第五章-离中趋势测量法
描述离中趋势的测定内容

描述离中趋势的测定内容离中趋势是指一个数据集或样本中的数据点偏离中心或均值的趋势。
在统计学和机器学习中,离中趋势的测定是非常重要的,可以用于评估数据集中的数据分布、检测异常值、预测趋势等。
以下是几种常见的离中趋势测定方法:1. 中心度测定 (Centrality Determination):中心度是指一个数据点在网络中的重要性。
在社交网络分析中,中心度可以用于测定一个节点在网络中的中心地位。
在图论中,节点的中心度是指该节点在网络中的度数总和。
在统计学中,中心度可以用于测定数据的中心度。
2. 分布测定 (Distribution Determination):分布是指数据集或样本的分布情况。
在统计学中,分布测定可以用于评估数据的分布形状、对称程度、峰度等。
常用的分布测定方法包括正态分布测定 (Normal Distribution Determination)、偏态分布测定 (Unimodal Distribution Determination)、双态分布测定 (Bimodal Distribution Determination) 等。
3. 异常值检测 (Outlier Detection):异常值是指数据集或样本中偏离正常范围的数据点。
在统计学和机器学习中,异常值检测可以用于检测数据集中的异常值、预测趋势等。
常用的异常值检测方法包括离群值检测 (Outlier Detection)、异常点检测 (Outlier Detection)、离中趋势测定 (Centrality Determination) 等。
4. 趋势测定 (Trend Determination):趋势是指数据集或样本在一定时间内的变化趋势。
在统计学和机器学习中,趋势测定可以用于评估数据的变化情况、预测未来趋势等。
常用的趋势测定方法包括时间序列分析 (Time SeriesAnalysis)、回归分析 (Regression Analysis) 等。
第五章离散趋势测量

第五章离散趋势测量一、基本概念1、离散趋势反映一组数据中各数值与中心值偏离的程度。
中心趋势的各种测量值是对数据水平的一个概括性度量,但是如果数据离散程度大,集中趋势测量值对数据的代表性就差,这时候需要离散趋势测量值对数据的离散程度进行测量。
2、质性差异指数(IQV)质性差异指数是实际观察到的变异量和依数据可能有的最大变异量之间的比值,其数值是介于0与1中间,用IQV表示。
3、极差极差是一组数据中最大值与最小值的差值,也称为全距。
通常用R表示极差。
极差是一组数据中最大值和最小值的差值,因而,极差只适用于数值型数据,但是不适合定类数据和定序数据离散趋势的测量。
极差越大说明数据的离散程度越大。
4、四分位差四分位差是上四分位数和下四分位数之差,也称为内距或者四分间距。
四分位差反映了中间50%数据的离散程度,如果数值越小,说明离散程度越小,中间50%数据集中性越好;相反,如果四分位差越大,则说明离散程度越大,中间数据的集中性越差。
5、平均差平均差就是一组数据中每一个数据与这组数据均值之差的绝对值之和的平均,也称为平均离差,通常用Md表示。
平均差也只适用于数值型数据离散趋势的测量,而不适用于定类数据和定序数据。
6、方差方差是各数值与均值离差平方的平均数,它是数值型数据离散趋势最主要的测量值。
与平均差不同的是,方差采用平方的方式避免避免正、负抵消带来的问题,但是采用平方的方式给方差的解释带来一定的困难。
7、标准差标准差是方差的平方根,用于测量数值型数据离散趋势。
标准差克服了方差面临的夸大离散程度、不容易解释的问题。
与方差相比,标准差是有量纲的,它与变量值的单位相同,容易解释。
在实际中,标准差使用更为普遍。
8、离散系数离散系数是一组数据的标准差与该组数据均值之比,也称为变异系数。
离散系数是测量数据离散程度的相对指标,通常用V s适用于数值型数据离散程度的测量。
二、基本方法1、质性差异指数的计算IQV的计算公式为:IQV=()()1222-⨯-∑KNf NK其中,k 为分类数据的类别数或者组数,N 是样本容量,∑2f 是各组频数平方的总和。
第5章离中趋势度量法

