试验资料的整理与特征数的计算

1、1、第2章整理试验数据和计算特征数，收集和整理试验数据(数据处理的第一步)2、计算试验数据的特征数，2、1、收集和整理试验数据，收集数据类型数据，3、1、测量数据2、计数数据3、质量数据4、三种数据之间的关系，(1)数据类型、定量特征数据，如花药、茎、种子、果实、叶色、籽粒饱满度等。2，质量字符数据，质量字符本身不能用数值表示。为了获得这种性质的数据，我们必须对其观测结果进行量化。定量方法可分为以下两种类型：6。在一个样本中，计算有多少人有某种特质但没有。这种定量数据也称为频率数据。(1)统计频率法，例如：分别统计红豌豆和白豌豆的数量，7。首先，根据字符的变化进行分类，给每个级别一个合适的值作

2、为代表值，然后计算样本中属于每个级别的个体数。例如，调查作物对某些病虫害的危害，将作物性状分为五个等级：免疫、高抗、中抗、中感和高感，分别用1、2、3、4和5表示，并计算样品中不同等级的植物数量。(2)评分法，8，3。三种数据之间的关系，例如：将一组2040岁的成年人的血压以12千帕为界分为正常组和异常组，并统计每组的病例数，低血压8例，正常血压8例，轻度高血压12例，中度高血压15例，重度高血压17例，测量数据，质量数据，计数数据，实验数据的收集。10，(3)试验数据的整理，1。时间分布表，计数数据，时间分布表，测量数据，时间分布表，质量特征数据，2。时间分布图，直方图，多边形图，11。统计

3、表的结构和要求：结构简单，层次清晰，排列合理，重点突出，数据准确。1.标题简明准确地解释了表格的内容，必要时指出了时间和地点。2.标题分为水平标题和垂直标题。水平标题列在表格的左侧，垂直标题列在表格的顶部。计算单位，如公斤、厘米等。应标明标题。3.数字都是阿拉伯数字，与小数点对齐，并且小数位数一致。如果没有数字，则用表示。如果数字是“0”，请填写“0”。4.三线表用于线条，上下边缘略厚。12，例：13，(1)计数数据的频率分布表，例小麦品种每穗粒数的频率分布。可以根据观察值对变化较小的数据进行分组。本文对水稻品种每穗粒数进行了研究。共测得115个穗，每穗粒数在20 139粒之间，范围为119粒

4、。变化较大的计数数据可以分组计数。15、测量数据一般采用分组距离分组法。例100个香菊梨的单株产量见表，其频数分布表的制作方法如下：17，1)。找出最大距离(极端差值)，Rmacxi-min Xi在本例中，R73.7-47.9=25.8(kg)，最大距离是数据中最大观察值和最小观察值之间的差值极端差值的大小(r)；易于计算；它能反映数据的真实面貌。19，确定组数的经验公式或k=1 3.3log(n): n是总单元数，统计准确，计算不便，统计不准确，计算方便；20，组距是每个组区间的上下限之差，通常用I表示.组距离、组号和范围有以下关系： i=R/组号。为了便于计算，组距离通常是一个整数。在这种

5、情况下，R25.8分为9组，因此组距离为： (I)=25.8/9=2.93.0(千克)，21，3)。确定组中值和组限值，即每个组间隔的中点值，可用作每个组的代表值，最好取一个整数或与观察值的数量一致。通常，中间值在本例中，九个组的中值为：48.5、51.5、54.5、57.5、72.5、22。组极限是每个组的极限，通常用l表示。同一组中的较低值称为下限，较高值称为上限。47.01-50.00 50.01-53.00 53.01-56.00 71.01-74.00，此示例的组限制为：23，组限制的小数位数比观察值多一位；为了避免分组时出现错误，分组限制必须明确，不能有重叠或交叉。24，100个香

