第三章统计学数据的图表展示

1、第第 3 3 章章 数据的图表展示数据的图表展示3.13.1 数据的预处理数据的预处理 3.2 3.2 品质数据的整理与显示品质数据的整理与显示3.3 3.3 数值型数据的整理与显示数值型数据的整理与显示3.4 3.4 合理使用图表合理使用图表学习目标学习目标了解数据预处理的内容和目的了解数据预处理的内容和目的掌握分类和顺序数据的整理与显示方掌握分类和顺序数据的整理与显示方法法掌握数值型数据的整理与显示方法掌握数值型数据的整理与显示方法用用ExcelExcel作频数分布表和图形作频数分布表和图形合理使用图表合理使用图表 重点重点 1.1.分类、顺序、数值型数据的整理分类、顺序、数值型数据的整理

2、 2.2.分类、顺序、数值型数据的展示方法分类、顺序、数值型数据的展示方法 难点难点利用利用ExcelExcel做频数分布表和形图和合理使用统计表做频数分布表和形图和合理使用统计表本章教学重点与难点本章教学重点与难点3.1.1 3.1.1 数据审核数据审核3.1.2 3.1.2 数据筛选数据筛选3.1.3 3.1.3 数据排序数据排序3.1.4 3.1.4 数据透视表数据透视表数据的预处理数据的预处理数据审核数据审核检查数据中的错误检查数据中的错误数据筛选数据筛选找出符合条件的数据找出符合条件的数据数据排序数据排序升序和降序升序和降序寻找数据的基本特征寻找数据的基本特征数据透视数据透视按需要汇

3、总按需要汇总数据审核数据审核数据审核数据审核原始数据原始数据(raw data)(raw data)完整性审核完整性审核应调查的单位或个体是否有遗漏应调查的单位或个体是否有遗漏所有的调查项目或变量是否填写齐全所有的调查项目或变量是否填写齐全准确性审核准确性审核数据是否真实反映实际情况，内容是否数据是否真实反映实际情况，内容是否符合实际符合实际数据是否有错误，计算是否正确等数据是否有错误，计算是否正确等数据的审核数据的审核二手数据二手数据(second hand data)(second hand data)适用性审核适用性审核弄清楚数据的来源、数据的口径以及弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关

4、的背景材料有关的背景材料确定数据是否符合自己分析研究的需确定数据是否符合自己分析研究的需要要时效性审核时效性审核尽可能使用最新的数据尽可能使用最新的数据确认是否有必要做进一步的加工整理确认是否有必要做进一步的加工整理数据筛选与排序数据筛选与排序数据筛选数据筛选(data filter)(data filter)当数据中的错误不能予以纠正，或者有些当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，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需要对数据进行筛选数据筛选的内容数据筛选的内容将某些不符合要求的数据或有明显错将某些不符合要求的数据或有明显错误的数据予以剔除

5、误的数据予以剔除将符合某种特定条件的数据筛选出来，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除而不符合特定条件的数据予以剔除用用ExcelExcel进行数据筛选进行数据筛选 数据筛选数据筛选(data filter)(data filter)数据排序数据排序 (data rank)(data rank)按一定顺序将数据排列，以发现一些明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新归类或分组等提供依据在某些场合，排序本身就是分析

6、的目的在某些场合，排序本身就是分析的目的之一之一排序可借助于计算机完成排序可借助于计算机完成数据排序数据排序 ( (方法方法) )分类数据的排序分类数据的排序字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯字母型数据，排序有升序降序之分，但习惯上用升序上用升序汉字型数据，可按汉字的首位拼音字母排列，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也可按笔画排序，其中也有笔画多少的升序降序之分降序之分2. 2. 数值型数据的排序数值型数据的排序递增排序：设一组数据为递增排序：设一组数据为x x1 1，x x2 2，x xn n，递增排序后可表示为：递增排序后可表示为：x x(

