资料分析计算公式大全
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资料分析公式汇总速算技巧一、估算法精度要求不高的情况下，进行粗略估值的速算方式。
选项相差较大，或者在被比较的数字相差必须比较大，差距的大小将直接决定对“估算”时对精度的要求。
二、直除法在比较或者计算较复杂的分数时，通过“直接相除”的方式得到商的首位（首一位、首两位、首三位），从而得出正确答案的速算方式。
常用形式： 1.比较型：比较分数大小时，若其量级相当，首位最大∕小数为最大∕小数2.计算型：计算分数大小时，选项首位不同，通过计算首位便可得出答案。
难易梯度：1.基础直除法：①可通过直接观察判断首位的情形；②需要通过手动计算判断首位的情形。
2.多位直除法：通过计算分数的“首两位”或“首三位”判断答案情形。
三、插值法1.“比较型”插值法如果A与B的比较，若可以找到一个数C，使得A﹥C，而B﹤C，既可以判定A﹥B；若可以找到一个数C，使得A﹤C，而B﹥C，既可以判定A﹤B；2.“计算型”插值法若A﹤C﹤B，则如果f﹥C，则可以得到f=B;如果f﹤C，则可以得到f=A；若A﹥C﹥B，则如果f﹥C，则可以得到f=A;如果f﹤C，则可以得到f=B。
四、放缩法当计算精度要求不高时，可以将中间结果进行大胆的“放”（扩大）或者“缩”（缩小），从而迅速得到精度足够的结果。
常用形式：1. A﹥B,C﹥D,则有A+C﹥B+D；A-D﹥B-C；2. A﹥B﹥0，C﹥D﹥0，则有A×C﹥B×D；A÷D﹥B÷C五、割补法在计算一组数据的平均值或总和值时，首先选取一个中间值，根据中间值将这组数据“割”（减去）或“补”（追上），进而求取平均值或总和值。
常用形式:1.根据该组数据，粗略估算一个中间值；2.将该组值分别减去中间值得到一组数值；3.将得到的新数值相加得到和值，用和值除以该组数值的项数得到商值，将商值加上中间值，即为该组数值的精确平均值；4.用中间值乘以数据项数再加上最后的和值即为总和值。
资料分析公式汇总
资料分析公式汇总在现代化的信息时代，各行各业都需要对大量数据进行分析和处理。
而对于数据的分析，公式是必不可少的工具。
在这里，我们将分享一些常用的资料分析公式，帮助你更好地理解和应用它们。
1. 平均数平均数是最常见的资料分析公式之一。
它是指将一组数的总和除以这组数的个数，用数学符号表示为:$$\bar{x} = \frac{\sum\limits_{i=1}^n{x_i}}{n}$$其中，$\bar{x}$代表平均数，$x_i$代表数据集中的每个数字，$n$代表数据集的大小。
2. 中位数中位数是将一组数排序后位于中间的数字。
如果数的个数为偶数，则把中间两个数字的平均数作为中位数。
中位数用数学符号表示为：$$\begin{cases}x_{\frac{n+1}{2}} & \text{n为奇数} \\\frac{x_{\frac{n}{2}}+x_{\frac{n}{2}+1}}{2} & \text{n为偶数} \end{cases}$$其中，$x_{\frac{n+1}{2}}$代表第$\frac{n+1}{2}$个数字，$x_{\frac{n}{2}}$和$x_{\frac{n}{2}+1}$代表第$\frac{n}{2}$和第$\frac{n}{2}+1$个数字。
3. 众数众数是一组数中出现次数最多的数字。
如果一组数中有多个数出现次数相同，则它们都是众数。
4. 方差方差衡量的是一组数与其平均数之间的差异程度。
它的数学公式为：$$\sigma^2=\frac{\sum\limits_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}{n}$$其中，$\sigma^2$代表方差，$x_i$代表数据集中的每个数字，$\bar{x}$代表平均数，$n$代表数据集的大小。
5. 标准差标准差是方差的平方根，用来衡量数据集的离散程度。
标准差的公式为：$$\sigma=\sqrt{\frac{\sum\limits_{i=1}^n(x_i-\bar{x})^2}{n}}$$其中，$\sigma$代表标准差，$x_i$代表数据集中的每个数字，$\bar{x}$代表平均数，$n$代表数据集的大小。
(完整版)资料分析计算公式
资料分析计算公式
基本概念：
基期：统计中计算指数或变化情况等动态指标时，作为参照标准的时期。
（参照物）现期：相对基期而言，是与基期相比较的后一时期。
同比增长：与上一年同一时期相比的增长情况。
环比增长：与之紧紧相邻的上一个统计周期相比较的增长情况。
贸易顺差与贸易逆差
贸易顺差：进口额< 出口额
贸易顺差= 出口额—进口额
贸易逆差：进口额> 出口额
贸易逆差= 进口额—出口额
年均增长率、年均增长量：
现期量= 基期量()N
⨯，其中n为相差年数；
+
1年均增长率
年均增长量= ()n÷
现期量，其中n为相差年数；
-基期量。
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资料分析公式汇总
考点
已知条件
计算公式
方法与技巧
备注
基期量计算
已知现期量，增长率x%
基期量=
截位直除法，
特殊分数法
已知现期量，相对基期量增加M倍
基期量=
截位直除法
已知现期量，相对基期量的增长量N
基期量=现期量-N
尾数法，
估算法
基期量比较
已知现期量，增长率x%
比较：
基期量=
1.截位直除法
已知基期量，增长量N
现期量=基期量+N
尾数法，
估算法
增长量计算
已知基期量，现期量
增长量=现期量-基期量
尾数法
已知基期量，增长率x%
增长量=基期量×x%
特殊分数法
已知现期量，增长率x%
增长量= ×x%
1.特殊分数法，当x%可以被视为 时，公式可被简化为：增长量=
2.估算法（倍数估算）或分数的近似计算（看大则大，看小则小）
r出= 1000%
求死亡率r死：
已知年死亡人数为C，年平均人数为B
r死= 1000%
求人口自然增长率x%
x%= r出- r死
1000%
平均数计算
已知N个量的值，求平均数
平均数=
凑整法
综合分析题
四项基本原则，不计算原则（时间与材料时间一致），信息易得原则，简单计算原则
直接读数的选项优先于需要计算的选项：含有“约”字的选项一半是对的；含有绝对词的选项、混合增长率的选项一般是错的；现期选项优先
插值法
已知现期量，基期量
增长率=
截位直除法
求平均增长率：如果基期量为A，第n+1期（或经n期）变为B,平均增长率为x%
