商務(wù)與講解統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)

第二章描述性統(tǒng)計(jì)：表格與圖形1.分類數(shù)據(jù)(qualitativedata)匯總法匯總表(summarytable)表示一組分類項(xiàng)目的頻率、數(shù)量或百分比。1.1頻數(shù)分布(frequencydistribution）是一種數(shù)據(jù)的表格匯總，表示在幾個(gè)互不重疊組別中的每一級(jí)項(xiàng)目的個(gè)數(shù)(即頻數(shù))。

1.分類數(shù)據(jù)(qualitativedata)匯總法1.4條形圖(barchart)

是一種圖形方法，用來(lái)描繪已匯總的品質(zhì)型數(shù)據(jù)的頻數(shù)分布、相對(duì)頻數(shù)分布或百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布。1.

分類數(shù)據(jù)(qualitativedata)匯總法

1.5餅形圖(piechart)就是把一個(gè)陰圈分成幾塊，每一塊代表不同的種類，每一塊的大小根據(jù)每一種類的百分比而有所不同。1.分類數(shù)據(jù)(qualitativedata)匯總法1.6排列圖(Paretochart也稱為帕雷托圖)，不同類別的數(shù)據(jù)的反應(yīng)根據(jù)其頻率和累積的百分比以降序排列在一個(gè)圖上。排列圖可以辨別排列原理發(fā)生的情形。