7、1)(1) x x( (2)2) x x(2)(2)x x( (n n) )数据透视表数据透视表数据透视表数据透视表(pivot table )可以从复杂的数据中提取有用的信息可以从复杂的数据中提取有用的信息可以对数据表的重要信息按使用者的习惯可以对数据表的重要信息按使用者的习惯或分析要求进行汇总和作图或分析要求进行汇总和作图形成一个符合需要的交叉表形成一个符合需要的交叉表( (列联表列联表) )在利用数据透视表时，数据源表中的首行在利用数据透视表时，数据源表中的首行必须有列标题必须有列标题数据透视表数据透视表( (用用ExcelExcel创建数据透视表创建数据透视表) )第第1 1步步：在：

8、在ExcelExcel工作表中建立数据清单工作表中建立数据清单第第2 2步步：选中数据清单中的任意单元格，并选择：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】【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】第第3 3步步：确定数据源区域：确定数据源区域第第4 4步步：在【向导：在【向导33步骤之步骤之3 3】中选择数据透视表】中选择数据透视表的输出位置。然后选择【布局】的输出位置。然后选择【布局】第第5 5步步：在【向导：在【向导布局】对话框中，依次将布局】对话框中，依次将”分分类变量类变量“拖至左边的拖至左边的“行行”区域，上边的区域，上边的“列列”区区域，将需要汇

9、总的域，将需要汇总的“变量变量” ” 拖至拖至“数据区域数据区域”第第6 6步步：然后单击【确定】，自动返回【向导：然后单击【确定】，自动返回【向导33步步骤之骤之3 3】对话框。然后单击【完成】，即可输出数】对话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表据透视表 3.2.1 3.2.1 分类数据的整理与图示分类数据的整理与图示3.2.2 3.2.2 顺序数据的整理与图示顺序数据的整理与图示数据的整理与显示数据的整理与显示( (基本问题基本问题) )要弄清所面对的数据类型要弄清所面对的数据类型不同类型的数据，采取不同的处理方不同类型的数据，采取不同的处理方式和方法式和方法对分类数据和顺序数据主要

10、是作分类整对分类数据和顺序数据主要是作分类整理理对数值型数据则主要是作分组整理对数值型数据则主要是作分组整理适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据次的数据分类数据的整理与图示分类数据的整理与图示分类数据的整理分类数据的整理( (基本过程基本过程) ) 1.列出各类别列出各类别分类分类频数频数比例比例百分比百分比比率比率ABCDE分类数据的整理分类数据的整理( (可计算的统计量可计算的统计量) )频数频数( (frequen

11、cy)frequency) ：落在各类别中的数：落在各类别中的数据个数据个数比例比例( (proportion)proportion) ：某一类别数据个数：某一类别数据个数占全部数据个数的比值占全部数据个数的比值百分比百分比( (percentage)percentage) ：将对比的基数作：将对比的基数作为为100100而计算的比值而计算的比值比率比率( (ratio)ratio) ：不同类别数值个数的比：不同类别数值个数的比值值分类数据整理分类数据整理频数分布表频数分布表 ( (例题分析例题分析) )使用使用Excel数据透视表数计数数据透视表数计数 (pivot table)第第1步：选

12、择【数据】菜单中的【数据透视表和步：选择【数据】菜单中的【数据透视表和数据透视图】数据透视图】第第2步：确定数据源区域步：确定数据源区域第第3步：在【向导步：在【向导3步骤之步骤之3】中选择数据透视】中选择数据透视表的输出位置。然后选择【布局】表的输出位置。然后选择【布局】第第4步：在【向导步：在【向导布局】对话框中，依次将布局】对话框中，依次将“分类变量分类变量“(这里是饮料类型这里是饮料类型)连续拖放两次：连续拖放两次：一次拖至左边的一次拖至左边的“行行”区域区域 ，一次拖至，一次拖至 “数数据据”区域，将区域，将“顾客性别顾客性别”拖至拖至 “列列”区域区域第第5步：然后单击【确定】，自

13、动返回【向导步：然后单击【确定】，自动返回【向导3步骤之步骤之3】对话框。然后单击【完成】，即可输】对话框。然后单击【完成】，即可输出数据透视表出数据透视表生成频数分布表生成频数分布表(定性数据定性数据)分类数据的图示分类数据的图示条形图条形图( (bar Chartbar Chart) )用宽度相同的条形的高度或长短来表示用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形各类别数据的图形有单式条形图、复式条形图等形式有单式条形图、复式条形图等形式主要用于反映分类数据的频数分布主要用于反映分类数据的频数分布绘制时，各类别可以放在纵轴，称为绘制时，各类别可以放在纵轴，称为条条形图形图，也可以放在