6、菊梨单株产量频率分布表，4)。数据分组，25。(3)品质性状数据的频数分布表，如红星苹果经一定微肥处理后的果实着色调查，见下表。26、绘制统计图表的基本要求：(1)标题简明扼要，列在图表底部；(2)纵轴和横轴应有刻度，标明单位；(3)横轴从左到右，纵轴从下到上，数值从小到大；该图形的纵横比约为54或65；(4)当不同的颜色或线条需要在图纸中代表不同的事物时，应提供插图。2.频率分布图，27，28，图1条形图，也称为柱形图，其特征在于列之间有一定的距离，这适用于计数数据和质量字符数据。29，30，鲢鱼体长的时间分布图，2直方图，也称为矩形图，测量数据，特点：组之间没有距离，适合表示连续变化数据的

7、时间分布。31、32、3饼图、月产蛋频率分布图、莱亨鸡计数数据、品质性状数据、33、4多边形图，也称折线图、测量数据和鲢鱼体长频率分布图都适用于频率分布图的测量数据，并且两组以上的数据可以在同一张图上进行比较。身体长度(厘米)，尾数(尾)，34，5的分散，a .正线性关系，b .负线性关系，c .曲线关系，35，主要回顾，3。计算实验数据的特征数，33，360个反映其离散性的特征数变化数。反映数据集中的特征的平均数量为：36，算术平均值，中值，模式，几何平均值，范围，方差，标准偏差，变异系数，特征数，37，算术平均值，分类：总算术平均值=计算方法：直接计算方法负(或正)常数方法加权平均方法，样

8、本算术平均值，38，中值， 观察数N的奇数和偶数性质决定了计算方法： n是奇数：在(n 1)/2位置的观察值N是偶数：在n/2和n/2位置的观察值之和的1/2，39，模式，数据中频率最高的观察值或频率最高的组的中值(组中的中值)，40，几何平均值，适用于变量41。 它由两个极值观测值决定，这两个值受数据中异常极值的影响很大。它没有充分利用数据的所有信息，也不能准确表达数据的可变性。范围(R)、42、方差和标准偏差，以及每个观察值和平均值之间的差值是平均值的偏差；指示观察值偏离平均值的距离。偏离平均值的平方和简称为平方和。写为SS。平方和的平均值是用样本量除以平均值的平均偏差之和得到的，简称方差

9、或均方。43，总体方差通常不可用，但通过样本方差来估计，这称为均方误差。示例有5个观察值，4个观察值的平均值的偏差为3，-2，3，5，因此第五个观察值的平均值的偏差必须为-9才能满足：45。当估计其他统计量时，如统计量受K条件的限制，统计上，将方差的平方根或均方作为正值称为标准差(Sd)。总体标准差：样本标准差：47，对于分组数据，加权公式可用于计算：48，变异系数(CV)。统计上，为了比较不同单位的两个样本之间的差异程度，或者相同单位但平均差异较大的样本之间的差异程度今天测定的金柑树冠平均直径和标准差分别为132厘米和12厘米，树干平均长度为15厘米，标准差为2厘米。可以看出，虽然茎周的平均

10、绝对数和标准差远小于冠径，但相对变异程度大于冠径。变异系数的计算是：冠径：CV12/132100%9.09%，干周：CV2/15100.33%，作业51，23页，练习2.9以上。属于哪种数据？选择任意一组数据进行分组统计，用绘图软件制表并制作直方图。52，第2.2章原点图，53，启动后的界面，54，1。导入数据，默认为水平轴，默认为垂直轴，55，多个垂直轴的情况：56，2。绘图，必须选择两列！折线图、柱形图或直方图、饼图、散点图、57、58、59、60、61、62、63、3。调整图表，1)修改坐标轴2)修改图像，64，1)修改坐标轴双击坐标轴，选择要修改的坐标轴，以及坐标轴的最小值。每单位长度的端点数量，坐标轴的第一个数量，65，标题格式，选择坐标轴，修改坐标轴名称，选择坐标轴内