leyu·乐鱼(中国)体育官方网站

　　二 变异特性量（离散特性量） 由上述例子可知，均匀数无别，原始数 据的离散水准大概分别，故务必引入离散特 征量，或称变异特性量。常用样本的变异程 度目标有：极差、方差、规范差和变异系数。

　　1.类型 极差（全距） 规范差 方差 规范误 均匀差  变异系数等  常用样本的变异水准目标有：极差、方差、 规范差和变异系数

　　1.数据排序（sort）：升序（小 大）、降序 （大 小） 2.求极差（range）或全距：所少睹据中的最 大值和最小巡视值的差数称极差。 3.确定组数和组距（class interval）

　　等，称为组距。 组距小则组数众 组数和组距互相肯定： 组距大则组数小 组距=极差∕组距

　　正在分别个人间或分别组间存正在变异性。 （如体高、体重、性别等）  观测值(observation):指对变量的发扬举行 巡视或丈量所得到的数值，这些数值有时 也称为变数。

　　值。 （2） 注解： a．如巡视数为偶数，取居中两个数 的算术均匀数为中位数。 b．如以百分位透露，中位数即为。  c. 数据原料呈偏态分散时，众用中位数，此 时，中位数对数据鸠合性的胸怀比算术均匀 数为优。

　　四、原始数据的检验与查对 数据检验与查对，应小心以下三个方面 （一）数据自身偏差

　　1. 记实不全：丧失、损坏、漏掉 2. 记录差池：笔误、捏造 3. 丈量器械禁止：丈量手艺不熟练等缘故所形成 的差池 于是看待特数值（如极大或极小的），应屡屡核 实。

　　目。  样本均方是总体方差的无偏揣摸值，民风上 称样本为均方，总体为方差。

　　原料中最大巡视值与最小巡视值的差数。  用极差来代外全部样本的变异度很彰彰 有缺陷。

　　部的巡视值来胸怀原料变异数。  ①离均差平方和：离均差平方后加起来， 即离均差平方和 2  样本SS= ( y  y)

　　1.方柱形图（histogram）（P书39-40）  合用于透露贯串性变数的次数分散  2. 条形图 (Bar Chart)  合用于间断性变数和属性变数原料

　　要透露变数中百般属性或百般间断性数据观 察值总巡视个数中的百分比。 4. 众边形（polygon） 透露贯串性变数原料的一种普遍伎俩，且正在 统一图上可比拟两组以上的原料 5. 线形图（dynamic curve graph） 透露数据的动态转移趋向。

　　1 数目性状原料：简称数性原料，可分两类： ①贯串性变数（continuous variable）或计量资 料  可能用器械直接丈量的量，如身高、体重等。  特性：贯串性变量，不间断量。 ②不贯串性或间断性变数（discontinuous or discrete variable）或计数原料  计数获得的数性原料，通常都是自然数，如人数， 天数，种子数。  特性：以整数计量，非贯串性变量，间断性量。

　　理归类，使其编制化，便于统计说明，从而 得出准确的科学结论。 一．原料的观点  界说：原料是指磋议对象的新闻资料。  特色：

　　 二、均匀数（average）:  1. 界说：是数据的代外值，透露原料中巡视值的中

　　心地点，而且可行动原料的代外而与另一组原料相 比拟。均匀数正在统计数中首要有算术均匀数、中数、 众数、几何均匀数。简称均值。 2. 类型: 算术均匀数（arithmetic mean）乐鱼体育官网、几何平 均数（geometric mean）、谐和均匀数 （harmonic mean）、加权均匀数等。算术均匀 数最厉重，通常不指明的都是算术均匀数。

　　4. 定组限（class limit）和组中点值（组值，class value）  组值最好为整数或于巡视值的位数无别，便于推算， 组限要真切，最比如原始原料的数字众一位小数， 如许归组时不致含混不清。  选每一组的中点值卓殊厉重，这一点选定后，则该 组组限确定，其余各组的中点和组限有可确定。  每一组的中点值以逼近最小巡视值为好。  组中值= 组上限  组下限

　　1，5，9 =4 4，5，6 =1 5，5，5 =0 可睹，规范差大，变异大；规范差最 小为0，透露无变异。

　　进程。 随机：整个的对象（个人）都有相称的机遇 被抽取。 随机抽样所得的样本称随机样本。

　　体所构成的集团。 样本：直接巡视丈量磋议的对象。 总体和样本的根本构成单元都是个人，由有 限个个人构成的总体称为有限总体，反之为 无穷总体。构成样本的个人少的样本称为小 样本，反之，为大样本。

