数据占总体的比例。

4. 散点图:散点图通过在二维坐标系上绘制数据点来表示数据之间的关联性,可以帮助学生分析数据的相关性。

通过灵活运用这些图表,学生可以更好地展示统计数据,让观众一目了然地理解数据的意义和价值。

三、运用图形展示统计数据除了图表,图形也是一种常用的数据可视化方式,学生可以运用以下图形来展示统计数据:1. 条形图:条形图通过不同长度的横条来表示不同数据的大小,可以直观地比较不同数据之间的差异。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

2021/3/25
表3-4 不同类型的饮料和顾客性别的频数分布表
也称为列联表或交叉表
2021/3/25
SPSS生成频数分布表
第一步:选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Frequencies】 进入主题对话框
第二步:将“饮料类型”或“顾客性别” 选入【Variable】;选中【Display Frequencies tables】。
2021/3/25
数据的整理与显示
(基本问题)
1. 要弄清所面对的数据类型,因为不同类型的 数据,所采取的处理方式和方法是不同的
2. 对定类数据和定序数据主要是做分类整理 3. 对定距数据和定比数据则主要是做分组整理 4. 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合
于高层次的数据;但适合于高层次数据的整 理和显示方法并不适合于低层次的数据
第三章 数据的图表展示
3.1 数据的预处理 3.2 用图表展示定型数据 3.3 用图表展示定量数据 3.4 合理使用图表
2021/3/25
不同原因引起的寿命损失
原因
寿命减少天 数
未结婚(男性) 3 500
惯用左手
3 285
吸香烟(男性) 2 250
未结婚(女性) 1 600
30%超重
1 300
20%超重
第二步:选中数据清单中的任意单元格,并选择【数据】 菜单中的【数据透视表和数据透视图】,弹出对话框如图3-7 所示。然后根据需要选择“数据源类型”和“报表类型”。这里我 们选用【Microsoft Office Excel数据列表或数据库】和【数据 透视表】 ,单击下一步,探出对框如图3-8所示 图 3-7
700
600
500
400
300
200
100
2021/3/25
联想
IBM
电脑品牌
康柏
戴尔
一季度 二季度
(2)帕累托图(Pareto chart):按各类 数据频数多少排序后绘制的柱形图。
频数
16 14 12 10
8
15
6 4 2
11
9
9
6
0
可口可乐 旭日升冰茶 百事可乐 露露 汇源果汁
2021/3/25
2021/3/25
数据的审核、筛选与排序
1. 数据的审核Data Check
▪ 发现数据中的错误
2. 数据的筛选Data Filter
▪ 找出符合条件的数据
3. 数据排序Data Rank
▪ 发现数据的基本特征 ▪ 升序和降序
2021/据Check—Raw Data )
900
吸香烟(女性) 800
抽雪茄 2021/3/25
300
原因
寿命减少天数
危险工作,事故 交通事故 饮酒 滥用药物 一般工作,事故 自然放射性 喝咖啡 医疗X——射线
300 200 130
90 74
8 8 6
柱形图
寿命减少天数
1000
900
800
700
600
500
400
300
200
100
0
1 3 5 7 9 11 13
单击【确定】后出现的结果如图3-6所示。
图3-5
图3-6
3.1.3 数据的排序
1. 按一定顺序将数据排列,以发现一些明显 的特征或趋势,找到解决问题的线索
2. 排序有助于对数据检查纠错,以及为重新 归类或分组等提供依据
3. 在某些场合,排序本身就是分析的目的之 一
4. 排序可借助于计算机完成
2021/3/25
(2)比例(proportion)
(3)百分比(percentage)
(4)比率(ratio)
2、分类数据的图示
(1)条形图(bar chart)用宽度相同的条形高度 或长度表示数据多少的图形。
纵置或横置,纵置时称为柱形图(column chart)
2021/3/25
15
13
11
9
7
5
3
1
-1
果汁
第二步:将“饮料类型”选入 【Rows】;“顾客性别”选入 【Columns】(行列可互换)。
第三步:点击【Cells】,选择相关内容, 或选其他相关选项。
2021/3/25
表3-7饮料类型和顾客性别的交叉列联表 表3-8饮料类型和顾客性别的交叉列联表及其分析
2021/3/25
(1)频 数(frequency)
▪ 将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