四分位差
(quartile deviation)
1. 对顺序数据离散程度的测度
2. 也称为内距或四分间距
3. 上四分位数与下四分位数之差
Qd = QU – QL 4. 反映了中间50%数据的离散程度
5. 不受极端值的影响
6. 用于衡量中位数的代表性
4 - 20
西北工业大学管理学院
为什么称作标准差
Mary Smith 和Jason Jones都在申请奖学金,Mary 参加的是the Academic College Testing Service (ACT)test , 成 绩 为 26 ; Jason 参 加 的 是 the Stanford Admission Test (SAT),成绩是1100。两 类 考 试 的 分 数 范 围 分 别 是 0-36 、 200-1600 , 那 么 谁将获得奖学金?
M d i1 n
k
组距分组数据
Mi x fi
M d i1 n
4 - 24
西北工业大学管理学院
统计学
STATISTICS
平均差
(例题分析)
某电脑公司销售量数据平均差计算表
按销售量分组
140~150 150 ~ 160 160 ~ 170 170 ~ 180 180 ~ 190 190 ~ 200 200 ~ 210 210 ~ 220 220 ~ 230 230 ~ 240
2040
统计学
STATISTICS
平均差
(例题分析)
k
M d
i 1
Mi x n
fi
2040 120
17(台)
含义:每一天的销售量平均数相比,
第五章离散趋势的测量

• QU=(1500+1630)÷2=1565(元) • QL和QU之间包含了50%的数据,因此,我
们可以说有一半的家庭人均月收入在815~ 1565元之间。 • 根据例3.2资料计算上下四分位数,那么家 庭人均月收入的四分位差为: • QU—QL=?
• 上四分位数 下四分位数: • 数值型分组数据的四分位数(计算公式)
• [例3.17] 从一批产品中随机抽取100件产品
进行质量测试,测试的结果为9Fra bibliotek件合格,4 件不合格,试计算成数的方差和标准差。
• 是非标志的方差、标准差,当时取得最大
值,方差最大值为0.25,标准差最大值为 0.5,也就是说,此时是非标志的变异程度 最大。如某学生群体中男生数和女生数相 等,即男女生的成数均为0.5(50%), 说明该学生群体性别差异程度最大。是非 标志的方差、标准差的最小值均为0。
•
低 平均指标作为总体各单位某一数量标志的代表值, 其代表性的高低与总体差异程度有直接关系:总 体的标志变异指标值愈大,平均数的代表性愈低; 反之,标志变异指标值愈小,平均数代表性愈高。 另一方面,平均指标代表性的高低同总体各单位 变量值分布的均衡性也有直接关系:总体各单位 变量值分布的均衡性越高,平均指标代表性就越 高;反之,总体各单位变量值分布的均衡性越低, 平均指标代表性就越低。
第二节、全距与四分位差
• 一、全距 • 1、未分组资料计算公式 • 全距又称极差,是一组数据的最大值与最小值之 • •
i
差,用表示。计算公式为: R max( X i ) min( X i ) max( min( ) 式中, X i ) 、 X 分别表示为一组数据的最大值与 最小值。由于全距是根据一组数据的两个极值表 示的,所以全距表明了一组数据数值的变动范围。 越大,表明数值变动的范围越大,即数列中各变 量值差异大,反之,越小,表明数值变动的范围 越小,即数列中各变量值差异小。
第五章离散趋势测量法

第五章 离散趋势测量法 第二节、全距与四分位差• 一、全距• 1、未分组资料计算公式• 全距又称极差,是一组数据的最大值与最小值之差,用表示。
计算公式为: ••式中, 、 分别表示为一组数据的最大值与最小值。
由于全距是根据一组数据的两个极值表示的,所以全距表明了一组数据数值的变动范围。
越大,表明数值变动的范围越大,即数列中各变量值差异大,反之,越小,表明数值变动的范围越小,即数列中各变量值差异小。
2、分组资料计算公式R=最高组上限 - 最低组下限• R=最高组组中组-最低组组中值 • R=最高组组中组-最低组下限• R=最高组上限-最低组组中值• 如果资料经过整理,并形成组距分配数列,全距可近似表示为: •R ≈最高组上限值-最低组下限值3、优缺点:优点:计算简单,易于理解。
缺点:(1)受极端值影响大,遇含开口组的资料时无法计算; (2)数据利用率低,信息丧失严重;(3)受抽样变动影响大(一般大样本的全距会比小样本的全距大)。
二、四分位差(inter-quartile range )上四分位数与下四分位数之差的平均数,称为四分位差,亦称为内距或四分间距。
四分位差的计算方法:Q·D=(Q3-Q1) /2四分位差反映了中间50%数据的离散程度,其数值越小,说明中间的数据越集中;数值越大,说明中间的数据越分散。
此外,由于中位数处于数据的中间位置,因此,四分位差的大小在一定程度上也说明了中位数对一组数据的代表程度。
四分位差主要用于测度顺序数据的离散程度。
当然,对于数值型数据也可以计算四分位差,但不适合于分类数据。
优缺点:主要是避免了全距受极端值影响的缺点,其他优缺点同全距:数据利用率低,信息丧失严重;受抽样变动影响大。
max()min()i i R X X =-max()i X min()i X第三节、平均差•平均差是各变量值与其算术平均数离差绝对值的平均数,用A.D表示。
根据掌握资料的不同,平均差有以下两种计算方法:• 1. 简单平均法•对于未分组资料,采用简单平均法。
第五讲 集中趋势和离中趋势的度量 PPT课件