14、横轴，称为，也可以放在横轴，称为柱形图柱形图(column chart)(column chart) 分类数据的图示分类数据的图示条形图条形图( (例题分析例题分析) )分类数据的图示分类数据的图示对比条形图对比条形图(side-by-side bar chart )(side-by-side bar chart )分类变量在不分类变量在不同时间或不同同时间或不同空间上有多个空间上有多个取值取值对比分类变量对比分类变量的取值在不同的取值在不同时间或不同空时间或不同空间上的差异或间上的差异或变化趋势变化趋势电脑品牌电脑品牌一季度一季度二季度二季度联想联想256468IBM285397康柏康柏24

15、7328戴尔戴尔563688分类数据的图示分类数据的图示对比条形图对比条形图 ( (例题分析例题分析) )分类数据的图示分类数据的图示帕累托图帕累托图(pareto chart)(pareto chart)按各类别按各类别数据出现数据出现的频数多的频数多少排序后少排序后绘制的柱绘制的柱形图形图 主要用于主要用于展示分类展示分类数据的分数据的分布布分类数据的图示分类数据的图示饼图饼图( (pie Chartpie Chart) )也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的角度也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的角度来表示数值大小的图形来表示数值大小的图形主要用于表示样本或总体中各组成部分所主要用于表示样本或总

16、体中各组成部分所占的比例，用于研究结构性问题占的比例，用于研究结构性问题绘制圆形图时，样本或总体中各部分所占绘制圆形图时，样本或总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这的百分比用圆内的各个扇形角度表示，这些扇形的中心角度，按各部分数据百分比些扇形的中心角度，按各部分数据百分比乘以乘以3603600 0确定确定分类数据的图示分类数据的图示饼图饼图 ( (例题分析例题分析) )不同品牌饮料的构成不同品牌饮料的构成可口可乐30%旭日升冰茶22%汇源果汁12%百事可乐18%露露18%环形图环形图(doughnut chart)环形图中间有一个环形图中间有一个“空洞空洞”，样本或总，样本或总

17、体中的每一部分数据用环中的一段表示体中的每一部分数据用环中的一段表示与饼图类似，但又有区别与饼图类似，但又有区别饼图只能显示一个总体各部分所占的比例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样本或总体的环形图则可以同时绘制多个样本或总体的数据系列，每一个样本或总体的数据系列数据系列，每一个样本或总体的数据系列为一个环为一个环用于结构比较研究用于结构比较研究 环形图环形图(doughnut chart)环形图环形图 (doughnut chart )顺序数据的整理与图示顺序数据的整理与图示顺序数据的整理顺序数据的整理( (可计算的统计量可计算的统计量) ) 1. 累积频数累积频

18、数( (cumulative frequenciescumulative frequencies) )：各类别频数的逐级累加各类别频数的逐级累加 2. 2. 累积频率累积频率( (cumulative percentagescumulative percentages) )：各类别频率各类别频率( (百分比百分比) )的逐级累加的逐级累加顺序数据的频数分布表顺序数据的频数分布表( (例题分析例题分析) )甲城市家庭对住房状况评价的频数分布甲城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别回答类别甲城市甲城市户数户数(户户)百分百分比比(%)向上累积向上累积 向下累积向下累积 户数户数(户户)百分比百分

19、比(%)户数户数(户户)百分百分比比(%) 非 常 不 满非 常 不 满意意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意 24108 93 45 30 836311510 24132225270300 8.0 44.0 75.0 90.0100.0300276168 75 30100.092562510合计合计300100.0顺序数据的频数分布表顺序数据的频数分布表 ( (例题分析例题分析) )乙城市家庭对住房状况评价的频数分布乙城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别回答类别乙城市乙城市户数户数(户户)百分比百分比(%)向上累积向上累积 向下累积向下累积 户数户数(户户)百分比百分比

