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统计学知识点汇总
第一章:
统计学是收集、处理、分析、解析数据并从数据中得出结论的科学. 分类:描述统计、推断统计.
描述统计是研究数据收集、处理和描述的统计学方法. 推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法(内容包括参数估计和假设检验)。
变量:每次观察都会得到不同结果的某种特征。 分类变量:又称无序分类变量,观测结果表现为某种类别的变量。 顺序变量:又称有序分类变量,观测结果表现为某种有序类别的变量. 数值变量:又称定量变量,观测结果表现为数字的变量。 数据:1、分类数据2、顺序数据3、数值型数据 总体:包含所研究的全部个体(数据)的集合. 样本:从总体中抽取的一部分元素的集合. 样本量:构成样本元素的数目。
抽样方法:1、简单随机抽样2、分层抽样3、系统抽样4、整群抽样
简单随机抽样:从含有N个元素的总体中,抽取n个元素组成一个样本,使得总体中的每一个元素都有相同的机会(概率)被抽中。
分层抽样:也称分类抽样,在抽样之前先将总体的元素划分为若干层(类),然后从各个层中抽取一定数量的元素组成一个样本.
软件应用:用Excel抽取简单随机样本。
第二章:
一、定性数据的图示:1、条形图2、帕累托图3、饼图4、环形图
条形图:是用宽度相同的条形来表示数据多少的图形,用于观察不同类别的多少或分布状况。
帕累托图:是按各类别出现的频数多少排序后绘制的条形图.通过对条形的排序,容易看出哪类频数出现的多,哪类出现的少.
饼图:主要用于表示一个样本(或总体)中各类别的频数占全部频数的比例. 用图表展示定量数据:
生成定量数据的频数分布表时,需要先将原始数据按照某种标准分成不同的组别,然后统计出各组别的数据频数即可。
一组数据所分的组数K应不少于5组且不多于15组. 组距=(最大值-最小值)/组数 组数=全距 /组距
每组组距均相等称为等距数列,反之则为异距数列 在比较等距数列与异距数列的次数分布时常用: 次数密度=本组次数/本组组距 2。组中值 class midpoint
组中值=(本组上限+本组下限)/2或组中值=(本组假定上限+本组假定下限)/2
二、定量数据的图示:1、分组数据看分布:直方图2、未分组数据看分布:茎叶图和箱线图、垂线图和误差图
最小值 25%四分位数 中位数 75%四分位数 最大值 箱线图的示意图:
3、两个变量间的关系:散点图是用二维
坐标展示两个变量之间关系的一种图形。
4、比较多个样本的相似性:雷达图和轮廓图
雷达图是从一个点出发,用每一条射线代表一个变量,多个变量的数据点连接起来成线,即围成一个区域,多个样本围成多个区域,就是雷达图,利用它也可以研究多个样本之间的相似程度. 5、掌握各种图标的绘制,直方图与条形图的区别、茎叶图与直方图的区别。 三、合理使用图表
Excel应用:生成定性/定量数据的频数分布表(操作步骤).
第三章:用统计量描述数据
一、水平的度量:平均数:计算形式: =总体标志总量/总体单位总量 (一)简单均数 (二)加权均数 中位数:是一组数据排序后处于中间位置的数值,用Me表示。
众数:是一组数据中频数最大的变量值,直观地反映了数据的集中趋势。是度量定类数据集中趋势的测度。一般用Mo表示.
四分位数:是一组数据排序后处于25%和75%位置上的值。它是通过3个点将全部数据等分为四部分,其中每部分包含25%的数据。显然,中间的四分位数就是中位数,因此通常所说的四分位数是指处在25%位置上和处在75%位置上的数值。
二、差异的度量:1、极差是一组数据的最大值与最小值之差,也称全距,用R表示。由于极差只是利用了一组数据两端的信息,因而容易受极值端的影响,不能全面反映差异状况。
2、四分位差是一组数据75%位置上的四分位数与25%位置上的四分位数之差,也称为内距或四分间距,用Qd表示,反映了中间50%数据的离散程度,其数值越小说明中间的数值越集中,数值越大说明中间的数值越分散,四分位差不受极值的影响。 3、样本方差和标准差:
方差是度量数值变量离散程度的基本测度。n个同性质独立变量和的方差等于各个变量方差之和。 n个同性质独立变量平均数的方差等于各变量方差平均数的1/n。
4、标准分数:测度每个数值在该组数据中的相对位置,并可以用它来判断一组数据中是否有离群点,它是某个数据与其平均数的离差除以标准差后的值.
三、比较几组数据的离散程度:离散系数是一组数据的标准差与其相应的平均数之比,它消除了数据水平高低和计量单位对标准差大小的影响。主要用于比较不同样本数据的离散程度,离散系数越大说明数据的离散程度也越大,离散系数越小说明数据的离散程度也越小. 计算公式是: Vs=S/x 四、分布形状的度量
偏态系数
偏态系数为0时,数据是对称分布;偏态系数为负数时,数据是左偏分布,也称为负偏态;偏态系数为正数时,数据是右偏分布,也称为正偏态。偏态系数越大表明偏离程度越大. 峰态系数
峰度系数为3时,数据是对称分布;峰度系数大于3时,数据是尖峰分布;峰度系数小于3时,数据是平峰分布.
软件应用:用Excel计算描述统计量。
第一步:选择【工具】-【数据分析】.在分析工具中选择【描述统计】。单击【确定】。
第二部:将原始数据所在的区域输入【输入区域】;在【输出选项】中选择结果的输出位置;选择【汇总统计】。单击【确定】
第四章:概率分布
事件发生可能性大小的度量就是概率.
随机变量的概率分布1、有些随机变量只能取有限个值,称为离散型随机变量。2、有些则可以取一个或多个区间中的任何值,称为连续性随机变量。 描述随机变量集中程度的统计量称为期望值.
一、离散型随机变量的概率分布(二项分布、超几何分布、泊松分布)
1、二项分布(binomial distribution):互斥现象;独立事件;每次成功概率为p(不成功概率为q)。n次试验,成功x次,每次成功的概率p,则成功x次的概率P为 2、超几何分布
(hyper geometric distribution)样本抽取后不放回时的离散型概率分布.N个总体有T次成功次数,则抽取n次中有x次成功的概率。例:6名业务骨干中的3人在职时间超过了5年。随机抽取这6人中的4人,恰好有2人在职时间超过了5年的概率。 3、泊松分布(Poisson distribution)
事件在一段时(空)间内连续发生时指定次数事件的概率。
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