xH 1
1 1
x1 m1 x2 m2
m1 m2 mn
m
1 xn mn
1
1
1
1
x1 m1 x2 m2 xn mn
m x
m1 m2 mn
第二节 数值平均数
调和平均数
上述公式是加权调和平均数的公式。若各变量值 的权数都相等时,加权调和平均数简化为简单调和 平均数。即:
xG
f
x f1 1
x2 f2
xn fn f
xf
第二节 数值平均数
本节小结
本节主要讨论了算术平均数、调和平 均数、几何平均数三种数值平均数的应用条 件和计算方法,其中最常用的是算术平均数。
第三节 位置平均数
本节重点 众数、中位数的概念与计算方法
本节难点 众数、中位数的的定义
x
100%
第四节 离中趋势的度量
本节小结
标志变异指标的意义与测定既是本 章的重点,也是整个统计学中的重要问 题。特别要弄清楚标准差的计算原理、 计算方法和离散系数的应用条件。
(x x) 0或(x x) f 0
第二节 数值平均数
(五)算术平均数的数学性质 ⒉各变量值与算术平均数的离差平方和
为最小。
(x x)2 min 或(x x)2 f min
第二节 数值平均数
二、调和平均数
又叫倒数平均数,即各变量值的倒数的算术平均 数的倒数。调和平均数用 xH 表示。
第一节 集中趋势指标概述
集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢 的倾向,测度集中趋势即要寻找数据一般水平 的代表值或中心值。
集中趋势指标即统计平均数,是反 映若干统计数据一般水平或集中趋势的 综合指标。它可能表现为总体内各单位 某一数量标志的一般水平,也可能表现 为总体在某一段时期内的数量一般水平。
离中趋势的测定

离中趋势的测定
离中趋势是统计学中用于描述数据集中趋势的一种指标。
常见的离中趋势测定方法包括以下几种:
1. 平均值:计算数据集的算术平均值,即将所有数据相加后除以数据的个数。
2. 中位数:将数据集按照大小的顺序排列,然后找出中间位置的数值。
如果数据个数为奇数,则中位数是中间的数值;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. 四分位数:将数据集按照大小的顺序排列,然后将数据集分成四个等分,每个等分包含25%的数据。
第一个四分位数(Q1)是数据集的25%位置处的数值,第二个四分位数是数据集的50%位置处的数值(即中位数),第三个四分位数(Q3)是数据集的75%位置处的数值。
4. 极差:计算数据集的最大值与最小值之间的差值。
5. 方差:计算数据集中每个数据与平均值的差值的平方的平均值。
6. 标准差:方差的平方根。
这些测定方法可以帮助我们了解数据集的离散程度和分布情况,从而揭示出数据集的离中趋势。
选择合适的测定方法取决于数据集的特点以及我们希望得到的信息。
离中趋势的测度演示文稿

(zi 0)2 z2
n
n
1
n
(xi x)2 s2
s2 s2
1
第32页,共53页。
标准分数(性质)
z分数只是将原始数据进行了线性变换,它并没 有改变一个数据在改组数据中的位置,也没有改变该 组数分布的形状,而只是将该组数据变为均值为0, 标准差为1。
第33页,共53页。
第15页,共53页。
极差(range)
1. 一组数据的最大值与最小值之差
2. 离散程度的最简单测度值
3. 易受极端值影响
4. 未考虑数据的分布
5. 计算公式为
6.
R = max(xi) - min(xi)
第16页,共53页。
2、从波动大小进行分析。观察折线图, 你 能发现两人射击成绩的波动差异吗?
比例
频率 (%)
别克 福特 马自达 标志 现代 吉利
112 0.560 56.0 51 0.255 25.5 9 0.045 4.5 16 0.080 8.0 10 0.050 5.0 2 0.010 1.0
合计
200 1 100
解:
Vr
200 112 112
1 112 200
0.44 44%
1、 从变化范围的大小进行分析,谁参加比赛更合适呢?
通常,一组数据中的最大值减去最小值所得的差,叫做这组数 据的极差(range)
极差=数据中的最大值-数据中的最小值
小结:极差表示了一组数据变化范围的大小,但由于只考虑了它 的两个极端数据的变化,而没有考虑其它数据,因此用它来表示 一组数据的波动情况还比较粗略.
s i1
75.56 8.69(小时)
n 1
第23页,共53页。
第五章 离中趋势测量法