资料分析公式汇总
资料分析公式汇总在进行资料分析时，掌握一些关键的公式可以帮助我们更高效、准确地处理数据和得出结论。
下面就为大家汇总一些常用的资料分析公式。
一、增长类公式1、增长量＝现期量基期量增长量是指现期量相对于基期量的增加量。
2、增长量＝基期量 ×增长率这个公式用于在已知基期量和增长率的情况下，计算增长量。
3、增长率＝（现期量基期量）÷基期量 × 100%增长率反映了数据的增长速度。
4、年均增长量＝（末期量初期量）÷间隔年份用于计算一段时间内平均每年的增长量。
5、年均增长率＝＼（＼sqrtn{＼frac{末期量}｛初期量}｝ 1 ＼）（n 为间隔年份）用来衡量在若干年中平均每年的增长幅度。
二、比重类公式1、比重＝部分量÷整体量 × 100%比重表示部分在整体中所占的比例。
2、整体量＝部分量÷比重通过已知部分量和比重，求出整体量。
3、部分量＝整体量×比重已知整体量和比重，计算部分量。
三、平均数类公式1、平均数＝总数÷个数这是最基本的平均数计算方式。
2、平均增长量＝（末期平均数初期平均数）÷间隔年份用于计算一段时间内平均每年的增长情况。
3、平均增长率＝＼（＼sqrtn{＼frac{末期平均数}｛初期平均数}｝1 ＼）（n 为间隔年份）衡量平均数在若干年中的平均增长幅度。
四、倍数类公式1、倍数＝ A÷BA 是B 的多少倍，用 A 除以 B 即可得出。
2、基期倍数＝＼（＼frac{A}｛B} ×＼frac{1 ＋ b\％｝｛1 ＋a\％｝＼）A、B 分别为现期量，a%、b%分别为对应的增长率。
五、隔年增长类公式1、隔年增长率＝当年增长率＋上年增长率＋当年增长率×上年增长率用于计算间隔一年的增长率。
2、隔年基期量＝现期量÷（1 ＋隔年增长率）通过现期量和隔年增长率，求出隔年的基期量。
资料分析计算公式整理
资料分析计算公式整理在进行资料分析时，掌握一些关键的计算公式是至关重要的。
这些公式能够帮助我们快速、准确地从大量的数据中提取有价值的信息，做出合理的判断和决策。
下面，我将为大家整理一些常见且实用的资料分析计算公式。
一、增长率相关公式1、增长率＝（现期量基期量）÷基期量× 100%这是最基本的增长率计算公式。
例如，某公司去年的销售额为 100 万元，今年为 120 万元，那么今年的销售额增长率为（120 100）÷ 100 × 100% ＝ 20%。
2、间隔增长率＝ r1 ＋ r2 ＋ r1×r2当涉及到间隔年份的增长率计算时，就需要用到这个公式。
假设第一年的增长率为 r1，第二年的增长率为 r2，那么从第一年到第二年的间隔增长率就是 r1 ＋ r2 ＋ r1×r2。
3、年均增长率＝＼（＼sqrtn{＼frac{现期量}｛基期量}｝ 1 ＼）（n 为年份差）如果要计算一段时间内的平均增长率，就用这个公式。
比如，某地区 2010 年的 GDP 为 100 亿元，2020 年为 200 亿元，年份差为 10 年，那么年均增长率＝＼（＼sqrt10{＼frac{200}｛100}｝ 1 ＼）。
1、比重＝部分量÷整体量× 100%比如，某班级共有 50 名学生，其中男生 25 人，那么男生在班级中的比重就是 25÷50× 100% ＝ 50%。
2、整体量＝部分量÷比重已知部分量和比重，求整体量时使用。
假设某企业某产品的销售额占总销售额的 30%，该产品销售额为 100 万元，那么企业总销售额＝100÷30% 。
3、部分量＝整体量×比重当已知整体量和比重，求部分量时运用。
比如一个城市总人口为100 万人，其中老年人占比 20%，那么老年人的数量＝ 100×20% ＝ 20 万人。
资料分析公式汇总
资料分析公式汇总资料分析公式的汇总在社会科学、自然科学、工程技术等领域，资料分析是一项非常重要的研究方法。
通过对大量的数据进行收集、整理和处理，可以得出对问题的解释和预测。
而资料分析公式则是在这个过程中广泛应用的一种工具。
本文将对一些常见的资料分析公式进行汇总和解释。
一、中心趋势测量公式1. 平均数公式：平均数是将一组数据的总和除以数据的个数得出的数值，用来代表这组数据的中心趋势。
计算公式如下：平均数 = 总和 / 数据个数2. 中位数公式：中位数是将一组数据按大小顺序排列后，位于中间位置的数值。
如果数据个数为奇数，则中位数就是中间的数值；如果数据个数为偶数，则中位数是中间两个数值的平均值。
3. 众数公式：众数是指在一组数据中出现频率最高的数值。
有时候一组数据中可能存在多个众数，这时可以将所有的众数列举出来。
二、离散程度测量公式1. 范围（R）公式：范围是用于度量一组数据的离散程度的指标，其计算公式如下：范围 = 最大值 - 最小值2. 方差（S²）公式：方差是一组数据偏离平均数的平方差的平均值，用于度量一组数据的离散程度。
计算公式如下：方差= ∑（Xi - 平均数）² / 数据个数3. 标准差（S）公式：标准差是方差的平方根，用于度量一组数据的离散程度的更常用指标。
计算公式如下：标准差= √方差三、相关关系测量公式1. 相关系数（r）公式：相关系数用于度量两组数据之间的相关性，其取值范围在-1到1之间。
相关系数越接近于1或-1，表示两组数据之间的相关性越强，越接近于0则表示两组数据之间的相关性越弱。
计算公式如下：相关系数r = ∑（Xi - 平均数X）（Yi - 平均数Y）/ √[∑（Xi - 平均数X）²] * √[∑（Yi - 平均数Y）²]2. 斯皮尔曼相关系数公式：斯皮尔曼相关系数也是度量两组数据之间的相关性的指标，但它适用于非线性关系的数据。
计算公式如下：斯皮尔曼相关系数 rs = 1 - 6 * ∑(Di²) / （n³ - n）四、回归关系测量公式1. 简单线性回归公式：简单线性回归是通过拟合一条直线来建立两组数据之间的线性关系，从而进行预测和解释的方法。
资料分析常用公式
资料分析常用公式1. 平均数公式平均数（Mean）是表示一组数据集中趋势的量数，计算公式为：$$\text{平均数} = \frac{\sum_{i=1}^{n} x_i}{n}$$其中，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个数据，$ n $ 表示数据总数。
平均数适用于描述一组数据的总体水平，常用于市场调研、人口统计等领域。
