數(shù)據(jù)分布特征的測(cè)度課件

第四章數(shù)據(jù)分布特征的測(cè)度第一節(jié)集中趨勢(shì)的測(cè)度第二節(jié)離散程度的測(cè)度第三節(jié)偏態(tài)與峰度的測(cè)度Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL學(xué)習(xí)目標(biāo)●1集中趨勢(shì)各測(cè)度值的計(jì)算方法●2集中趨勢(shì)不同測(cè)度值的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合3離散程度各測(cè)度值的計(jì)算方法4離散程度不同測(cè)度值的特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)合5偏態(tài)與峰度測(cè)度方法6用Excel計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)量并進(jìn)行分析Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL數(shù)據(jù)分布的特征集中趨勢(shì)(位置)離中趨勢(shì)(分散程度)偏態(tài)和峰度(形狀)Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL數(shù)據(jù)分布的特征和測(cè)度數(shù)據(jù)的特征和測(cè)度集中趨勢(shì)離散程度分布的形狀眾數(shù)異眾比率偏態(tài)中位數(shù)四分位差均值方差和標(biāo)準(zhǔn)差峰度離散系數(shù)Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL第一節(jié)集中趨勢(shì)的測(cè)度定類數(shù)據(jù):眾數(shù)定序數(shù)據(jù):中位數(shù)和分位數(shù)三.定距和定比數(shù)據(jù):均值四.眾數(shù)、中位數(shù)和均值的比較Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL集中趨勢(shì)(Centraltendency)1.指一組數(shù)據(jù)向其中心值靠攏的傾向和程度。集中趨勢(shì)測(cè)量法就是找出一個(gè)數(shù)值來代表變量的資料分布即中心值或代表值,以反映資料的集結(jié)情況。3.可以根據(jù)這個(gè)代表值來估計(jì)或預(yù)測(cè)每個(gè)研究對(duì)象(即個(gè)案)的數(shù)值。4.不同類型的數(shù)據(jù)用不同的集中趨勢(shì)測(cè)度值。低層次數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)測(cè)度值適用于高層次的測(cè)量數(shù)據(jù),反過來,高層次數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)測(cè)度值并不適用于低層次的測(cè)量數(shù)據(jù)Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL定類數(shù)據(jù):眾數(shù)概念要點(diǎn)1.集中趨勢(shì)的測(cè)度值之一;出現(xiàn)次數(shù)最多的變量值3.對(duì)于定類變量,以眾值作預(yù)測(cè)所犯的錯(cuò)誤總數(shù)是最小的;不受極端值的影響5.可能沒有眾數(shù)或有幾個(gè)眾數(shù);6.主要用于定類數(shù)據(jù),也可用于定序數(shù)據(jù)和數(shù)值型數(shù)據(jù)。Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL眾數(shù)(眾數(shù)的不唯一性)無眾數(shù)原始數(shù)據(jù):10591268個(gè)眾數(shù)原始數(shù)據(jù)659855多于一個(gè)眾數(shù)原始數(shù)據(jù):252828364242Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL定類數(shù)據(jù)的眾數(shù)(算例【例】根據(jù)第三章表3-1中的數(shù)據(jù)計(jì)算眾數(shù)表3-1某城市居民關(guān)注廣告類型的頻數(shù)分布解:這里的變量為告類型”,這是個(gè)定類廣告類型人數(shù)(人)比例頦率%)變量,不同類型的就是變量值。我們看商品廣告0.560在所調(diào)查的200人服務(wù)廣告0.255關(guān)注商品廣告的人數(shù)金融廣告0.045最多,為112人,占總被房地產(chǎn)廣告0.0808.0調(diào)查人數(shù)的56%,因此眾招生招聘廣告0.0505.0數(shù)為“商品廣告”這其他廣告0.010l.0類別,即合計(jì)20190M=商品廣告Evaluauononr.chAsposeslidesforNET4odientPEvaluationonly.CreatedwithAsposeSlidesforNET4.0dientProfilo71Copyright2019-2019AsposePtyL定序數(shù)據(jù)的眾數(shù)(算例)【例】根據(jù)第三章表3-2中的數(shù)據(jù)計(jì)算眾數(shù)表32甲城市家庭對(duì)住房狀況評(píng)價(jià)的頻數(shù)分布解:這里的數(shù)據(jù)為甲城市定序數(shù)據(jù)。變量為回答類別戶數(shù)(戶)百分比(%)回答類別”。甲城市中對(duì)住房表非常不滿意24不滿意的戶數(shù)最不滿意3為108戶,因此眾般31數(shù)為“不滿意滿意類別,即非常滿意10M=不滿意合計(jì)3001000Evaluauononr.chA