第五章离中趋势测量法主要内容:(1)变异指标;(2)全距和四分位差;(3)平均差、标准差和标准分;(4)绝对离势和相对离势;(5)偏度(及峰度)所谓离中趋势,是指数列中各变量值之间的差距和离散程度。
离势小,平均数的代表性高;离势大,平均数代表性低。
例如有A、B、C、D四组学生各5人的成绩如下:A组:60 ,60,60,60,60B组:58,59,60,61,62C组:40,50,60,70,80D组:80,80,80,80,80数据显示,平均数相同,离势可能不同;平均数不同,离势可能相同。
变异指标用以反映总体各单位标志值的变动范围或参差程度,与平均指标相对应,从另一个侧面反映了总体的特征。
变异指标如按数量关系来分有以下两类:凡用绝对数来表达的变异指标,统称绝对离势;主要有极差、平均差、四分位差、标准差等。
凡用相对数来表达的变异指标,统称相对离势;主要有异众比率、标准差系数、平均差系数和一些常用的偏态系数。
第一节全距与四分位差1.全距(Range)全距(R):最大值和最小值之差。
也叫极差。
全距越大,表示变动越大。
R =Xmax - Xmin[例] 求74,84,69,91,87,74,69这些数字的全距。
[解] 把数字按顺序重新排列:69,69,74,74,84,87,91,显然有 R =Xmax - Xmin=91 - 69=22对分组资料,不能确知最大值和最小值,求全距:(1)用组值最大组的组中值减去最小组的组中值(2)用组值最大组的上限减去最小组的下限(3)用组值最大组的组中值减去最小组的下限;或最大组的上限减去最小组的组中值优点:计算简单、直观。
缺点:(1)受极端值影响大;(2) 没有量度中间各个单位间的差异性,数据利用率低,信息丧失严重;(3)受抽样变动影响大,大样本全距比小样本全距大。
2. 四分位差(Quartile deviation)第三四分位数和第一四分位数的半距。
避免全距受极端值影响大的缺点。
第五章 离中趋势测量法 练习

7、变量值与其平均数的离差除以标准差后的值称 为() A标准分数 B离散系数 C方差 D标准差 8、如果一个数据的标准分数是-2,表明该数据() A比平均数高出2个标准差 B比平均数低2个标准差 C等于2倍的平均数 D等于2倍的标准差 9、如果一个数据的标准分数是3,表明该数据() A比平均数高出3个标准差 B比平均数低3个标准差 C等于3倍的平均数 D等于3倍的标准差
6、两种不同的水稻品种,分别在5个田块试种,其产量如下表,要求: 1)分别计算两品种的单位面积产量 2)计算两品种亩产量的标准差和标准差系数 3)假定生产条件相同,确定哪个品种具有较大稳定性,更宜于推广。
3:有两组工人日产量 甲组:60、65、70、75、80 乙组:2、5、7、9、12 比较甲乙两组工人日产量的离散程度。
由此可见,当我们比较两组数据的离散程度 时,如两组平均数相等,可以直接比较标准 差;如两组平均数不等,则需比较两组的离 散系数。
5、现有甲乙两个单位职工人数及工资资料如下:试问哪个单 位职工的平均工资更具有代表性?
第五章离中趋势测量法练习a众数b中位数c四分位数d平均数a一组数据可能存在多个众数b众数主要适用于分类数据c一组数据的众数是唯一的d众数不受极端值的影a众数b中位数c四分位数d平均数4一组数据排序后处于25和75位置上的值称为a众数b中位数c四分位数d平均数a异众比率b离散系数c平均差d标准差a极差b平均差c方差d标准差a标准分数b离散系数c方差d标准差a比平均数高出2个标准差b比平均数低2个标准差c等于2倍的平均数a比平均数高出3个标准差b比平均数低3个标准差c等于3倍的平均数d等于3倍的标准差10经验法则表明当一组数据对称分布时在平均数加减1个标准差的范围之内大约有a68的数据b95的数据c99的数据d100的数据11经验法则表明当一组数据对称分布时在平均数加减2个标准差的范围之内大约有a68的数据b95的数据c99的数据d100的数据12经验法则表明当一组数据对称分布时在平均数加减3个标准差的范围之内大约有a68的数据b95的数据c99的数据d100的数据13偏态系数测度了数据分布的非对成性程度如果一组数据的分布是对称的则偏态系数a等于0b等于1c大于0d大于1由此可见当我们比较两组数据的离散程度时如两组平均数相等可以直接比较标准差
离中趋势的量度:变异指标

