统计学数据图表展示
医学统计学统计图表ppt课件
140
婴儿死亡率 (‰) 120
100
80
60
40
20
0 1949 1950 1951 1952 1953 1954 1955 1956 1957 1958年份
图7 某地1949-1958年婴儿死亡率
29
四、线 图
• 绘制要点: ⅰ坐标轴:横轴表示时间或组段,纵轴表示频数或率。
ⅲ对于组距相等的资料 可以直接作图;组距不等 的资料先进行换算,全部 转化为组距相等的频数, 用转化后的频数作图。
25 频 数
20
15
10
5
0 155.0 157.0 159.0 161.0 163.0 165.0 167.0 169.0 171.0 173.0
身高(cm)
图10 某校100名18岁健康女大学生 身高的频数分布图
备注
5000 6000 11000
1100 1050 2150
22.0 17.5 19.5
数字
线条
5
标题是表格的总名称,如甲、乙两地1980年HbsAg阳性率。
标目分为横标目和纵标目。 横标目说明横行数字的属性,位于表格的左侧,例如
表1中的“甲地、乙地、合计”一栏; 纵标目说明每一列中数字的属性,位于表格的第一横
男 女
心血管疾病
图2.某地1995年癌症、心血管疾病死亡率
21
一、条图
• 4.绘制要点:
ⅰ坐标轴:横轴为观察项目,
纵轴为数值,纵轴坐标一定要从
阳 性
0开始。
例
ⅱ直条的宽度:各直条应等宽、数
8 7 6 5
等间距,间距宽度和直条相等或 4
为其一半。复式直条图在同一观
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
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
统计学的数据可视化方法
统计学的数据可视化方法数据可视化是统计学中一个非常重要的方法,它通过使用图表、图形和图像等可视化工具,将复杂的统计数据转化为直观的视觉呈现,帮助人们更好地理解和分析数据。
在统计学中,有各种各样的数据可视化方法,本文将为您介绍几种常见且广泛应用的数据可视化方法。
1. 条形图条形图是一种常见的数据可视化方法,通过长方形条形的高低表示不同类别或不同时间段的数据量或数值。
在条形图中,横轴通常表示不同的类别或时间,纵轴表示数据的数量或数值。
条形图的主要优点是易于理解和比较不同数据之间的差异。
例如,我们可以使用条形图来比较不同城市的人口数量,通过条形的长度可以直观地看出哪个城市人口更多。
2. 折线图折线图也是常见的数据可视化方法,通常用于显示随时间变化的数据趋势。
在折线图中,横轴代表时间,纵轴表示数据的数值。
通过将数据点连接起来,我们可以清晰地看到数据随时间的变化趋势。
例如,我们可以使用折线图来展示某个产品销售额随时间的变化情况,从而可以判断出产品销售情况的趋势。
3. 散点图散点图用于展示两个变量之间的关系。
在散点图中,每个数据点代表一个观测值,横轴和纵轴分别表示两个变量的取值。
通过观察散点图上的数据点的分布,我们可以判断出变量之间是否存在某种关系,以及关系的强度和方向。
例如,我们可以使用散点图来研究身高和体重之间的关系,从而了解身高和体重是否存在正相关或负相关。
4. 饼图饼图用于显示数据的相对比例和百分比。
饼图通常由一个圆形和多个扇形组成,每个扇形的角度大小表示对应类别的占比大小。
通过观察饼图的扇形面积,我们可以直观地了解不同类别之间的比例关系。
例如,我们可以使用饼图来展示一家公司不同部门的占比,以及各个部门在总体中所占的百分比。
5. 热力图热力图用于表示数据在空间范围内的分布情况。
热力图通常以不同颜色的渐变来表示不同区域的数据密度或强度,从而反映出空间上的变化趋势。
例如,我们可以使用热力图来展示全国各地不同城市的平均气温,通过颜色深浅可以清晰地看出各个地区的温度差异。
管理统计学SPSS数据的图形展示实验报告
数据的图形展示一、实验目的与要求1.掌握直方图、饼图、条图、线图、散点图的绘制。
2.熟悉茎叶图、箱图、面积图的绘制。
3.熟悉交统计图的编辑和绘图中注意事项。
二、实验内容提要1.绘制消费者信心值的直方图,并考察其是否服从正态分布。
2.用箱图分月份考察消费者信心的分布3.使用饼图分城市、月份考察样本性别比例4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势三、实验步骤1.消费者信心值的直方图①选择图形→图表构建程序菜单项,打开图表构建程序对话框,②在图库中选择直方图组,将右侧出现的简单直方图图标拖入画布中③在变量列表中找到index1,将其拖入画布的横轴框中,④在元素属性对话框中选中显示正态曲线复选框,随后单击下方的应用按钮。
2.箱图分月份考察消费者信心的分布①选择图形->图表构建程序菜单项,打开图表构建程序对话框,②在图库中选择箱图组将右侧出现的简单箱图图标拖入画布中,③在变量列表中找到index1,将其拖入画布的纵轴框中④将月份time拖入横轴框中,⑤单击确定按钮2.使用饼图分城市、月份考察样本性别3.①选择图形->图表构建程序菜单项,打开图表构建程序对话框②在图库中选择饼图组,将右侧出现的饼图图标拖入画布中③切换至组/点ID选项卡,选中行嵌板变量和列嵌板变量复选框④将性别S2拖入分区依据列表框中⑤将月份time拖入列嵌板变量框中,城市S0拖入行嵌板变量框中⑥将统计量下拉列表由合计改为计数,单击应用按钮⑦单击确定按钮4.用条图比较不同职业人群的消费者信心值①选择图形->图表构建程序菜单项,打开图表构建程序对话框②在图库中选择条图组,将右侧出现的简单条图图标拖入画布中③将职业S5拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤单击确定按钮绘制出图形,然后双击图形进入编辑状态,选中类别分类轴,在属性对话框的分类选项卡中,在排序依据下拉列表框中选择统计选项,在方向下拉列表框中选择降序选项,单击应用按钮4.5.用多重线图分城市比较信心指数随时间的变化趋势5.①选择图形->图表构建程序菜单项,打开图表构建程序对话框②在图库中选择线图组,将右侧出现的多重线图图标拖入画布中③将月份time拖入横轴框中④将index1拖入纵轴框中⑤将城市S0拖入分组(设置颜色)框中,然后再双击该框,再打开的分组区域对话框中将分组依据由颜色改为图案⑥单击确定按钮绘制出图形,然后双击图形进入编辑状态,将均值连续轴刻度范围修改为85~105,小数位数更改为0四、实验结果与结论。
3excel图表展示统计数据
数据处理的基本内容
调 查 资 料 处 理 的 内
容
*调查资料的处理:
包括审核;分类(分组);汇总;编码和制图表。
数据管理:
包括资料的输入、传输、存贮、更新与输出。
原始数据审核
1.数据资料的完整性
主要是审核数据资料起止时间(所属时间)的完整 性、空间范围的完整性和调查项目的完整性。
即调查数据资料是否是规定时间和规定空间范围 内的资料,应调查的单位或个人是否有遗漏;应调 查的项目是否齐全。 审核的方法是由调查人员从时间、空间、项目上作 细致的检查。