2. 中位数公式中位数（Median）是将一组数据按大小顺序排列后位于中间位置的数，计算公式为：$$\text{中位数} =\begin{cases}\frac{x_{\frac{n+1}{2}} + x_{\frac{n}{2}}}{2} & \text{当 } n \text{ 为偶数时} \\x_{\frac{n+1}{2}} & \text{当 } n \text{ 为奇数时}\end{cases}$$其中，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个数据，$ n $ 表示数据总数。
中位数适用于描述一组数据的中间水平，常用于描述收入、房价等分布不均的数据。
3. 标准差公式标准差（Standard Deviation）是衡量一组数据离散程度的量数，计算公式为：$$\sigma = \sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i \mu)^2}{n}}$$其中，$ x_i $ 表示第 $ i $ 个数据，$ \mu $ 表示平均数，$ n $ 表示数据总数。
标准差适用于描述一组数据的波动程度，常用于质量控制、风险评估等领域。
4. 相关系数公式相关系数（Correlation Coefficient）用于衡量两个变量之间的线性关系程度，计算公式为：$$r = \frac{\sum_{i=1}^{n} (x_i \bar{x})(y_i\bar{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (x_i \bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n} (y_i \bar{y})^2}}$$其中，$ x_i $ 和 $ y_i $ 分别表示两个变量中的第 $ i $ 个数据，$ \bar{x} $ 和 $ \bar{y} $ 分别表示两个变量的平均数，$ n $ 表示数据总数。
资料分析相关公式汇总
增长量相关1. 基期量已知现期量、增长率，基本公式：基期量=现期量/(1+增长率)。
已知现期量、增长量，基本公式：基期量=现期量-增长量。
2. 增长率已知基期量、增长量。
基本公式：增长率=增长量/基期量。
已知现期量、基期量。
基本公式: 增长率=(现期量-基期量)/基期量。
已知现期量、增长量。
基本公式：增长率=增长量/(现期量-基期量)。
3. 隔年增长率已知现期与间期的增长率，那么现期相对于基期的增长率为：隔年增长率=现期增长率+间期增长率+现期增长率*间期增长率。
比重相关1. 现期比重已知部分值、整体值，求比重。
基本公式：比重=部分值/整体值已知整体值、比重，求部分值。
基本公式：部分值=整体值*比重已知部分值、比重，求整体值。
基本公式：整体值=部分值/比重2. 基期比重部分值的现期量A，部分值的现期增长率q A，整体值的现期量B，整体值的现期增长率q B，则基期比重为：3. 比重变化分子部分所对应的增长速度>分母部分所对应的增长速度，则现期比重>基期比重，即比重值上升。
反之，平均数与倍数1. 平均数已知总体值、份数，求平均数。
基本公式：平均数=总数/份数2. 年均增长量已知末期值、初期値与年份差，求年均增长量。
基本公式：年均增长量=(末期量-初期量)/年份差3. 年均增长率已知末期值、初期值与年份差，求年均增长率。
基本公式：末期值=初期值×（1+年均增长率）N资料分析公式非常多，往往求解一个量就会有三四个公式，这时候就要求考生先看材料给了哪些数据，根据所给出的数据来决定用哪个公式，比如求解增长率的时候，给出增长量、基期值所用的公式和给出增长量、现期值所用的公式是不一样的，求解基期比重的时候，给出现期值、增长量和给出现期值、增长率所用的公式也是不一样的。
这里就要求各位考生熟悉掌握每一个公式和提前阅读材料。
大家如果记住了上面的公式，加上一些思维技巧，速度会很快提上来，就会做到事半功倍。
资料分析满分必备计算公式
相当于分数大小比较，同上述做法
当部分增长率大于整体增长率，则现期比 重大于基期比重。 （方法为“看”增长率）
凑整法
增长量
现期量 x%
1 x%
（ 11）如果基期量为 A ，经 N 期变为 B，平均 增长量为 x
BA x
N
增长量比较 （ 12）已知现期量与增长率 x%
增长量 现期量 x% 1 x%
估算法
尾数法，估算法 尾数法
特殊分数法
（ 1）特殊分数法， 当 x%可以被视为 1 时， n
公式可被化简为： 增长量
现期量
计算公式整理
考点
已知条件
（ 1）已知现期量，增长率 x%
基期量计算 （ 2）已知现期量，相对基期量增加 M 倍
（ 3）已知现期量，相对基期量的增长量 N
计算公式
现期量 基期量
1 x% 现期量 基期量 1M
基期量 现期量 - N
基期量比较 （ 4）已知现期量，增长率 x% 现期量计算 （ 5）已知基期量，增长率 x%
A a% B b% r%
AB
则 rA 介于 rB 和 rC 之间
（ 19）已知现期量与增长量
比较 增长率
现期量
代替增长率进行
基期量
大小比较
x% 为增函数， 所以现期量大， 增长率 1 x%
大的情况下，增长量一定大。 （ 1）截位直除法 （ 2）插值法
截位直除法
代入法或公式法
简单记忆口诀：连续增长，最终增长大于 增长率之和；连续下降，最终下降小于增 长率之和
增长率 现期量 - 基期量 基期量
增长率计算
（ 15）如果基期量为 A ，经 N 期变为 B ，平均 增长率为 x%
(完整版)资料分析公式汇总
资料分析公式汇总考点已知条件计算公式方法与技巧备注已知现期量，增长率x%基期量=现期量1+x%截位直除法，特殊分数法已知现期量，相对基期量增加M 倍基期量=现期量1+M截位直除法基期量计算已知现期量，相对基期量的增长量N基期量=现期量-N尾数法，估算法基期量比较已知现期量，增长率x%比较：基期量=现期量1+x%1.截位直除法2.化同法（分数大小比较）3.直除法（首位判断或差量比较）4.差分法如果现期量差距较大，增长率相差不大，可直接比较现期量已知基期量，增长率x%现期量=基期量+基期量×x%=基期量×（1+x%）特殊分数法，估算法已知基期量，相对基期量增加M 倍现期量=基期量+基期量×M =基期量×（1+M ）估算法现期量计算已知基期量，增长量N现期量=基期量+N 尾数法，估算法已知基期量，现期量增长量=现期量-基期量尾数法已知基期量，增长率x%增长量=基期量×x%特殊分数法已知现期量，增长率x%增长量=×x%现期量1+x% 1.特殊分数法，当x%可以被视为时，公式可1n 被简化为：增长量=现期量1+n2.