第五章离中趋势测量法平均指标对总体的共性和一般水平作了概括,以此来说明总体标志值分布的集中趋势。
但是总体作为统计对象,还有其变异性的一面。
变异指标用以反映总体各单位标志值的变动范围或参差程度,与平均指标相对应,从另一个侧面反映了总体的特征。
变异指标不仅可以综合地显示变量值的离中趋势,还可以用来判别平均数的代表性。
所谓离中趋势,是指数列中各变量值之间的差距和离散程度。
离势小,平均数的代表性高;离势大,平均数代表性低。
变异指标的种类较多,如按计算的基准来分有以下两类:(1)以两数之差来表达的有全距和四分位差等。
(2)以对平均数偏差来表达的有平均差、标准差等。
变异指标如按数量关系来分有以下两类;(1)凡用绝对数来表达的变异指标,统称绝对离势,主要有极差、平均差、四分位差、标准差等。
(2)凡用相对数来表达的变异指标,统称相对离势,主要有异众比率、标准差系数、平均差系数和一些常用的偏态系数。
第一节全距与四分位差1.全距全矩是最大变量值与最小变量值之差,用R来表示。
对未分组资料,计算全距用原始式。
由于全距是一组数据中两个极端值之差,所以它又称极差。
全距的最大优点是:计算简单,便于直观。
缺点是;①受极端值影响大,遇含开口组的资料时将无法计算;②由于没有量度中间各个单位间的差异性,所以数据利用率很低,信息丧失严重;③受抽样变动影响很大。
一般说来,大样本全距要比小样本全距大些,因为大样本有较多的机会包含最极端的变量值。
2.四分位差四分位是用第三四分位数和第一四分位数的半距作为测定离中趋势的一种变异指标,它可以避免全距测量离中趋势受极端值影响大这个缺点。
但由于它仅以两数之差为基准,全距的另两个缺点依然无法避免。
第二节平均差要测定变量值的离中趋势,尤其是要测定各变量值相对于平均数的差异情况,一个很自然的想法就是计算各变量值与算术平均数的离差。
但由于算术平均数的性质,各变量值与其算术平均数离差的代数和恒为零,所以用这个性质无法构造出能够测定离中趋势的变异指标。
5离散趋势测量法

第三四分位数与第一四分位数的半距。记作: D Q
Q3 Q1 QD 2
例1、某班组有5名工人,月工资额分 别为80元,88元,100元,104元,110元,
求5名工人的月工资额的四分位差。
N 1 2
例2、某车间工人平均日产零件数如下表,计算 该车间工人日产零件数四分位差。
日产零件(个) 工人数
0,1
七、偏态系数
(coefficient of skewness )
算术平均数与众数的离差,再除以标准差的比值称为 偏态系数,记作:α。
X M o 3 X M d S S
10
11 12 13 14 15
10
15 22 38 28 7
例3、求下表所示数据的四分位差。
100名男青年身高情况分布表 身高(cm) 148-152 152-156 156-160 160-164 164-168 168-172 172-176 176-180 180-184 184-188 188-192 192-196 频次
2
N
5、标准分
标准分的性质
Xi X Zi S
1)、标准分与变量值一一对应。 2)、标准分是相对数,无单位,适用于不同 单位资料的比较。 3)、意义为变量值距算术平均数有多少个 标准差。 4)、Z 分数之和为零,Z 分数的算术平均数 为零,Z 分数的标准差为1。
五、变异系数
(coefficient of variation )
该局完成情况全距。
计划完成(%)
90-100 100-110 110-120
企业数
4 6 2
3、全距的性质
1)、计算简单,便于理解。 2)、数据利用率低,信息丧失严重。
集中趋势和离中趋势的度量