当遇到开口组的情况时,其组中值以 相邻组组距为依据计算。即:
缺下限的开下限的开口值 上限 1 邻组组距 2 缺上限的开上限的开口值 下限 1 邻组组距 2
某地区100个百货商店 月销售额与流通费用情况
每百元商品销 销售额 商店数 如:组距d=U-L 售额中支付的 (万元) (个) 流通费(元) 上组限U =100-50=50 (万元) 10 14.2 50以下 20 11.4 50~100 30 10.1 100~200 25 如:组中值 9.2 x=(U+L)/2 200~300 下组限L 300以上 15 8.5 =(100+200)/2
跳水 5枚 次数(频数) 举重 5枚 频率 乒乓球 4枚 f /∑f f 羽毛球 4枚 体操 3枚 射击 3枚 柔道 2枚 田径 1枚 跆拳道 1枚
变量数列的编制
单项数列
指每个组值只用一个具体的 变量值表现的数列
同时 具备
编制条件:
变量是离散变量 变量的不同取值个数较少
【例】己知某车间有24名工人,他们的日产量(件) 分别是:20,23,20,24,23,21,22,25,26, 20,21,21,22,22,23,22,22,24,25,21, 22,21,24,23.要求根据以上资料编制变量数列。
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
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【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。
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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。
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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
图1.8 偏态曲线 例如收入和财富的频数分配曲线就是右偏的,大量财富 都集中在极少数富豪手中,而多数人则是低收入者。
此外,在产品质量管理中也普遍存在这种现象,如多数 次品都集中出在少数工人手中;次品也大都出在少数几道 工序上。这就要求在管理和控制上需要突出重点、抓住关 键因素。
33
③ J 形曲线
正J形
某企业职工工资的分组统计
月工资(分组)
1000 以下
1000~1500
1500~2000
2000~3000
3000~3500 3500~4000
4000 及以上
合
计
人数(频数) 150 185 256 262 120 54 8
1035
比率(频率%) 14.5 17.9 24.7 25.3 11.6 5.2 0.8 100
19
过分压缩了Y轴
4000 失
业 人
3000
数 :
2000
千 人 1000
0 1989
1990 1991 1992 1993
图1.2 失业人数统计图
1994
1995
20
过分压缩了X轴
4000
失 业 人 3000 数 : 千 2000 人
1000
图1.3 失业人数统计图
21
1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995
35
120
30
100
25 20 15 10
80 60 40
5
20
0
0
储蓄 还贷 购买奢侈品、 旅游或礼 物 购买必需 品 其他 捐款
有钱要做什么 6
§2.2 数值数据的整理
当数据量很大时,首先可以将数值数据进行排序或用 茎叶图描述以获得初步信息。 (1) 排序
幼儿园数学学习统计教案:如何用图表展示数据结果
幼儿园数学学习统计教案:如何用图表展示数据结果引言数学作为一门基础课程,是孩子成长过程中不可或缺的一部分。
对于幼儿来说,数学学习以往更多地关注基础概念的传授,而随着时代变化,数学学习也变得更加注重实践与应用。
随着学习内容的不断丰富,数学教学中的数据统计也变得越来越重要。
如何用图表展示数据结果成为了幼儿园数学学习中的必备技能之一。
本篇文章旨在介绍如何通过统计教案来帮助幼儿学习使用图表展示数据结果的方法和技巧。
一、统计教案的意义和价值统计教案是数学学习中的一种重要教学方式。
它不仅可以在孩子们的数学学习中提升孩子们的观察能力、分析思维能力和解决问题的能力,而且还可以培养孩子们的统计思维,让孩子们更加关注数据的变化和规律。
通过统计教案的学习,幼儿们可以了解到实际数据的收集和统计过程,熟悉并能够使用各种统计工具和方法。
此外,统计教案还可以激发幼儿的学习兴趣,并培养幼儿们的实践能力和解决问题的能力,也可帮助幼儿加深对数学学科的理解和应用。
二、统计教案中的重要要素设计一份成功的统计教案需要考虑以下要素:1.数据来源。
为了使统计信息真实可靠,首先需要准确收集数据。
2.数据类型。
数据可分为定量和定性两类。
定量数据是可以被量化的,如年龄、身高、考试分数等;而定性数据则是无法被量化的,如性别、颜色等。
3.统计方法。
对于不同类型或形态的数据,需要采取不同的统计方法。
如对定量数据可使用均值、中位数、离散度数等统计方法,而对于定性数据,则需要使用频率分布等统计方法。
4.图表展示。
图表作为数据展示和可视化的主要工具,可使数据结果更加生动形象而有说服力。
需要根据不同的数据类型和统计方法,选择不同的图表,如饼图、条形图、折线图等。
三、实例分析小红班有25位学生,在教师的帮助下,对孩子们的身高进行了测量。
下面我们以小红班学生身高来进行统计教案的分析和设计。
1.数据来源和类型首先需要了解数据的来源和类型,这是一个成功的统计教案的前提。
统计学课件第3章 数据的图表展示
2
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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”
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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
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图表的力量(续)
3
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4
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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
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》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。
