[管理学]应用统计学第2讲.ppt

时间序列数据—线图（线图的制作） 绘制线图时应注意以下几点 时间一般绘在横轴，指标数据绘在纵轴 图形的长宽比例大致为10：7 一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断 时间序列数据—线图（实例） 【例】我国1991～2003年城乡居民家庭的人均收入数据如表。试绘制线图 ￥ ＄ 1991～2003年城乡居民家庭人均收入 年份 城镇居民(元) 农村居民(元) 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 1700.6 2026.6 2577.4 3496.2 4283.0 4838.9 5160.3 5425.1 5854.0 6280.0 6859.0 7702.8 8472.2 708.6 784.0 921.6 1221.0 1577.7 1926.1 2091.1 2162.0 2210.3 2253.4 2366.4 2475.6 2622.2 时间序列数据（由 Excel 绘制的线图） 两个变量间的关系—二维散点图 展示两个变量之间的关系 用横轴代表变量x，纵轴代表变量y，每组数据(xi ， yi)在坐标系中用一个点表示，n组数据在坐标系中形成的n个点称为散点，由坐标及其散点形成的二维数据图 降雨量/mm 产量/kg/hm2 25 2250 40 3450 58 4500 68 5750 110 5800 98 7500 120 8250 两个变量间的关系—二维散点图 多变量数据—雷达图（要点） 也称为蜘蛛图（spider chart） 雷达图（Radar Chart）是显示多个变量的常用图示方法 在显示或对比多变量的数值总和时十分有用 假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比 可用于研究多个样本之间的相似程度 多变量数据—雷达图（雷达图的制作） 设有n组样本S1，S2，…Sn，每个样本测得P个变量X1，X2，Xp，要绘制这P个变量的雷达图，其具体做法是 先做一个圆，然后将圆P等分，得到P个点，令这P个点分别对应P个变量，在将这P个点与圆心连线，得到P个幅射状的半径，这P个半径分别作为P个变量的坐标轴，每个变量值的大小由半径上的点到圆心的距离表示 再将同一样本的值在P个坐标上的点连线。这样，n个样本形成的n个多边形就是一个雷达图 多变量数据—雷达图（实例） 【例】为研究某条河流的污染程度，环保局分别在上游、中游和下游设立取样点，每个取样点化验水中的五项污染指标，所得数据如表2-15。将各指标用雷达图表示出来，并分析该河流的主要污染源。 不同样本点的化验指标 指标1 指标2 指标3 指标4 指标5 上游 中游 下游 4.52 0.34 2.17 5.0 1.4 6.8 483 36 208 196 41 112 14 6 35 多变量数据—雷达图（由 Excel 绘制的对数坐标雷达图） 0.1 1 10 100 1000 指标 1 指标 2 指标 3 指标 4 指标 5 上游 中游 下游 河流污染指标雷达图 数据类型及图示（小结） 数据类型与显示 数值型数据 品质数据 分组数据 总计表 茎叶图 条形图 圆形图 环形图 直方图 箱线图 原始数据 时序数据 线 图 雷达图 多元数据 散点图 第4节 合理使用图表 3.4.1 鉴别图形优劣的准则 3.4.2 图表的欺骗性 3.4.3 统计表的设计 鉴别图表优劣的准则 一张好的图表应包括以下基本特征 显示数据 让读者把注意力集中在图表的内容上，而不是制作图表的程序上 避免歪曲 强调数据之间的比较 服务于一个明确的目的 有对图表的统计描述和文字说明 5种鉴别图表优劣的准则：一张好的图表应当 精心设计、有助于洞察问题的实质 使复杂的观点得到简明、确切、高效的阐述 能在最短的时间内以最少的笔墨给读者提供最大量的信息 是多维的 表述数据的真实情况 图表的欺骗性 没有纵坐标刻度：某公司营业额的时序图 图的标题陷阱 仅给出绝对值的变化而不是百分比的变化 拉伸纵坐标或压缩横坐标，造成图形更陡峭的效果 图表的欺骗性 压缩或拉伸横坐标造成不同的利润波动效果 改变条形图宽度和高度的比例，夸大食品支出的增长 图表的欺骗性 统计表的结构 2002～2003年城镇居民家庭抽样调查资料 项目 单位 2002年 2003年 调查户数 平均每户家庭人口 平均每户就业人口 平均每户就业面