例释
这 是 一 个 印 度 男 孩
a
14
二、平均数:定义与类型
大数定律
nl im Px1x2 n
xn
0
a
15
二、平均数:定义与类型
特点:代表值,抽象差异 作用:比较,评价,推算 类型 ✓ 静态与动态
✓ 位置(众数,中位数)与数值 (算术,调和,几何)
a
16
本节小结
当我们欲估计总体的种种性质时,其 中一类即总体的“同质性”。这种 “同质性”真义何在?它的确是存在 的吗?此即本次讨论的主要问题。
第五章 集中趋势和离中趋势的度量
a
1
教学目的要求 本章重点 本章难点 教学时数 教学方法 本章小结
a
2
第五章 集中趋势和离中趋势的度量
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节
集中趋势指标概述 数值平均数 位置平均数 离中趋势的度量 偏度与峰度(选讲)
a
3
教学目的要求
通过本章的学习,要求达到:①明确平均 数和标志变异指标的概念和作用;②熟练 掌握数值平均数和标准差的特点及其计算 方法;③了解众数、中位数的概念、特点 及其计算方法;④能正确区分数值平均数 和位置平均数,了解几种平均数之间的关 系;⑤了解计算平均数和离中趋势指标应 注意的问题。
300
23660 1920100
算术平均 78.8667 6219.95
6400.33
方差(总体) 180.38 方差(样本) 180.99
a
62
五、偏度与峰度
K-阶原点矩与K-阶中心矩:总体 参数与样本估计量
偏度的度量:Pearson经验公式 偏度(峰度)的度量:3-阶(4-阶)
中心矩
第五章离中趋势测量法

第五章 离中趋势测量法第一节 全距与四分位差 全矩与全矩的性质·四分位差第二节 平均差对于未分组资料·对于分组资料·平均差的性质 第三节 标准差对于未分组资料·对于分组资料·标准差的性质及方差·标准分(Z 分数) 第四节 相对离势变异系数(全矩系数·平均差系数·标准差系数)·异众比率一、填空1.对收集来的数据,数值最大者和最小者之差叫作( ),又称之为( )。
2.各变量值对其算术平均数(或中位数)离差绝对值的算术平均数,称之为( )。
3.全距由于没有度量( )之间的变异性,所以数据资料的利用率很低。
4.用绝对离势除以均值得到的相对指标,即为( )。
5.所谓( ),是指非众数的频数与总体单位数的比值。
6.偏斜系数是以标准差为单位的算术平均数与众数的离差,其取值一般在( )之间。
偏斜系数为0表示( ),偏斜系数为3+或3-则表示极右或极左偏态。
二、单项选择1.下面资料中哪个厂子的平均工资代表性意义最大( ),哪个厂子最小( )。
平均工资(元) 职工人数 工资标准差(元)A 甲厂 108 346 9.80B 乙厂 96 530 11.40C 丙厂 128 210 12.10D 丁厂 84 175 9.60 2.变异指标中,以两数之差为计算基准的是( )。
A 全距B 平均差C 标准差D 方差3.比较两个性质不同的变量数列的平均数的代表性大小,必须计算( )。
A 标准差B 平均差C 全距D 标准差系数4.设有甲乙两个变量数列,甲数列的平均数和标准差分别为20和2.5,乙数列的平均数和标准差分别为50和5.2 ,这些数据说明( )。
A 甲数列的稳定性高于乙数列B 甲数列的稳定性低于乙数列C 甲乙两数列的稳定性相同D 甲乙两数列的稳定性无法比较5.某企业1994年职工平均工资为5200元,标准差为110元,1998年职工平均工资增长了40%,标准差扩大到150元。
电大 社会统计学 第五章 离散趋势测量