20、(%)户数户数(户户)百分比百分比(%) 非常不满意非常不满意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意2199786438 7.033.026.021.312.7 21120198262300 7.0 40.0 66.0 87.3100.0300279180102 38100.0 93.0 60.0 34.0 12.7合计合计300100.0顺序数据的图示顺序数据的图示累计频数分布图累计频数分布图 ( (例题分析例题分析) )243001322252700100200300400 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意累积户数（户）(a)向上累积向上累积2761683030075

21、0100200300400 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意累积户数（户）(b)向下累积向下累积环形图环形图 ( (例题分析例题分析) )8%36%31%15%7%33%26%21%13%10% 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 甲乙两城市家庭对住房状况的评价甲乙两城市家庭对住房状况的评价3.3.1 3.3.1 数据分组数据分组3.3.2 3.3.2 数值型数据的图示数值型数据的图示一、数据分组一、数据分组分组方法分组方法 分组方法分组方法等距分组等距分组异距分组异距分组单变量值分组单变量值分组组距分组组距分组单变量值分组单变量值分组(要点要点) 1. 将一个变量值作为一组将一

22、个变量值作为一组 2. 适合于离散变量适合于离散变量 3. 适合于变量值较少的情况适合于变量值较少的情况组距分组组距分组 (要点要点)将变量值的一个区间作为一组将变量值的一个区间作为一组适合于连续变量适合于连续变量适合于变量值较多的情况适合于变量值较多的情况需要遵循需要遵循“不重不漏不重不漏”的原则的原则可采用等距分组，也可采用不可采用等距分组，也可采用不等距分组等距分组组距分组的步骤组距分组的步骤1.将原始数据进行排序将原始数据进行排序2.确定组数确定组数3.确定各组的组距确定各组的组距4.确定各组的组限确定各组的组限5.统计出各组的频数统计出各组的频数下面举例说明。下面举例说明。确定组数确

23、定组数1、分组的目的之一是为了观察数据的特征、分组的目的之一是为了观察数据的特征和规律。和规律。2、组数的多少应适中。不宜过多也不宜过、组数的多少应适中。不宜过多也不宜过少，一般少，一般 515 组组3、组数的确定，应以能够显示数据的分布、组数的确定，应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。特征和规律为目的。位数据个数。为组数；式中：（结果用四舍五入）经验公式来确定组数。格斯（实际分组时，可按斯特NK2loglog1Sturges)1010NK确定各组组距确定各组组距 组限：一个组的最小值称为组限：一个组的最小值称为“下限下限”；一个组的最大值称为一个组的最大值称为“上限上限”。 组距：是一个

24、组的上限与下限之差。组距：是一个组的上限与下限之差。 =（全部数据的最大值（全部数据的最大值-全部数据的最小全部数据的最小值）值）组数组数 通常，组距宜取通常，组距宜取5或或10的倍数，且第一组的倍数，且第一组的下限应小于最小变量值，最后一组的的下限应小于最小变量值，最后一组的上限要大于最大的变量值。上限要大于最大的变量值。组距分组应注意的问题组距分组应注意的问题 一定要遵循一定要遵循“不重不漏不重不漏”的原则。解决的原则。解决“不不重重”的问题，连续型变量的各相邻组的组限的问题，连续型变量的各相邻组的组限必须重叠必须重叠, ,习惯上规定习惯上规定“上组限不在内上组限不在内”。 当一组数据悬殊

25、较大时，为避免出现空白组当一组数据悬殊较大时，为避免出现空白组或极个别极端值被遗漏，一般应采用或极个别极端值被遗漏，一般应采用“以下以下”及及“以上以上”, ,称谓开口组。称谓开口组。组距分组组距分组( (几个概念几个概念) ) 1. 1. 下限下限( (lower limit)lower limit) ：一个组的最小值：一个组的最小值 2. 2. 上限上限( (upper limit)upper limit) ：一个组的最大值：一个组的最大值 3. 3. 组距组距( (class width)class width) ：上限与下限之差：上限与下限之差 4. 4. 组中值组中值( (class