估算法（倍数估算）或分数的近似计算（看大则大，看小则小）增长量计算如果基期量为A ，经N 期变为B ，平均增长量为xx=B ‒A N直除法增长量比较已知现期量，增长率x%增长量=×x%现期量1+x%1.特殊分数法，当x%可以被视为时，公式可1n被简化为：增长量=现期量1+n2.公式可变换为：增长量=现期量×，其中为x%1+x%x%1+x%增函数，所以现期量大，增长率大的情况下，增长量一定大已知基期量，增长量增长率=增长量基期量截位直除法，插值法已知现期量，基期量增长率=现期量‒基期量基期量截位直除法求平均增长率：如果基期量为A，第n+1期（或经n期）变为B,平均增长率为x%x%=-1nBA代入法，公式法B=A（1+X%）n当x%较小时可简化为B=A（1+nx%）求两期混合增长率：如果第一期和第二期增长率分别为r1和r2，那么第三期相对第一期增长率为r3r3= r1+r2+r1r2简单记忆口诀：连续增长，最终增长大于增长率之和；连续下降，最终下降小于增长率之和（正负号带进公式计算）求总体增长率：整体分为A,B两个部分，分别增长a%与b%，整体增长率x%x%=A×a%+B×b%A+B x%=a%+B(b%-a%)A+B已知总体增长率和其中一个部分的增长率，求另一部分的增长率增长率计算求混合增长率：整体为A，增长率为a%，分为两个部分B,C，增长率为b%和c%混合增长率a%介于b%和c%之间混合增长率大小居中增长率比较已知现期量与增长量比较增长率=代替增现期量基期量长率进行大小比较相当于分数大小比较发展速度已知现期量与基期量发展速度==1+增长率现期量基期量截位直除法，插值法已知部分增长量与整体增长量增长贡献量=部分增长量整体增长量截位直除法，插值法增长贡献率贡献率贡献率%=贡献量（产出量，所得量）投入量（消耗量，占用量）贡献率是指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即投入量与产出量之比拉动增长求B拉动A增长几个百分点:如果B是A的一部分，B拉动A增长x%x%=B的增长量A的基期量截位直除法，插值法某部分现期量为A，整体现期量为为B现期比重=AB截位直除法，插值法某部分基期量为A，增长率a%，整体基期量为B，增长率b%现期比重=AB×1+a%1+b%一般先计算，然后AB根据a和b的大小判断大小某部分现期量为A，增长率a%，整体现期量为B，增长率b%基期比重=×AB1+b%1+a%一般先计算，然后AB根据a和b的大小判断大小比重计算求基期比重-现期比重：某部分现期量为A增长率a%,整体现期量为B，增长率b%两期比重差值计算：现期比重-基期比重=-×ABAB1+b%1+a%=×（1-）AB1+b%1+a%=×ABa%‒b%1+a%1.先根据a与b的大小判断差值计算结果是正数还是负数；2.答案小于|a-b|3.估算法（近似取整估算）4.直除法某部分现期量为A，整体现期量为B 现期比重=AB相当于分数大小比较，同上述做法比重比较基期比重与现期比重比较：某部分现期量为A，增长率a%，整体现期量为B，增长率b%基期比重=×AB1+b%1+a%直除法，当部分增长率大于整体增长率，则现期比重大于基期比重。
(完整版)资料分析公式汇总
资料分析公式汇总考点已知条件计算公式方法与技巧备注已知现期量，增长率x%基期量=现期量1+x%截位直除法，特殊分数法已知现期量，相对基期量增加M 倍基期量=现期量1+M截位直除法基期量计算已知现期量，相对基期量的增长量N基期量=现期量-N尾数法，估算法基期量比较已知现期量，增长率x%比较：基期量=现期量1+x%1.截位直除法2.化同法（分数大小比较）3.直除法（首位判断或差量比较）4.差分法如果现期量差距较大，增长率相差不大，可直接比较现期量已知基期量，增长率x%现期量=基期量+基期量×x%=基期量×（1+x%）特殊分数法，估算法已知基期量，相对基期量增加M 倍现期量=基期量+基期量×M =基期量×（1+M ）估算法现期量计算已知基期量，增长量N现期量=基期量+N 尾数法，估算法已知基期量，现期量增长量=现期量-基期量尾数法已知基期量，增长率x%增长量=基期量×x%特殊分数法已知现期量，增长率x%增长量=×x%现期量1+x% 1.特殊分数法，当x%可以被视为时，公式可1n 被简化为：增长量=现期量1+n2.估算法（倍数估算）或分数的近似计算（看大则大，看小则小）增长量计算如果基期量为A ，经N 期变为B ，平均增长量为xx=B ‒A N直除法增长量比较已知现期量，增长率x%增长量=×x%现期量1+x%1.特殊分数法，当x%可以被视为时，公式可1n被简化为：增长量=现期量1+n2.公式可变换为：增长量=现期量×，其中为x%1+x%x%1+x%增函数，所以现期量大，增长率大的情况下，增长量一定大已知基期量，增长量增长率=增长量基期量截位直除法，插值法已知现期量，基期量增长率=现期量‒基期量基期量截位直除法求平均增长率：如果基期量为A，第n+1期（或经n期）变为B,平均增长率为x%x%=-1nBA代入法，公式法B=A（1+X%）n当x%较小时可简化为B=A（1+nx%）求两期混合增长率：如果第一期和第二期增长率分别为r1和r2，那么第三期相对第一期增长率为r3r3= r1+r2+r1r2简单记忆口诀：连续增长，最终增长大于增长率之和；连续下降，最终下降小于增长率之和（正负号带进公式计算）求总体增长率：整体分为A,B两个部分，分别增长a%与b%，整体增长率x%x%=A×a%+B×b%A+B x%=a%+B(b%-a%)A+B已知总体增长率和其中一个部分的增长率，求另一部分的增长率增长率计算求混合增长率：整体为A，增长率为a%，分为两个部分B,C，增长率为b%和c%混合增长率a%介于b%和c%之间混合增长率大小居中增长率比较已知现期量与增长量比较增长率=代替增现期量基期量长率进行大小比较相当于分数大小比较发展速度已知现期量与基期量发展速度==1+增长率现期量基期量截位直除法，插值法已知部分增长量与整体增长量增长贡献量=部分增长量整体增长量截位直除法，插值法增长贡献率贡献率贡献率%=贡献量（产出量，所得量）投入量（消耗量，占用量）贡献率是指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即投入量与产出量之比拉动增长求B拉动A增长几个百分点:如果B是A的一部分，B拉动A增长x%x%=B的增长量A的基期量截位直除法，插值法某部分现期量为A，整体现期量为为B现期比重=AB截位直除法，插值法某部分基期量为A，增长率a%，整体基期量为B，增长率b%现期比重=AB×1+a%1+b%一般先计算，然后AB根据a和b的大小判断大小某部分现期量为A，增长率a%，整体现期量为B，增长率b%基期比重=×AB1+b%1+a%一般先计算，然后AB根据a和b的大小判断大小比重计算求基期比重-现期比重：某部分现期量为A增长率a%,整体现期量为B，增长率b%两期比重差值计算：现期比重-基期比重=-×ABAB1+b%1+a%=×（1-）AB1+b%1+a%=×ABa%‒b%1+a%1.先根据a与b的大小判断差值计算结果是正数还是负数；2.答案小于|a-b|3.估算法（近似取整估算）4.直除法某部分现期量为A，整体现期量为B 现期比重=AB相当于分数大小比较，同上述做法比重比较基期比重与现期比重比较：某部分现期量为A，增长率a%，整体现期量为B，增长率b%基期比重=×AB1+b%1+a%直除法，当部分增长率大于整体增长率，则现期比重大于基期比重。
