统计.板块四.统计数据的数字特征

统计.板块四.统计数据的数字特征

一．随机抽样

1．随机抽样：满足每个个体被抽到的机会是均等的抽样，共有三种经常采用的随机抽样方法：

⑴简单随机抽样：从元素个数为N的总体中不放回地抽取容量为n的样本，如果每一次抽取时总体中的各个个体有相同的可能性被抽到，这种抽样方法叫做简单随机抽样．

抽出办法：①抽签法：用纸片或小球分别标号后抽签的方法．

②随机数表法：随机数表是使用计算器或计算机的应用程序生成随机数的功能生成的一张数表．表中每一位置出现各个数字的可能性相同．

随机数表法是对样本进行编号后，按照一定的规律从随机数表中读数，并取出相应的样本的方法．

简单随机抽样是最简单、最基本的抽样方法．

⑵系统抽样：将总体分成均衡的若干部分，然后按照预先制定的规则，从每一部分抽取一个个体，得到所需要的样本的抽样方法．

抽出办法：从元素个数为N的总体中抽取容量为n的样本，如果总体容量能被样本容量整除，设N

=，先对总体进行编号，号码从1到N，再从数字1到k中

k

n

随机抽取一个数s作为起始数，然后顺次抽取第2(1)

，，，个数，

s k s k s n k

+++-

这样就得到容量为n的样本．如果总体容量不能被样本容量整除，可随机地从总体中剔除余数，然后再按系统抽样方法进行抽样．

系统抽样适用于大规模的抽样调查，由于抽样间隔相等，又被称为等距抽样．⑶分层抽样：当总体有明显差别的几部分组成时，要反映总体情况，常采用分层抽样，使总体中各个个体按某种特征分成若干个互不重叠的几部分，每一部分叫做层，在各层中按层在总体中所占比例进行简单随机抽样，这种抽样方法叫做分层抽样．

分层抽样的样本具有较强的代表性，而且各层抽样时，可灵活选用不同的抽样方法，应用广泛．

2．简单随机抽样必须具备下列特点：

⑴简单随机抽样要求被抽取的样本的总体个数N是有限的．

⑵简单随机样本数n小于等于样本总体的个数N．

⑶简单随机样本是从总体中逐个抽取的．

⑷简单随机抽样是一种不放回的抽样．

⑸简单随机抽样的每个个体入样的可能性均为n

．

N

3．系统抽样时，当总体个数N恰好是样本容量n的整数倍时，取N

=；

k

n

若N

不是整数时，先从总体中随机地剔除几个个体，使得总体中剩余的个体数n

能被样本容量n整除．因为每个个体被剔除的机会相等，因而整个抽样过程中每

个个体被抽取的机会仍然相等，为

N n

．

二．频率直方图

列出样本数据的频率分布表和频率分布直方图的步骤：

①计算极差：找出数据的最大值与最小值，计算它们的差； ②决定组距与组数：取组距，用

极差

组距

决定组数； ③决定分点：决定起点，进行分组；

④列频率分布直方图：对落入各小组的数据累计，算出各小数的频数，除以样本容量，得到各小组的频率．

⑤绘制频率分布直方图：以数据的值为横坐标，以频率

组距

的值为纵坐标绘制直方图，

知小长方形的面积＝组距×

频率

组距

＝频率． 频率分布折线图：将频率分布直方图各个长方形上边的中点用线段连接起来，就得到频率分布折线图，一般把折线图画成与横轴相连，所以横轴左右两端点没有实际意义． 总体密度曲线：样本容量不断增大时，所分组数不断增加，分组的组距不断缩小，频率分布直方图可以用一条光滑曲线()y f x =来描绘，这条光滑曲线就叫做总体密度曲线．总体密度曲线精确地反映了一个总体在各个区域内取值的规律．

三．茎叶图

制作茎叶图的步骤：

①将数据分为“茎”、“叶”两部分；

②将最大茎与最小茎之间的数字按大小顺序排成一列，并画上竖线作为分隔线； ③将各个数据的“叶”在分界线的一侧对应茎处同行列出．

四．统计数据的数字特征

用样本平均数估计总体平均数；用样本标准差估计总体标准差． 数据的离散程序可以用极差、方差或标准差来描述．

极差又叫全距，是一组数据的最大值和最小值之差，反映一组数据的变动幅度； 样本方差描述了一组数据平均数波动的大小，样本的标准差是方差的算术平方根．

一般地，设样本的元素为12n x x x ，，，样本的平均数为x ，

定义样本方差为222

2

12()()()n x x x x x x s n

-+-++-=

，

样本标准差s =

简化公式：2222

2121[()]n s x x x nx n

=+++-．

五．独立性检验

1．两个变量之间的关系；

常见的有两类：一类是确定性的函数关系；另一类是变量间存在关系，但又不具备函数关系所要求的确定性，它们的关系是带有一定随机性的．当一个变量取值一定时，另一个变量的取值带有一定随机性的两个变量之间的关系叫做相关关系．

2．散点图：将样本中的n 个数据点()(12)i i x y i n =，，，，描在平面直角坐标系中，就得到了散点图．

散点图形象地反映了各个数据的密切程度，根据散点图的分布趋势可以直观地判断分析两个变量的关系．

3．如果当一个变量的值变大时，另一个变量的值也在变大，则这种相关称为正相关；此时，散点图中的点在从左下角到右上角的区域． 反之，一个变量的值变大时，另一个变量的值由大变小，这种相关称为负相关．此时，散点图中的点在从左上角到右下角的区域． 散点图可以判断两个变量之间有没有相关关系．

4．统计假设：如果事件A 与B 独立，这时应该有()()()P AB P A P B =，用字母0H 表示此式，即0:()()()H P AB P A P B =，称之为统计假设． 5．2χ（读作“卡方”）统计量：

统计学中有一个非常有用的统计量，它的表达式为2

2

112212211212

()n n n n n n n n n χ++++-=，用它的

大小可以用来决定是否拒绝原来的统计假设0H ．如果2χ的值较大，就拒绝0H ，即认为A 与B 是有关的．

2χ统计量的两个临界值：3.841、6.635；当23.841χ>时，有95%的把握说事件A 与B 有关；当2 6.635χ>时，有99%的把握说事件A 与B 有关；当2 3.841χ≤时，认为事件A 与B 是无关的．

独立性检验的基本思想与反证法类似，由结论不成立时推出有利于结论成立的小概率事件发生，而小概率事件在一次试验中通常是不会发生的，所以认为结论在很大程度上是成立的．

1．独立性检验的步骤：统计假设：0H ；列出22⨯联表；计算2χ统计量；查对临界值表，作出判断．

2．几个临界值：222()0.10( 3.841)0.05( 6.635)0.01P P P χχχ≈≈≈≥2.706，

≥，≥．

22⨯联表的独立性检验：

如果对于某个群体有两种状态，对于每种状态又有两个情况，这样排成一张22⨯的表，如下：

11122122n n n n ，，，4个数据来检验上