26、 midpoint)class midpoint) ：下限与上限之间：下限与上限之间的中点值的中点值频数分布表的编制频数分布表的编制( (例题分析例题分析) )频数分布表的编制频数分布表的编制( (步骤步骤) )1.确定组数：根据确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式提出的经验公式得组数得组数K为：为：1082lg120lg1K等距分组表等距分组表( (上下组限重叠上下组限重叠) )等距分组表等距分组表( (上下组限间断上下组限间断) )等距分组表等距分组表( (使用开口组使用开口组) )统计函数创建频数分布表统计函数创建频数分布表(FREQUENCY)使用统计函数【使用统计函数【FR

27、EQUENCY】创建频数创建频数分布表和直方图可解决这一问题。具体步分布表和直方图可解决这一问题。具体步骤是骤是1、选择与接受区域相临近的单元格区域，作为、选择与接受区域相临近的单元格区域，作为频数分布表输出的区域频数分布表输出的区域2、选择统计函数中的【、选择统计函数中的【FREQUENCY】函数】函数3、在对话框【、在对话框【Date-array】后输入数据区域，在后输入数据区域，在【Bins-array】后输入接受区域后输入接受区域4、同时按下、同时按下“ctrl-shift-Enter”组合键，即得到组合键，即得到频数分布频数分布利用工具菜单中的【直方图】利用工具菜单中的【直方图】创建

28、频数分布表创建频数分布表利用工具菜单中的【直方图】来创建频数分布表的步骤：利用工具菜单中的【直方图】来创建频数分布表的步骤：第第 1步：选择【工具】下拉菜单步：选择【工具】下拉菜单,并选择【数据分析】项并选择【数据分析】项第第 2步：在【数据分析】项对话框中选择【直方图】命步：在【数据分析】项对话框中选择【直方图】命令令第第3步：当出现对话框时：步：当出现对话框时： 在【输入区域】方框内键入数据区域在【输入区域】方框内键入数据区域 在【接收区域】方框内键入创建分组的上限值区域在【接收区域】方框内键入创建分组的上限值区域 在【输出区域】方框内键入结果输出的区域在【输出区域】方框内键入结果输出的区

29、域二、数值型数据的图示二、数值型数据的图示分组数据分组数据直方图直方图(histogram)(histogram)用于展示分组数据分布的一种图形用于展示分组数据分布的一种图形用矩形的宽度和高度来表示频数分布用矩形的宽度和高度来表示频数分布本质上是用矩形的本质上是用矩形的面积面积来表示频数分来表示频数分布布在直角坐标中，用横轴表示数据分组，在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图数就形成了一个矩形，即直方图分组数据的图示分组数据的图示( (直方图的绘制直方图的绘制) )分组数据分组数据直方图直方图( (直方

30、图与条形图的区别直方图与条形图的区别) )条形图是用条形的长度条形图是用条形的长度( (横置时横置时) )表示各类别表示各类别频数的多少，其宽度频数的多少，其宽度( (表示类别表示类别) )则是固定的则是固定的直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，其高度与宽度均有意义表示各组的组距，其高度与宽度均有意义直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则直方图的各矩形通常是连续排列，条形图则是分开排列是分开排列条形图主要用于展示分类数据，直方图则主条形图主要用于展示分类数据，直方

31、图则主要用于展示数值型数据要用于展示数值型数据分组数据分组数据折线图折线图(frequency polygon)折线图也称频数多边形图折线图也称频数多边形图是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点是在直方图的基础上，把直方图顶部的中点( (组中组中值值) )用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数一第一个矩形的顶部中点通过竖边中点（即该组频数一半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点与其半的位置）连接到横轴，最后一个矩形顶部中点与其竖边

32、中点连接到横轴竖边中点连接到横轴折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，二者所折线图下所围成的面积与直方图的面积相等，二者所表示的频数分布是一致的表示的频数分布是一致的分组数据的图示分组数据的图示(折线图的绘制折线图的绘制)数值型数据的图示数值型数据的图示未分组数据未分组数据茎叶图茎叶图(stem-and-leaf display)(stem-and-leaf display)用于显示未分组的原始数据的分布用于显示未分组的原始数据的分布由由“茎茎”和和“叶叶”两部分构成，其图形是由数字两部分构成，其图形是由数字组成的组成的以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶以该组数据的高位数值作树茎，低