贾俊平《统计学》(第7版)考研真题与典型题详解 第3章~第4章【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。
统计学 数据的整理及图表展示
– 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
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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
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数据的审核
(原始数据)
1.
审核数据准确性的方法
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 主要用于对定类数据和定序数据的审核 检查调查表中的各项数据在计算结果和计算方法上有 无错误 主要用于对定距和定比数据的审核
ห้องสมุดไป่ตู้
3.1.2 数据的筛选
1. 2.
3.
对审核过程中发现的错误应尽可能予以纠正 当发现数据中的错误不能予以纠正,或者有 些数据不符合调查的要求而又无法弥补时, 需要对数据进行筛选 数据筛选的内容包括:
将某些不符合要求的数据或有明显错误的数
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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
第三章
3.1 3.2 3.3 3.4
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数据的图表展示
数据的预处理 用图表展示定型数据 用图表展示定量数据 合理使用图表
不同原因引起的寿命损失
原 因 未结婚(男性) 惯用左手 吸香烟(男性) 未结婚(女性) 30%超重 20%超重 吸香烟(女性) 抽雪茄 2019/1/29 寿命减少天 数 3 500 3 285 2 250 1 600 1 300 900 800 300 原 因 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
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。
第一步:建立Excel数据清单,如表3-2
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表3-2
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【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
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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:
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3-3
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。
寿命减少天数
3
5
7 原因
9
11
13
Percent
帕累托图
3500 3285
疗 医 啡 咖 喝 放射 然 自 工作 般 一 药物 用 滥 酒 饮 事故 通 交 工作 险 危 茄 雪 抽 烟( 香 吸 超重 % 20 超重 % 30 婚( 结 未 烟( 香 吸 左手 用 惯 婚(
2250 1600 1300 900 800 300 300 200
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
—
X
0
4000
3500
3000
2500
2000
1500
1000
寿命减少天数
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500
0
原因
未
结
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
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数据的审核、筛选与排序
1.
数据的审核Data Check
2.
3.
4.
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
数据的排序
2.
定距和定比数据的排序
–
–
递增排序:设一组数据为 X1 , X2 , … , XN ,递增排 序后可表示为:X(1)<X(2)<…<X(N) 递减排序可表示为:X(1)>X(2)>…>X(N)
发现数据中的错误 找出符合条件的数据
2.
数据的筛选Data Filter 数据排序Data Rank
3.
发现数据的基本特征 升序和降序
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3.1.1 数据的审核 (原始数据Check—Raw Data )
1.
审核的内容
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
寿命减少天数
300 200 130 90 74 8 8 6
柱形图
1000 900 800 700 600 500 400 300 200 100 0 1
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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
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
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 在某些场合,排序本身就是分析的目的之 一 排序可借助于计算机完成
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2.
计算检查
– –
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数据的审核
(第二手数据Second Hand Data )
1.
适用性审核
– 弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的 背景材料 – 确定这些数据是否符合自己分析研究的需要
2.
时效性审核
– 应尽可能使用最新的统计数据
3.
确认是否必要做进一步的加工整理
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