例1例2

2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.2相對(duì)頻率分布和百分比分布：

2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.3打點(diǎn)圖(dotplot)是一種最簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)圖形匯總方式。橫軸表示觀察值的值域，每一個(gè)數(shù)據(jù)值由位于橫軸上的點(diǎn)表示。2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.4直方圖(histogram)是一種常用的數(shù)量型數(shù)據(jù)的圖形描述方式。由先前已匯總出的頻數(shù)分布、相對(duì)頻數(shù)分布或百分?jǐn)?shù)頻數(shù)分布等資料可構(gòu)建直方圖。2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.6累計(jì)分布(cumu1ativedistribution)：表示小于或等于每一組上組限的數(shù)據(jù)項(xiàng)。2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.7累計(jì)曲線(ogive)是顯示累積分布的一種圖形。橫軸顯示數(shù)值，縱軸顯示累積頻數(shù)、累積相對(duì)頻數(shù)或累積百分?jǐn)?shù)頻數(shù)。2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.7.1百分比折線圖：百分比折線圖是把每一組的中點(diǎn)所代表的各自的百分比造成線而形成的。2.數(shù)量型數(shù)據(jù)(quantitativedata)匯總法2.7.2累計(jì)百分比折線圖：累積百分比折線圖顯示沿X軸為感興趣的變量，沿Y軸為累積百分比。3.探索性數(shù)據(jù)分析：莖葉顯示探索性散據(jù)分析(exploratorydataanalysis)由技術(shù)簡(jiǎn)單算術(shù)和易畫的圖形組成，可以用于快速地匯總數(shù)據(jù)。莖葉顯示(stem-and-leafdisplay)這種技術(shù)可以同時(shí)用于顯示等級(jí)順序和數(shù)據(jù)集的形狀。4.交叉分組表和散點(diǎn)圖4.1交叉分組表(crosstabulation)是一種匯總兩個(gè)變量數(shù)據(jù)的方法。辛普森悖論4.交叉分組表和散點(diǎn)圖4.2散點(diǎn)圖和趨勢(shì)線散點(diǎn)圖(scatterdiagram)是對(duì)兩個(gè)數(shù)量變量間的關(guān)系的圖形表述，趨勢(shì)圖(trendline)是顯示相關(guān)性近似程度的一條直線。相對(duì)頻率分布和百分比分布折線圖3.1統(tǒng)計(jì)學(xué)（statistics）：統(tǒng)計(jì)學(xué)是數(shù)據(jù)的科學(xué)。它包括數(shù)據(jù)的收集、分類、概括、整理、分析以及解釋統(tǒng)計(jì)學(xué)通常應(yīng)用于兩種類型的問(wèn)題：（1）概括、描述以及探索數(shù)據(jù)。（2）利用樣本數(shù)據(jù)推斷被選取樣本的數(shù)據(jù)集的性質(zhì)致力于數(shù)據(jù)集的整理、概括以及描述的統(tǒng)計(jì)學(xué)分支稱作描述性統(tǒng)計(jì)。利用樣本數(shù)據(jù)對(duì)一個(gè)很大的數(shù)據(jù)集作出推斷的統(tǒng)計(jì)學(xué)分支稱作推斷統(tǒng)計(jì)學(xué)。4.統(tǒng)計(jì)學(xué)要素3.2統(tǒng)計(jì)要素：（1）統(tǒng)計(jì)總體(population)：是我們感興趣的目標(biāo)的數(shù)據(jù)集（通常很大，有時(shí)是概念上的）；（2）樣本(sample)：是取自目標(biāo)總體的數(shù)據(jù)子集；（3）試驗(yàn)單位(Experimentalunit)：測(cè)量值采集的對(duì)象(例如，人、事物、交易、標(biāo)本或者事件)。一個(gè)總體由對(duì)許多試驗(yàn)單位采集的數(shù)據(jù)組成；（4）變量(variable)：是單個(gè)試驗(yàn)單位的特征或性質(zhì)；（5）個(gè)體(element)是指作為數(shù)據(jù)來(lái)源的實(shí)體；（6）觀測(cè)值（observation）：對(duì)某一特定個(gè)體搜集的度量值的集合。4.統(tǒng)計(jì)學(xué)要素(1)品質(zhì)變量(qualitativeVariable)用品質(zhì)型數(shù)據(jù)表示的變量。(2)數(shù)量變量(quantitativevariable)用數(shù)量型數(shù)據(jù)表示的變量。5.變量類型搜集數(shù)據(jù)需要按下列幾種測(cè)量尺度之一來(lái)度量：名義尺度、順序尺度、間隔尺度和比率尺度。測(cè)量尺度決定了數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的信息量，并指出非常適合于應(yīng)用的數(shù)據(jù)描述和統(tǒng)計(jì)分析。(1)名義尺度(nominalscale):當(dāng)數(shù)據(jù)是用來(lái)確認(rèn)個(gè)體屬性的標(biāo)簽或名稱時(shí)，相應(yīng)變量的測(cè)量尺度稱為名義尺度；6.測(cè)量尺度(2)順序尺度(ordinalscale):如果數(shù)據(jù)顯示是名義數(shù)據(jù)的性能和數(shù)據(jù)的順序或等級(jí)之間的差別，這種變量的測(cè)量尺度就是順序尺度；6.測(cè)量尺度(3)間隔尺度(intervalscale):如果數(shù)據(jù)具有順序數(shù)據(jù)的性能，并可以按某一固定度量單位表示數(shù)值間的間隔，這種變量的測(cè)量尺度就是間隔尺度(intervalscale)。(4)比率尺度(ratioscale):如果數(shù)據(jù)具有間隔數(shù)據(jù)的所有性能，并且兩個(gè)數(shù)值之比是有意義的，這種變量的測(cè)量尺度就是比率尺度。像距離、高度、重量和時(shí)間等變量都用比率尺度度量。6.測(cè)量尺度為了便于統(tǒng)計(jì)分析，有必要對(duì)截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分。(1)截面數(shù)據(jù)(cross-sectionaldata):搜集的是在同一時(shí)點(diǎn)或近似同一時(shí)點(diǎn)上的數(shù)據(jù)。（見(jiàn)表1-1）(2)時(shí)間序列數(shù)據(jù)(timeseriesdata)：搜集的是在幾個(gè)時(shí)期內(nèi)的數(shù)據(jù)。7.截面數(shù)據(jù)和時(shí)間序列數(shù)據(jù)(1)描述統(tǒng)計(jì)(descriptivestatistic)

:將數(shù)據(jù)以表格、圖形或數(shù)值形式表現(xiàn)出來(lái)，這類統(tǒng)計(jì)方法被稱為描述統(tǒng)計(jì)。