资料分析公式汇总(2024)
引言概述在现代社会中，大量的数据被和收集，而如何从这些海量的数据中提取有效的信息成为一个关键问题。
为了对这些数据进行分析和解释，研究者们开发出了各种各样的数据分析方法和公式。
本文将对一些常用的资料分析公式进行汇总和解析，以帮助读者更好地理解和应用这些方法。
正文内容一、描述性统计分析公式1.平均数（均值）：用于计算数据集的平均值，通过求取所有数据的总和再除以数据的数量来得到。
2.中位数：将数据集按升序排列，找到中间位置的数值作为中位数，能更好地反映数据的集中趋势。
3.众数：指数据集中出现次数最多的数值，可用于描述数据的集中程度和典型值。
4.方差和标准差：用于衡量数据的离散程度，反映数据的分散情况。
方差是每个数据点与平均值的差的平方的平均值，而标准差是方差的平方根，提供了更直观的数据离散程度的度量。
二、相关性分析公式1.相关系数：用于衡量两个变量之间的线性相关程度，常用的有皮尔逊相关系数。
相关系数的取值范围是1到1，接近1表示正相关，接近1表示负相关，接近0表示无相关性。
2.协方差：用于衡量两个变量之间的总体相关程度，数值的正负反映了两个变量的联合变动方向。
3.假设检验：通过设定一个显著性水平来判断样本数据是否能够代表总体。
常用的假设检验方法包括t检验、F检验和卡方检验等。
三、回归分析公式1.简单线性回归：用于建立一个因变量和一个自变量之间的线性关系模型，通过最小二乘法估计回归系数。
2.多元线性回归：扩展了简单线性回归，通过引入多个自变量来建立回归模型。
3.逻辑回归：用于解决二分类问题，通过将线性回归的结果映射到一个概率范围内，来判断样本属于某一类别的概率。
四、聚类分析公式1.K均值聚类：通过将数据集划分为K个簇，使得簇内的数据相似度最大化，簇间相似度最小化。
2.层次聚类：通过逐渐合并或分解聚类簇来构建一个层次结构，能够展现不同层次的聚类结果。
3.密度聚类：通过样本点的密度来识别聚类簇，将密度较大的区域作为簇的中心。
行测资料分析常用公式
行测资料分析常用公式
1.百分比计算公式：
百分比=（部分/全部）×100%
2.平均数计算公式：
平均数=总和/数量
3.增长率计算公式：
增长率=（增加量/原始量）×100%
4.比例计算公式：
比例=（部分/全部）×100%
5.环比增长率计算公式：
环比增长率=（本期数-上期数）/上期数×100%
6.季度增长率计算公式：
季度增长率=（本季度数-上季度数）/上季度数×100% 7.面积计算公式：
矩形面积=长×宽
圆的面积=π×半径^2
三角形面积=底×高/2
8.速度计算公式：
速度=路程/时间
9.利息计算公式：
利息=本金×利率×时间
10.折扣率计算公式：
折扣率=（原价-折扣价）/原价×100%
11.投资收益率计算公式：
投资收益率=（收益-成本）/成本×100%
12.年增长率计算公式：
年增长率=（今年数-去年数）/去年数×100%
13.运动距离计算公式：
运动距离=初速度×时间+加速度×时间^2/2
14.分数计算公式：
百分数=数分/总分×100%
15.概率计算公式：
概率=指定事件发生的次数/总事件的次数
以上是一些行测资料分析中常用的计算公式，考生在应用这些公式的时候，需要灵活运用，并且注意理解题目中给出的信息和要求，正确选择合适的公式进行计算。
在考试前做好公式的记忆和理解，对于提高行测得分是非常有帮助的。
资料分析计算公式整理超级有用
资料分析计算公式整理,超级有用在资料分析中，有许多常用的计算公式可以帮助我们理解和解释数据。
下面整理了一些超级有用的计算公式，帮助您进行数据分析。
1.平均值（Mean）：平均值是一组数据的总和除以数据的个数。
它是最常用的描述数据集中趋势的指标，可以用于连续和离散数据。
公式：Mean = (x1 + x2 + . + xn) / n2.中位数（Median）：中位数是将一组数据按照数值的大小排列，位于中间位置的数值。
它可以帮助我们了解数据的分布情况，特别是在存在异常值时更有用。
公式：如果数据个数为奇数，中位数是排序后的中间值；如果数据个数为偶数，中位数是排序后的中间两个数的平均值。
3.众数（Mode）：众数是一组数据中出现次数最多的数值。
它可以帮助我们了解数据的集中趋势，特别是在离散数据中更常用。
4.方差（Variance）：方差衡量了数据集合内个体值与其平均值的离散程度。
方差越大，数据的分布越分散。
公式：Variance = [(x1 - Mean)^2 + (x2 - Mean)^2 + . + (xn - Mean)^2] / n5.标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，用于衡量数据的离散程度。
它是最常用的描述数据分散情况的指标。
公式：Standard Deviation = √Variance6.相关系数（Correlation Coefficient）：相关系数衡量了两个变量之间的线性关系强度和方向。
它的取值范围是-1到1，接近-1表示负相关，接近1表示正相关，接近0表示无相关。
公式：Correlation Coefficient = Covariance(x, y) / (Standard Deviation(x) * Standard Deviation(y))7.百分位数（Percentile）：百分位数是一组数据中指定百分比位置处的数值。
它可以帮助我们了解数据的分布情况，例如中位数是50%百分位数。
资料分析计算公式整理
资料分析计算公式整理在进行资料分析时，掌握一些常用的计算公式能够帮助我们更高效、准确地处理数据和得出结论。