f, 假设每位候选人的票数都为2,则K=5,N=10
2
=5×22=20
IQV=1表示个案平均分布在每个类别上,即每位候选人所得选票 是相等的。
第二节 极差与四分位差
极差是一组数据中最大值与最小值的差值,也称为全距,
通常用R表示。 极差只适用于数值型数据离散趋势的测量,而不适合定类数 据和定序数据离散趋势的测量。极差越大,说明数据的离散程 度越大。 R=Xmax-Xmin 极差只利用了最大值与最小值,即只利用了一组数据两端 的信息,因此不能准确地反映中间数据的特点。
Qd=Q3-Q1=7.5(分)
Q1和Q3之间包含了50%的数据,因而,可以说有一半同学期末考试英语成绩 集中在84.25和91.75之间。
利用SPSS求极差、四分位差
第三节 方差和标准差
一、平均差(了解)
一组数据中每一个数据与改组数据平均值的差的绝对值 之和的平均,也称为平均离差,通常用Md表示。平均差适用 于数值型数据离散趋势的测量,而不适用定类数据和定序数 据离散趋势的测量。 平均差以均值为计算基础,反映每个数据与均值的平均差异 程度。平均差利用了所有数据的信息,能比较全面、准确地 反映一组数据的离散状况。 平均差越大,说明数据的离散程度越大;相反,平均差越小, 说明数据的离散程度越小。
2
(x X)
2 i
N
2 ( x X ) i
N
第三节 方差和标准差
二、方差和标准差
对分组数据:
2
(M
i
X) f i
2
N
i
(M
X) f i
2
N
例题1
未分组数据
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⑴简单标准差 对于未分组资料计算标准差时可 采用简单法,其计算公式为:
(x x ) n
2
例,求26,45,88,62,74这些数字的标准差
⑵加权标准差 按照分组资料(变量数列)计算标准差时可采 用加权法。由组距数列计算标准差时,还应先 求出组中值(开口组的组中值以邻近组的组距 确定),再按加权法计算。其计算公式为:
AD x x n
…………(5.1)
例1,有两个参赛篮球队队员身高(单位:cm)如下: 甲队:185 191 195 202 217 乙队:190 197 199 200 204 以上述资料为例,计算简单平均差。
⑵加权平均差 在资料已经分组时,平均差采用加 权平均法计算,其计算公式为:
AD
第五章 离中趋势测量法 离中趋势测量法
离中趋势是指变量数列中变量值 之间的差异程度或离散程度。
本章重点: 1、平均差 2、方差与标准差 3、离散系数 本章难点: 1、方差与标准差 2、是非标志的方差
变异指标的概念和作用
一、变异指标的概念 变异指标又称标志变动度,是反映总体各单位标志值之间差异程度的 综合指标。 二、变异指标的作用 1、是衡量平均指标代表性的尺度 2、可用来研究现象的稳定性和均衡性 3、在抽样调查和相关分析中有着重要作用 变异指标用以反映总体各单位标志值的变动范围或参差程度,与平 均指标相对应,从另一个侧面反映了总体的特征。变异指标不仅可以 综合地显示变量值的离中趋势,还可以用来判别平均数的代表性。
(1)当 x M
e
M 0时 , 对 称 分 布 ;
,右偏分布; <Me < Mo时,左偏分布。
(三) 偏态系数
我们在前面讨论统计图时已经对频数分布的正态和 偏态有所认识。我们又看到了算术平均数与中位数、众 数之间存在的关系:当总体呈对称分布时,X 、 M 、 M 三者完全相等;当总体呈不对称的偏态分布时,它们之 间存在着数量(位置)的差异。因此,偏态可由 X 与 M o 的差来表示,即
简单方差:
2
(x x ) n
2
………(5.3)
加权方差:
2
(x x ) f f
2
………(5.4)
(二)标准差 标准差,又称均方差,是指各变量值与其算术 平均数离差平方的算术平均数的正平方根。 标准差就是方差的正平方根,记作 。 标准差的计量单位与数据原来的计量单位相 同,这样一来,标准差就很容易与平均数以及 其他有相同计量单位的统计指标进行比较。
(二)四分位差
四分位差就是第三四分位数和第一四分位数之差的二 分之一,用Q.D表示,即Q.D =(Q3-Q1)/2。 1.离散程度的测度值之一 2.也称为内距或四分间距 3.反映了中间50%数据的离散程度不,受极端值的影响 用于衡量中位数的代表性
四分位距(四分差)就是第三四分位数和第一四 分位数之差,用于测定中间50%部分的距离为多少。 即IQR = Q3 -Q1 。
(8 2 8 0 .0 8 ) 2 0 ( 7 8 .8 8 0 .0 8 ) 3 0 20 30
2 2
2 .4 6
(总方差)
组 内 组 间 2 0 7 .5 2 2 .4 6 2 0 9 .9 8
2 0 9 .9 8 1 4 .4 9 ( 分 )
甲
x甲 8.95 72.4
0.96 3.88
1 0 0% =
1 0 0% =
1 0 0 % 1 2 .3 6 %
1 0 0 % 2 4 .7 4 %
乙
x乙
乙
由标准差系数计算的结果可以判定,甲班 学生考试平均成绩的代表性高于乙班。
(二)偏度与峰度 1、偏度 偏度又称偏态,是指变量数列中次数分布 的非对称程度。 如果次数分布是完全对称的,称为对称分 布;如果不是完全对称的,则称偏态分布。一 般来说有以下几种情形:
(总 标 准 差 )
(三)标准分(Z分数) 标准分是离差与标准差的比值,即:
Z x x
……………(5.12)
标准分有三个特性:
⑴Z是和X一一对应的变量值。 ⑵Z分数没有单位,是一个不受原资料单位影响 的相对数,因而可以用于不同单位资料的比较。 ⑶Z分数实际表达了变量值距总体均值有几个标准差。 标准分可以为正、负或零值。它的含义是以平均数为标准, 以标准差为单位表示一个数据在团体中的相对位置。
(
x n
)
2
…………(5.7a)
2
x x
2
2
…………(5.7b)
(x x ) n
2
2
2
x n
2
(
x n
)
2
…………(5.8a)
x x
…………(5.8b)
同理可证,依据分组资料计算标准差和方差
的简单计算公式为:
(x x ) f f
2
x f f
2
2 x
2
x x
2
2
⑵由于离差平方和为最小值,故据此求得的方 差小于各变量值对其他任意数的方差,即:
<
2 c
(C为任意常数)
( 3 ) 假 定 原 变 量 x的 方 差 为 x , 标 准 差 为 x ,
2
a、b为常数,那么:
若 y x a, 则
若 y a x, 则
(x x ) f f
…………(5.6)
2
例,分组单项数列标 准差计算准差计算
用变形式
求下表所示资料的标准差(分组组距数列标准差)
原始式
用变形式
在实际应用中,标准差和方差的计算可采用 下列简单公式计算。 在资料未分组时,简单公式为:
(x x ) n
2
x n
2
x x f f
…………(5.2)
平均差资料分组 (例题分析)
Md
Mi i
1
k
x fi
n
2040 17 (台) 120
含义:每一天的销售量平均数相比, 平均相差17台
平均差性质
二、方差与标准差
(一)方差
总体方差,简称方差,就是各个标志值与 其算术平均数离差平方的算术平均数,一 般用符号 2 表示,其计算公式为:
[例] 求74,84,69,91,87,74, 69这些数字 的全距。 [解] 把数字按顺序重新排列: 69,69,74,74,84,87,91, 显然有 R =Xmax– Xmin =91—69=22
对分组资料,不能确知最大值和最小值,求全距: (1)用组值最大组的组中值减去最小组的组中值(偏小) (2)用组值最大组的上限减去最小组的下限(偏大) (3)用组值最大组的组中值减去最小组的下限; 或最大组的上限减去最小组的组中值(接近) 求下表所示资料的全距
一、平均差 平均差是各个标志值与其算术平均 数离差绝对值的算术平均数(平均离 差),一般用AD表示。它反映标志值与 其算术平均数之间的平均差异。 在统计中,把总体中各个标志值与其 算术平均数之差( x x )叫做离差。 离差总和等于零,即 ( x x ) 0
⑴简单平均差 在资料未分组时,平均差采用简单平 均法计算,其计算公式为:
变异指标的种类和计算
1、按计算的基准来分有以下两类:
(1)以两数之差来表达的有全距和四分位差等。
(2)以对平均数偏差来表达的有平均差、标准 差等。
2、变异指标如按数量关系来分有以下两类: 凡用绝对数来表达的变异指标,统称绝对离势; 主要有极差、平均差、四分位差、 标准差等。 凡用相对数来表达的变异指标,统称相对离势; 主要有异众比率、标准差系数、平均 差系数和一些常用的偏态系数。
全 距 系 数 VR R x
平 均 差 系 数 V AD
AD
标 准 差 系 数 V
x
x
例7,甲、乙两班学生的学科考试成绩情况为:
(百分制), x甲 7 2 .4 分 , 甲 8 .9 5 分 甲、乙两班考试平均成绩的代表性。
V
V
甲
0 .9 6 分 x乙 3 .8 8 分 , 乙 (五分制),试比较
例1 假设有数组:0,10,20,30,40,50,60,70,80,90, 100,110. 元素共12个,由小到大排列。 则第一四分位为第三位和第四位的中位数,即:Q3=(20+30) /2=25;同理,第三四分位为第九位和第十位的中位数,即:Q1= (80+90)/2=85。 四分位差Q=Q3-Q1/2=(85-26)/2=29.5 如果上面的数组表示12个学生的成绩,Q表示学生得分的分散情形, 若Q值越大,表示学生得分越参差不齐。
0
( 2) 当 x M
Z分数计算
第四节 相对离势
(一)变异系数(V) 变异系数又称离散系数,是各种变异指 标(全距、平均差、标准差)与其算术 平均数的比率,一般用符号V表示。 它是反映总体中标志值相对差异 程度的指标,是一个无名数。
常用的变异系数有三种,即全距系数、平均 差系数和标准差系数,而其中以标准差系数 的应用最为普遍。相应的计算公式为:
2
2
2
2
2 k
fk
fk
( xk x ) fk fk
2
式 中 , k为 各 组 的 组 内 方 差 ;
xk为 各 组 的 算 术 平 均 数 ; f k为 各 组 的 次 数 。
例5,某班50名学生考试数学,其中女同学20 名,平均成绩82分,标准差为12.4分;男同学 30名,平均成绩78.8分,标准差15.6分。试确 定全班同学的总平均成绩、方差和标准差。