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第三章 图形与表格1 序列观察(Seires views)共包括以下几个部分,Spreadsheet(表格), Line Graph(线状图), Bar Graph(柱状图) ,Descriptive Statistics(描述统计),Tests for Descriptive Stats(描述统计检验),Distribution Graphs(分布图),Correlogram(相关图),Unit Root Test(单位根检验),Conversion Options(转换选项),label(标签)下面举例说明: 打开实验三 图形与表格(上课时提供) ,导入数据国内生产总值,变量命名GDP双击GDP文件,就会出现下面的窗口显示了GDP序列的spreadsheet形式: 序列观察的其他形式的切换都可以从 View 菜单下选择相应的选项即可,有的有下一级菜单:(如下图)下面分别给出了对GDP序列的几个其他形式至于他们的内容。(1) Line Graph(2) Bar Graph(3)Descriptive Statistics/Histogram and Stats注:Std.Dev.-是standard deviation的简写,即标准差Skewness-即偏度。在一般情形下,当统计数据为右偏分布时,Skewness 0,且Skewness值越大,右偏程度越高;当统计数据为左偏分布时,Skewness 0,且Skewness值越小,左偏程度越高。当统计数据为对称分布时,显然有Skewness = 0。或者可以表述为:1. 负偏或负偏态(negative skew):左侧的尾部更长,分布的主体集中在右侧。这种情形又可被称为左偏态(skewed to the left)。2. 正偏或正偏态(positive skew):右侧的尾部更长,分布的主体集中在左侧。这种情形又可被称为右偏态(skewed to the right)。如果分布对称,那么平均值=中位数,偏度为零(此外,如果分布为单峰分布,那麽平均值=中位数=众数)。Kurtosis-即峰度,是指次数分布曲线顶峰的尖平程度,是次数分布的又一重要特征。根据变量值的集中与分散程度,峰度一般可表现为三种形态:尖顶峰度、平顶峰度和标准峰度。当变量值的次数在众数周围分布比较集中,使次数分布曲线比正态分布曲线顶峰更为隆起尖峭,称为尖顶峰度;当变量值的次数在众数周围分布较为分散,使次数分布曲线较正态分布曲线更为平缓,称为平顶峰度。可见,尖顶峰度或平顶峰度都是相对正态分布曲线的标准峰度而言的。(4) Descriptive Statistics/Stats by Classification打开View/Descriptive Statistics/Stats by Classification 就会出现以下的对话框选择相应色选项,填完后按OK(5)描述统计检验Tests for Descriptive StatsSimple hypothesis Tests选择View/Tests for Descriptive Stats/Simple Hypothesis Tests就会出现一对话框,输入要检验的描述统计量,例如检验 mean=51000得出的结果只能接受原假设。如果检验 mean=20000则否认原假设Equality Tests by Classification选择View/Tests for Descriptive Stats/Equ
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