以下是对一些重要的资料分析计算公式的整理。
一、增长类计算公式1、增长量＝现期量基期量例如，2022 年某公司的销售额为 100 万元，2021 年为 80 万元，那么增长量就是 100 80 ＝ 20 万元。
2、增长率＝增长量 ÷基期量 × 100%用上例的数据，增长率为（20 ÷ 80）× 100% ＝ 25% 。
3、基期量＝现期量 ÷（1 ＋增长率）假设 2023 年某产品的销量为 120 万件，同比增长 20%，则 2022 年的销量（基期量）为 120 ÷（1 ＋ 20%）＝ 100 万件。
4、现期量＝基期量 ×（1 ＋增长率）如果已知 2021 年某地区的人口为 50 万人，预计每年以 5%的速度增长，那么 2025 年的人口（现期量）为 50 ×（1 ＋ 5%）＾4 万人。
二、比重类计算公式1、比重＝部分量 ÷整体量 × 100%比如，某班级男生有 20 人，全班共有 50 人，那么男生所占比重为（20 ÷ 50）× 100% ＝ 40% 。
2、部分量＝整体量 ×比重若已知某公司总利润为 1000 万元，其中 A 产品的利润占比为 30%，则 A 产品的利润为 1000 × 30% ＝ 300 万元。
3、整体量＝部分量 ÷比重比如某企业中研发部门的人数为 50 人，占总人数的 20%，则该企业总人数为 50 ÷ 20% ＝ 250 人。
三、平均数类计算公式1、平均数＝总数 ÷个数例如，某班级5 名学生的数学成绩分别为80、90、85、95、75 分，那么平均成绩为（80 ＋ 90 ＋ 85 ＋ 95 ＋ 75）÷ 5 ＝ 85 分。
资料分析计算公式整理
资料分析计算公式整理在进行数据分析时，计算公式是一个非常重要的工具。
它们可以帮助我们对数据进行深入的理解和解释。
本文将整理一些常用的资料分析计算公式，以供参考使用。
一、中心趋势测量1. 平均值（Mean）平均值是最常用的中心趋势测量指标，用于衡量一组数据的集中程度。
计算公式如下：\[ \bar{x} = \frac{{x_1 + x_2 + \cdots + x_n}}{n} \]其中，\( x_1, x_2, \cdots, x_n \) 为数据集中的数据值，\( n \) 为数据点的个数。
2. 加权平均值（Weighted Mean）加权平均值是在计算平均值时，根据每个数据点的权重给予不同的重要程度。
计算公式如下：\[ \bar{x} = \frac{{w_1x_1 + w_2x_2 + \cdots + w_nx_n}}{w_1 + w_2 + \cdots + w_n} \]其中，\( w_1, w_2, \cdots, w_n \) 表示每个数据点的权重。
3. 中位数（Median）中位数是一组数据中的中间值，能够较好地反映数据的集中程度。
计算公式如下：若数据个数 \( n \) 为奇数：\[ \text{Median} = x_{\frac{n+1}{2}} \]若数据个数 \( n \) 为偶数：\[ \text{Median} = \frac{{x_{\frac{n}{2}} + x_{\frac{n}{2} + 1}}}{2} \]4. 众数（Mode）众数是一组数据中出现次数最多的数据值。
一组数据可能有一个或多个众数，也可能没有众数。
二、离散趋势测量1. 范围（Range）范围是一组数据的最大值与最小值之间的差异程度。
计算公式如下：\[ \text{Range} = \text{最大值} - \text{最小值} \]2. 四分位距（Interquartile Range，IQR）四分位距用于描述数据的分散程度，它是上四分位数与下四分位数之间的差异程度。
资料分析公式汇总
资料分析公式汇总增长量比较增长率计算增长率比较已知现期量，增长率X%已知基期量，增长量已知现期量，基期量求平均增长率: 如果基期量为A,第n+1期（或经n期）变为B,平均增长率为X% 求两期混合增长率：如果第一期和第二期增长率分别为r 1和「2, 那么第三期相对第一期增长率为「3求总体增长率：整体分为A,B两个部分，分别增长a%与b%整体增长率X% 求混合增长率：整体为A,增长率为a%分为两个部分B,C，增长率为b唏口C% 已知现期量与增长量增长量=现期量X X%增长量增长率-- -----增长率基期量丄现期量基期量增长率=基期量X%= --1r3= r i+r2+r 1「2x%=混合增长率a%介于b唏口C%之间现期量比较增长率=-期■^代替增基期量长率进行大小比较1.特殊分数法，当X%丁以被视为-时，公式可被简化为：增长量现期量2.公式可变换为：增长量=现期量X----- ,其中-------- 为增函数，所以现期量大，增长率大的情况下，增长量一定大截位直除法,插值法截位直除法代入法,公式法简单记忆口诀：连续增长，最终增长大于增长率之和；连续下降，最终下降小于增长率之和（正负号带进公式计算）x%=a%+混合增长率大小居中相当于分数大小比较nB=A (1+X%当X%较小时可简化为B=A (1+nX%已知总体增长率和其中一个部分的增长率，求另一部分的增长率发展速度增长贡献率已知现期量与基期量已知部分增长量与整体增长量贡献率现期量 .发展速度=甘甘口曰=1+增长率基期量丄和/工堆曰部分增长量—增长贡献量=齢《痕曰整体增长量贡献率％=贡献量（产岀量，所得量）截位直除法,插值法截位直除法,插值法贡献率是指有效或有用成果数量与资源消耗及占用量之比，即投入量与产出量之比拉动增长比重计算比重比较指数求B拉动A增长几个百分点：如果B是A的一部分，B拉动A增长X%某部分现期量为A,整体现期量为为B某部分基期量为A,增长率a% 整体基期量为B,增长率b% 某部分现期量为A,增长率a% 整体现期量为B,增长率b% 求基期比重-现期比重：某部分现期量为A增长率a%,整体现期量为B,增长率b%某部分现期量为A,整体现期量为B基期比重与现期比重比较：某部分现期量为A, 增长率a%整体现期量为B,增长率b%的增长量的基期量截位直除法,插值法现期比重=一现期比重=-基期比重二—X两期比重差值计算：现期比重-基期比重=一X( 1-=-X现期比重=-基期比重==X指数=基期量截位直除法,插值法一般先计算-，然后根据a和b的大小判断大小一般先计算-，然后根据a和b的大小判断大小1.先根据a与b的大小判断差值计算结果是正数还是负数；2.答案小于|a-b|3.估算法（近似取整估算）4.直除法相当于分数大小比较，同上述做法直除法，当部分增长率大于整体增长率，贝M期比重大于基期比重。
