数据分布特征的测度课件

第四章数据分布特征的测度第一节集中趋势的测度第二节离散程度的测度第三节偏态与峰度的测度Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL学习目标●1集中趋势各测度值的计算方法●2集中趋势不同测度值的特点和应用场合3离散程度各测度值的计算方法4离散程度不同测度值的特点和应用场合5偏态与峰度测度方法6用Excel计算描述统计量并进行分析Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL数据分布的特征集中趋势(位置)离中趋势(分散程度)偏态和峰度(形状)Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL数据分布的特征和测度数据的特征和测度集中趋势离散程度分布的形状众数异众比率偏态中位数四分位差均值方差和标准差峰度离散系数Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL第一节集中趋势的测度定类数据:众数定序数据:中位数和分位数三.定距和定比数据:均值四.众数、中位数和均值的比较Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL集中趋势(Centraltendency)1.指一组数据向其中心值靠拢的倾向和程度。集中趋势测量法就是找出一个数值来代表变量的资料分布即中心值或代表值,以反映资料的集结情况。3.可以根据这个代表值来估计或预测每个研究对象(即个案)的数值。4.不同类型的数据用不同的集中趋势测度值。低层次数据的集中趋势测度值适用于高层次的测量数据,反过来,高层次数据的集中趋势测度值并不适用于低层次的测量数据Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL定类数据:众数概念要点1.集中趋势的测度值之一;出现次数最多的变量值3.对于定类变量,以众值作预测所犯的错误总数是最小的;不受极端值的影响5.可能没有众数或有几个众数;6.主要用于定类数据,也可用于定序数据和数值型数据。Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL众数(众数的不唯一性)无众数原始数据:10591268个众数原始数据659855多于一个众数原始数据:252828364242Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL定类数据的众数(算例【例】根据第三章表3-1中的数据计算众数表3-1某城市居民关注广告类型的频数分布解:这里的变量为告类型”,这是个定类广告类型人数(人)比例颏率%)变量,不同类型的就是变量值。我们看商品广告0.560在所调查的200人服务广告0.255关注商品广告的人数金融广告0.045最多,为112人,占总被房地产广告0.0808.0调查人数的56%,因此众招生招聘广告0.0505.0数为“商品广告”这其他广告0.010l.0类别,即合计20190M=商品广告Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL定序数据的众数(算例)【例】根据第三章表3-2中的数据计算众数表32甲城市家庭对住房状况评价的频数分布解:这里的数据为甲城市定序数据。变量为回答类别户数(户)百分比(%)回答类别”。甲城市中对住房表非常不满意24不满意的户数最不满意3为108户,因此众般31数为“不满意满意类别,即非常满意10M=不满意合计3001000Evaluauononr.chA