　　正在现实磋议中另有一类假念总体。比方进 行几种饲料的豢养试验，现实上并不存正在用这 几种饲料举行豢养的总体，只是假设有如许的 总体存正在，把所举行的试验作为是假念总体的 一个样本； 样本中所包罗的个人数目叫样本容量或大 小(sample size)，样本容量常记为n。凡是把 n≤30的样本叫小样本，n 30的样本叫大样本。 磋议的宗旨是要明白总体，然而能观测到 的却是样本，通过样历来推想总体是统计说明 的根本特色。

　　响应原始数据的整个特性。 比方：1，5，9 4，5，6 5，5，5 三组样本算术均匀数都是5，但它们的离散水准不 同。 别的，算术均匀数也不肯定正好是中央地点的 一个数，正在分散偏态境况下，高于均匀数的有大概 是倒数第二名，低于均匀数的有大概是正数第二名。

　　均差个数。  通常地：样本自正在度等于巡视值的个数（n） 减去限制条目的个数，即  V=n-k

　　(1) 涵义：量度原始数据绝对变异水准的 数学目标，透露一个样本的变异度。 (2) 数学描写 a．公式

　　准确性：变异量重现性目标。统一对象反复 丈量，一概性高，准确度高。 准确性是切实性的须要条目。

　　分为有用和无效两种，有用又可分正效和负 效两种。 互作是指要素的协同效应，总效应不等于 分效应之和即证据具有要素互作，总效如大 于分效应之和为具有正互作效应，总效如小 于分效应之和为具有负互作效应。

　　四、众数（Mo） （1） 观点：统一原料中，巡视值显露 频次最众的数值。 （2） 注解：众数大概不止一个，也此 时常界说最小众数或最群众数。或者也大概 没有众数。

　　位数及众数相称  2 谐和均匀数 几何均匀数 算术均匀数  3 常用的鸠合特性量为算术均匀数，正在非参 数考验中也用中位数。

　　（1）描写数据绝对变异水准的量，规范 差大，变异大；规范差小，变异小。 （2）规范差的单元与均匀数无别。 （3）原始数据±常数，所得的新规范差 与原始规范差相称。 （4）原始数据推广或缩小不等于零的k 倍，所得的新规范差是原规范差的k倍。 （5）规范差是方差的算术平方根。

　　（1） 涵义：量度原始数据相对变异程 度的数学目标。 （2） 数学描写 公式：CV＝

　　a．受规范差、均匀数两者的限制。 b．是一个相比拟值，无单元。 c．可能举行分别类型、本质和巨细 的样本之间的比拟。 d．变异系数最小时为0，最大可越过 100%。

　　例：应用推算器推算样本4，5，7的均匀 数，规范差和变异系数。 (1)开机：按on （注： 闭机 按off） (2)进入统计功效：按分别型号推算器的 仿单举行，屏幕显示STAT或 SD即透露成 功。

　　2 质地性状原料：简称质性原料，指不行或不 易直接丈量能巡视的性状原料，如颜色、性 别、状况等描写性特性。常用两种伎俩数目 化： ① 等第评定： 如人的强壮状态分为优， 良，通常，差；糊口状况分为生或死等。 ② 统计次数法或归类计数：于肯定总样 或样本内，统计其具有某性情状的个人数目 及具有分别性状的个人数目，按种别计其次 数或相对次数。如黄花64朵，白花56朵。

　　方差等）  统计量：样本的特性量。（样本均匀数、样 本方差等）  两者的联系：通过统计量揣摸阴谋参数。

　　常用希腊字母透露参数，比方用μ透露总 体均匀数，用σ透露总体规范差； 常用拉丁字母透露统计量，比方用 示样本均匀数，用S透露样本规范差。 外

　　书举行，（有的较简陋的没有存贮功效的计 算器，如SHARP 506型不需此程序）。 如CASIO fx-82型，需依序按下：shift 、 AC 、 ＝ 判决伎俩：巡视n是否等于0，如显示 n=0透露胜利。

　　第三章 均匀数、变异数 第一节 鸠合特性量 一 鸠合的寓意 一组变数的鸠合趋向，即变数分散的中央位 置。 类型：均匀数（arithmetic mean）、中位数 （median）、众数（mode）等。

　　也可可用相似次数分散的伎俩来料理。  把原料按百般质地性状举行分类  分类数等于组数