资料分析公式范文
资料分析公式范文以下是一些常用的资料分析公式：1.平均值公式：平均值是一组数据的总和除以数据的个数。
平均值公式可以表示为：平均值=总和/数据个数平均值可以用来描述一组数据的集中程度。
2.方差公式：方差是一组数据与平均值之间差值的平方的平均值。
方差公式可以表示为：方差= (∑(xi-平均值)²) / 数据个数方差可以用来描述一组数据的离散程度。
3.标准差公式：标准差是方差的平方根，用来衡量一组数据的波动程度。
标准差公式可以表示为：标准差=√方差标准差越大，数据的波动程度越大。
4.相关系数公式：相关系数描述两个变量之间的相关程度。
相关系数公式可以表示为：相关系数=协方差/(标准差1*标准差2)相关系数的取值范围为-1到1，当相关系数为正时，表示两个变量正相关；当相关系数为负时，表示两个变量负相关；当相关系数接近0时，表示两个变量不相关。
5.回归分析公式：回归分析用来建立变量之间的数学关系，并用来预测未来的数值。
最简单的线性回归模型可以表示为：y = a + bx其中y是因变量，x是自变量，a和b是回归系数。
通过拟合数据，可以求得最佳的回归系数，进而进行预测。
6.正态分布公式：正态分布是最常见的概率分布之一，用来描述自然界和人类行为中很多现象的分布情况。
正态分布的概率密度函数可以表示为：f(x)=(1/(σ√2π))*e^(-(x-μ)²/2σ²)其中f(x)是x的概率密度值，μ是均值，σ是标准差。
正态分布具有钟形曲线的形状，均值和标准差决定了曲线的位置和形状。
这些公式是资料分析中常用的基本工具，通过运用这些公式，我们可以从数据中提取出有意义的信息，并进行更深入的分析和推断。
同时，还有许多其他的资料分析公式，如卡方检验公式、t检验公式、ANOVA分析公式等等，这些公式可以根据具体的分析需求来选择和应用。
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统计图表知识收集与分析产业第一、第二、第三产业，是根据社会生产活动历史发展的顺序对产业结构的划分。
它大体反映了人类生活需要、社会分工和经济发展的不同阶段，基本反映了有史以来人类生产活动的历史顺序，以及社会生产结构与需求结构之间相互关系，是研究国民经济的一种重要方法。
产品直接取自自然界的部门称为第一产业，即农业，包括种植业、林业、牧业和渔业；对初级产品进行再加工的部门称为第二产业，即工业(包括采掘工业、制造业、自来水、电力蒸汽、热水、煤气)和建筑业；为生产和消费提供各种服务的部门称为第三产业，即除第一、第二产业以外的其他各业。
根据我国的实际情况，第三产业可以分为两大部门：一是流通部门，二是服务部门。
此外，通常说的办“三产”，其内容并不一定都是第三产业，把企事业单位创办的主业之外的营利性的经济实体都称之为“三产”是不确切的。
例如：所办的实体如是养牛场则属于第一产业，如果是工厂、施工队则属于第二产业，如果是商店、招待所、咨询机构、游艺厅等才属于第三产业。
三次产业各年度的比重(%)1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999第一产业 8.1 6.9 6.2 6.9 5.8 5.2 4.7 4.3 4.0第二产业 52.2 48.7 48.0 46.1 44.1 42.3 40.8 39.1 38.9第三产业 39.7 44.4 45.8 47.0 50.1 52.5 54.5 56.6 57.1第三产业是由流通部门和服务部门的有关行业组成，它的基本属性决定了第三产业必须为第一产业和第二产业提供各种配套服务。
在我国，由于长期受计划经济的影响，第三产业没有受到足够的重视，以致长期处于滞后状态。
80年代以来，随着我国改革开放的不断深入，第三产业迅速恢复和发展起来，成为国民经济的重要组成部分。
但第三产业的发展和其它经济产业一样，也必须遵循客观发展的规律。
就现阶段来看，在我国第一和第二产业仍占经济的主导地位，对国民经济的支配作用并没有改变，而第三产业正处在培育和发展阶段。
因此，还不能说第三产业在国民经济中的比重越高越好，而应该和其它产业保持适当的比例关系，相互协调，共同促进国民经济的健康发展。
如果片面强调第三产业的作用，不切实际地提高第三产业增加值占国内生产总值的比重，就可能出现“泡沫”经济现象，难以保持国民经济持续、稳定、健康发展。
同时，第三产业的发展还必须同国民经济的整体实力相适应，从世界范围来看，经济发达地区第三产业比重较高，而经济欠发达地区则比重较低。
北京199 5年第三产业增加值占全市GDP的比重突破50%，1998年达到56.6%，在全国30个省会城市中居第一位。
“九五”期间，北京经济继续坚持“三、二、一”产业发展方针，大力发展第三产业，努力提高第三产业在全市GDP的比重，这是一个长远的发展战略。
第三产业增加值占国内生产总值比重(%)总产值、净产值、增加值与国内生产总值究竟有什么区别与联系？国内生产总值是指一个国家或地区所有常住单位在一定时期内(通常为一年)生产活动的最终成果，即所有常住机构单位或产业部门一定时期内生产的可供最终使用的产品和劳务的价值。
国内生产总值能够全面反映全社会经济活动的总规模，是衡量一个国家或地区经济实力，评价经济形势的重要综合指标。
世界上大多数国家都采用这一指标。
总产值、净产值和增加值都是人们用来衡量社会生产活动总成果的三个重要总量指标。
以工业生产为例，可以说明总产值、净产值和增加值三者之间的区别和联系。
工业总产值是指工业企业在一定时期内以货币表现的工业企业生产的产品总量，也就是全部工业产品价值的总和。
它既包括在生产过程中物质消耗转移的价值，也包括新创造的价值。
具体包括：(1)成品价值，即在本企业内不再加工、经检验包装入库的产品价值。
(2)按加工费计算的已完成的工业性作业价值，包括在作业过程中所耗用的材料和零件的价值，但不包括被修理加工产品的价值。
(3)自制半成品、在制品期末期初差额价值。
工业总产值采用“工厂法”计算，即按企业工业生产活动的最终成果计算，但不允许把企业内部各车间的生产成果相加重复计算。
工业净产值是指工业企业在一定时期内工业生产活动新创造的价值，即工业总产值扣除物质消耗(包括外购原材料、燃料、动力的价值；提取的折旧费和大修理基金；定货者来料价值和生产销售中的其他一些物质消耗价值)以后的价值。
工业增加值是指工业企业在一定时期内工业生产活动创造的价值，是国内生产总值的组成部分。