据予以剔除
▪ 将符合某种特定条件的数据筛选出来,而不
符合特定条件的数据予以剔出
2021/3/25
【例3.1 】学生四门课程的成绩数据筛选
表3-1 8名学生考试成绩
2021/3/25
第一步:选择【工具 】菜单,并选择【筛选 】,如果要筛 选出给定条件的数据,可使用【自动筛选 】命令,如图3-1所示:
审核的内容 1. 完整性审核
– 检查应调查的单位或个体是否有遗漏 – 所有的调查项目或指标是否填写齐全
2. 准确性审核
– 检查数据是否真实反映客观实际情况,内容是否 符合实际
– 检查数据是否有错误,计算是否正确等
2021/3/25
数据的审核
(原始数据)
审核数据准确性的方法
1. 逻辑检查
– 从定性角度,审核数据是否符合逻辑,内容是否合理, 各项目或数字之间有无相互矛盾的现象
第六步:单击【确定】,自动返回【数据透视表和数据透 视图向导—3步骤之3】对话框。然后单击【完成】,即可输出 数据透视表。结果如图3-12所示。
图3-12根据需要建立的数据透视表
3.2 品质数据的整理与显示
3.2.1 生成频数分布图 3.2.2 定序数据的图示
2021/3/25
分类数据的整理与显示
500
1600 1300 900 800
0
2021/3/25
300 300 200
0
未结婚惯(用左吸手香烟未(结婚30(%超20重%超吸重香烟抽(雪茄危险工交作通事饮故酒 滥用药一物般工自作然放喝射咖啡医疗—X
原因
3.1 数据的预处理
Data Preparation
3.1.1. 数据的审核与筛选 3.1.2 数据的排序 3.1.3 数据透视表
这时会在第一行出现下拉键头,用鼠标点击箭头会出现如图3-2 所示的结果
第二步:在下拉键头方框内选择要筛选出的数据。比如, 要筛选出统计成绩为75分的学生。选择75,得到结果如图2-3 所示。要筛选出英语成绩最高的前四个学生,可选择【前4 个】,并在对话框中输入数据4,结果如图3-4所示。单击确定 后即可得到相应的结果。
图3-14
2021/3/25
10 9 8 7 6 5 4 5 3 2 1 0 果汁
4 矿泉水
4 绿茶
9 男 女
6
其他
碳酸饮料
图3-14
2021/3/25
(3)饼图:使用圆形或院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 )个组成部分 的数据占全部数据的比例 。
碳酸饮料, 15, 30.00%
第三步:点击【Statistics】或【Charts】 并选择相应的选项。点击【OK】
2021/3/25
表3-5 不同类型饮料的频数分布
表3-6 不同性别顾客的频数分布
2021/3/25
SPSS生成列联表
第一步:选择【Analyze】 【Descriptive Statistics-Crosstabs】进 入主题对话框
2021/3/25
原因
原因 未结婚(男 性) 惯用左手 吸 香烟(男性) 未结 婚(女性) 30%超 重
寿命减少的天数 3 500 3 285 2 250 1 600 1 300
帕累托图
Percent
寿命减少天数
4000
3500 3000
3500 3285
2500 2000
2250
1500 1000
图 3-8
第三步:确定数据源区。本利的数据源区为 $A$1:$F$31,如果在启动想到之前单击了数据 源单元格,Excel会自动选定数据源区域。单击 下一步,探出的对话框如图3-9所示。
图2-9
第四步:在上面的对话框中,选择数据透视表的 输出位置,为方便起见可选择【现有工作表 】,并 利用鼠标确定数据透视表的输出位置,本例为原工 作表的G1单元格,然后选择【布局】,弹出的对话 框如图3-10所示。
图3-3
图3-4
第三步:如果要选出四门课成绩都大于70分的学生, 由于设定的条件比较多,需要使用【高级筛选】命令, 使用高级筛选命令时,必须建立条件区域。这时需要 在数据清单上方至少留出三行作为条件区域。然后在 【列表区域 】选出其中要筛选的数据清单,在【条件区 域】中选择匹配的条件。比如要筛选出四门课程成绩 均大于70分的学生,如图3-5所示。
数据的排序
1. 定类数据的排序
▪ 字母型数据,排序有升序降序之分,但习惯上用升序 ▪ 汉字型数据,可按汉字的首位拼音字母排列,也可按
笔画排序,其中也有笔画多少的升序降序之分
2. 定距和定比数据的排序
– 递 序后增可排表序示:为设:一X组(1数)<据X(为2)<X…1,<XX2(,N) …,XN,递增排 – 递减排序可表示为:X(1)>X(2)>…>X(N)
3.1.4 数据透视表
利用数据透视表可以利用Excel提供的数据透 视表工具,对数据重要信息按使用者习惯分析要 求进行汇总和作图,形成一个符合需要的交叉表 (列联表)。
在利用数据透视表时,数据源表中的首行必 须有列标题。
相关文档
最新文档