33、位数字作树叶树叶上只保留最后一位数字树叶上只保留最后一位数字茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体直方图可观察一组数据的分布状况，但没有给出具体的数值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始数值，保留了原始数据的信息直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据直方图适用于大批量数据，茎叶图适用于小批量数据未分组数据未分组数据茎叶图茎叶图( (例题分析例题分析) )未分组数据未分组数据箱线图箱线图( (box plotbox p

34、lot) )用于显示未分组的原始数据的分布用于显示未分组的原始数据的分布由一组数据的由一组数据的5 5个特征值绘制而成，它由一个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成个箱子和两条线段组成绘制方法绘制方法首先找出一组数据的首先找出一组数据的5 5个特征值，即最大值、个特征值，即最大值、最小值、中位数最小值、中位数M Me e和两个四分位数和两个四分位数( (下四分位下四分位数数Q QL L和上四分位数和上四分位数Q QU U) )连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点连接两个四分位数画出箱子，再将两个极值点与箱子相连接与箱子相连接该箱线图也称为该箱线图也称为Median/QuartMedi

35、an/Quart. ./Range/Range箱线图箱线图 未分组数据未分组数据单批数据箱线图单批数据箱线图( (箱线图的构成箱线图的构成) )未分组数据未分组数据单批数据箱线图单批数据箱线图( (例题分析例题分析) )分布的形状与箱线图分布的形状与箱线图未分组数据未分组数据多批数据箱线图多批数据箱线图 ( (例题分析例题分析) )11名学生各科的考试成绩数据名学生各科的考试成绩数据课程名称课程名称学生编号学生编号1234567891011英语英语经济数学经济数学西方经济学西方经济学市场营销学市场营销学财务管理财务管理基础会计学基础会计学统计学统计学计算机应用基础计算机应用基础76659374

36、687055859095818775739178975176857092688171748869846573957078669073788470936379806087816786918377769070828382928481706972787578918866948085718674687962818155787075687177未分组数据未分组数据多批数据箱线图多批数据箱线图(例题分析例题分析Median/Quart./Range)Min-Max25%-75%Median value455565758595105英语经济数学西方经济学市场营销学财务管理基础会计学统计学计算机应用基础min

37、-max25%-75%median value455565758595105学生1学生2学生3学生4学生5学生6学生7学生8学生9学生10学生11未分组数据未分组数据多批数据箱线图多批数据箱线图 ( (例题分析例题分析Median/Quart./Range)Median/Quart./Range)数值型数据的图示数值型数据的图示时间序列数据时间序列数据线图线图( (line plotline plot) )表示时间序列数据趋势的图形表示时间序列数据趋势的图形时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴时间一般绘在横轴，数据绘在纵轴图形的长宽比例大致为图形的长宽比例大致为10 10 : : 7 7一般情况下，

38、纵轴数据下端应从一般情况下，纵轴数据下端应从“0 0”开开始，以便于比较。数据与始，以便于比较。数据与“0 0”之间的间之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断折断时间序列数据时间序列数据线图线图 ( (例题分析例题分析) ) 19912003年城乡居民家庭人均收入年城乡居民家庭人均收入年份年份城镇居民城镇居民(元元)农村居民农村居民(元元)19911992199319941995199619971998199920002001200220031700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.35425.15854.062

39、80.06859.07702.88472.2 708.6 784.0 921.61221.01577.71926.12091.12162.02210.32253.42366.42475.62622.2时间序列数据时间序列数据线图线图 ( (例题分析例题分析) )数值型数据的图示数值型数据的图示两个变量间的关系两个变量间的关系二维散点图二维散点图(2D Scatterplots)展示两个变量之间的关系展示两个变量之间的关系用横轴代表变量用横轴代表变量x x，纵轴代表变量，纵轴代表变量y y，每组数据，每组数据( (x xi i ， y yi i) )在坐标系中用一个点表示，在坐标系中用一个点表示