工业增加值就是工业总产出中扣除中间消耗以后的价值，它与工业净产值计算口径基本上是一致的，但也有差别：工业增加值包括折旧、大修理基金和非物质生产部门的劳务费，工业净产值则不包括；工业增加值不包括企业对非物质生产部门的支付如利息支出等，而工业净产值是包括的。
工业增加值的计算方法是：工业增加值=工业净产值-支付给非物质生产的费用-利息支出+固定资产折旧+大修理基金由此可见，总产值、净产值和增加值这三个指标既相联系又有区别，总产值包括了转移价值的多次重复计算，因此其数量最大，一般用来反映生产的总规模；但它不能确切地反映生产发展状况；净产值是反映生产活动新增加的价值，其数量最小，增加值是反映生产活动新增加的价值和转移价值，可以比较确切地反映生产的规模、速度和效益。
随着现行统计制度方法逐步向国际接轨，净产值指标已不再使用，总产值指标用的越来越少，而增加值指标用的越来越多。
恩格尔系数1857年，世界著名的德国统计学家恩思特·恩格尔阐明了一个定律：随着家庭和个人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例就越小,这一定率被称为恩格尔定律，反应这一定率的系数被称为恩格尔系数。
其公式表示为：恩格尔系数(%)=食品支出总额家庭或个人消费支出总额×100%恩格尔定律主要表述的是食品支出占总消费支出随收入变化而变化的一定趋势。
揭示了居民收入和食品支出之间的定量关系和相关关系，用食品支出占消费总支出的比例来说明生产发展、收入增加对生活消费的影响程度。
众所周知，吃是人类生存的第一需要，在收入水平较低时，其在消费支出中必然占有重要地位。
随着收入的增加，在食物需求基本满足的情况下，消费的重心才会开始向穿、用等方面转移。
因此，一个国家或家庭生活越贫困，恩格尔系数就越大；反之，生活越富裕，恩格尔系数就越小。
恩格尔定律和恩格尔系数一经提出，就得到西方经济学界的广泛接受和确认，认为它具有普遍的适用性。
在我国也较早的就被应用在统计工作当中。
计算恩格尔系数一般是采用各地的城乡住户调查资料。
如根据天津市1995年城镇住户调查资料，居民人均消费性支出为4064元，其中人均食品支出为2117元，则恩格尔系数为52.09%。
国际上常常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。
根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50-59%为温饱，40 -50%为小康，低于40%为富裕。
在我国运用这一标准进行国际和城乡对比时，要考虑到那些不可比因素，如消费品价格比价不同、居民生活习惯的差异、以及由社会经济制度不同所产生的特殊因素。
对于这些横截面比较中的不可比问题，在分析和比较时应做相应的剔除。
另外，在观察历史情况的变化时要注意，恩格尔系数反映的是一种长期的趋势，而不是逐年下降的绝对倾向。
它是在熨平短期的波动中求得长期的趋势。
恩格尔定律19世纪德国统计学家恩格尔根据统计资料，对消费结构的变化得出一个规律：一个家庭收入越少，家庭收入中(或总支出中)用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入的增加，家庭收入中(或总支出中)用来购买食物的支出则会下降。
推而广之，一个国家越穷，每个国民的平均收入中(或平均支出中)用于购买食物的支出所占比例就越大，随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。
恩格尔定律的公式：食物支出变动百分比食物支出对总支出的比率(R1)＝──────────总支出变动百分比或食物支出变动百分比食物支出对收入的比率(R2)＝──────────收入变动百分比R2又称为食物支出的收入弹性。
恩格尔定律是根据经验数据提出的，它是在假定其他一切变量都是常数的前提下才适用的，因此在考察食物支出在收入中所占比例的变动问题时，还应当考虑城市化程度、食品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素都会影响家庭的食物支出增加。
只有达到相当高的平均食物消费水平时，收入的进一步增加才不对食物支出发生重要的影响。
恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数，是表示生活水平高低的一个指标。
其计算公式如下：食物支出金额恩格尔系数＝───────总支出金额除食物支出外，衣着、住房、日用必需品等的支出，也同样在不断增长的家庭收入或总支出中，所占比重上升一段时期后，呈递减趋势。
人口自然增长率人口自然增长率，是反映人口发展速度和制定人口计划的重要指标，也是计划生育统计中的一个重要指标。
它表明人口自然增长的程度和趋势，具体说可以由一定时期内(通常为一年)人口自然增长数(出生人数减死亡人数)与年平均人口数之比，所得的结果用千分数表示。
另外，人口自然增长率还可以用人口出生率与死亡率之差表示。
当全年出生人数超过死亡人数时，人口自然增长率为正值，当全年死亡人数超过出生人数时，则为负值。
因此，人口自然增长水平取决于出生率和死亡率两者之间的相对水平，它是反映人口再生产活动的综合性指标。
建国以来，天津市的人口自然增长率发生了极大的变化，在建国初的十几年里，人口自然增长率几乎都在20‰以上，1963年甚至超过30‰，1964年天津市率先推行计划生育政策以后，出生率逐步下降，而死亡率经过持续下降之后已比较稳定，由此带来了人口自然增长率伴随出生率下降而下降的结果。
1973年，全市人口自然增长率已降到10.7‰，70年代中后期又降至10‰以下，80年代略有回升，1995年又降至4‰，甚至市中心区人口自然增长率已为负值。
也就是说，目前天津市已处于现代人口再生产类型。
工业出厂价格3月份，工业品出厂价格比去年同月上涨5.6%，原材料、燃料、动力购进价格上涨9.7%，涨幅均与2月份基本持平；从月环比情况看，分别比上月上涨0. 9%和1.3%。
在3月份工业品出厂价中，生产资料出厂价格比去年同月上涨7.6%，影响工业品出厂价格总水平上涨近5.6个百分点。
其中，采掘工业产品价格上涨26. 8%，原料工业上涨11.1%，加工工业上涨2.7%。
生活资料出厂价格比去年同月上涨0.2%。
其中，食品类价格上涨1.7%，衣着类上涨0.6%，一般日用品类上涨2. 5%，耐用消费品类下降3.2%。
分具体品种看：——原油及成品油价格类中，原油出厂价格比去年同月上涨31.8%，影响工业品出厂价格总水平上涨约1.1个百分点。