40、，n n组数据在坐标系中形组数据在坐标系中形成的成的n n个点称为散点，由坐标及其散点形成的二维数据个点称为散点，由坐标及其散点形成的二维数据图图温度温度 / 0C降雨量降雨量/mm产量产量/kg/hm262522508403450105845001368575014110580016987500211208250两个变量间的关系两个变量间的关系二维散点图二维散点图(2D Scatterplots)(2D Scatterplots)三个变量间的关系三个变量间的关系气泡图气泡图( (bubble chartbubble chart) )显示三个显示三个变量之间变量之间的关系的关系图中数据图中数据

41、点的大小点的大小依赖于第依赖于第三个变量三个变量也称为蜘蛛图也称为蜘蛛图(spider chart)(spider chart)显示多个变量的图示方法显示多个变量的图示方法在显示或对比各变量的数值总和时十分在显示或对比各变量的数值总和时十分有用有用假定各变量的取值具有相同的正负号，假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比总的绝对值与图形所围成的区域成正比可用于研究多个样本之间的相似程度可用于研究多个样本之间的相似程度多变量数据多变量数据雷达图雷达图( (radar chartradar chart) ) 设有设有n n组样本组样本S S1 1，S S2 2， , ,

42、 S Sn n，每个样，每个样本测得本测得P P个变量个变量X X1 1，X X2 2 ， , , X XP P，要绘制，要绘制这这P P个变量的雷达图，其具体做法是个变量的雷达图，其具体做法是多变量数据多变量数据雷达图雷达图( (雷达图的制作雷达图的制作) )多变量数据多变量数据雷达图雷达图 ( (例题分析例题分析) )2003年城乡居民家庭平均每人生活消费支出构成年城乡居民家庭平均每人生活消费支出构成(%)项项 目目城镇居民城镇居民农村居民农村居民 食品食品 衣着衣着 家庭设备用品及服务家庭设备用品及服务 医疗保健医疗保健 交通通讯交通通讯 娱乐教育文化服务娱乐教育文化服务 居住居住 杂项

43、商品与服务杂项商品与服务37.129.796.307.3111.0814.3510.743.30 45.595.674.205.968.3612.1315.872.21多变量数据多变量数据雷达图雷达图 ( (例题分析例题分析) )数据类型及图示数据类型及图示 ( (小结小结) )数据类型数据类型品质数据品质数据数值型数据数值型数据汇总表汇总表原始数据原始数据分组数据分组数据时序数据时序数据多元数据多元数据三、频数分布的类型三、频数分布的类型次数分布的类型次数分布的类型 次数分布的类型：正态分布、偏态分布、次数分布的类型：正态分布、偏态分布、J型分布、型分布、U型分布。型分布。正态分布正态分布

44、正态分布：是一种对正态分布：是一种对称的钟型分布。它成称的钟型分布。它成“两头小，中间大两头小，中间大”的形状。的形状。 有许多现象均服从正有许多现象均服从正态分布。如农作物的态分布。如农作物的单位面积产量、学生单位面积产量、学生的考试成绩、零件的的考试成绩、零件的公差、纤维的强度等公差、纤维的强度等均服从正态分布均服从正态分布。正偏（右偏）分布正偏（右偏）分布 正偏分布：是相对于正偏分布：是相对于“正态分布正态分布”而言的，而言的，表现为一组数据中多表现为一组数据中多数数据偏低，少数数数数据偏低，少数数据偏高，有极大值出据偏高，有极大值出现。现。 此时，全部数据的均此时，全部数据的均值会高于中位数。值会高于中位数。负偏（左偏）分布负偏（左偏）分布 负偏分布：也是相负偏分布：也是相对于对于“正态分布正态分布”而言的，表现为一而言的，表现为一组数据中，多数数组数据中，多数数据偏高，少数数据据偏高，少数数据偏低，有极小值出偏低，有极小值出现。现。 此时，全部数据的此时，全部数据的均值会低于中位数均值会低于中位数正正J型分布型分布 正正J J分布：即全部分布：即全部数据由小到大成曲数据由小到大成曲线形上升趋势。线形上升趋势。反反J型分布型分布 反反J J分布：即全部分布：即全