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第 4 章 数据分布特征的测度 §4.1 集中趋势的测度 §4.2 离散程度的测度 数据分布的特征 数据分布特征的测度 集中趋势(Central tendency) 分类数据:众数 众数(mode) 出现次数最多的变量值 不受极端值的影响 一组数据可能没有众数或有几个众数 主要用于分类数据,也可用于顺序数据和数值型数据 众数(不唯一性) 无众数原始数据: 10 5 9 12 6 8 分类数据的众数 (例题分析) 顺序数据的众数 (例题分析) 顺序数据:中位数和分位数 中位数(median) 排序后处于中间位置上的值 中位数(位置的确定) 顺序数据的中位数 (例题分析) 数值型数据的中位数 (9个数据的算例) 【例】:9个家庭的人均月收入数据 原始数据: 1500 750 780 1080 850 960 2000 1250 1630 排 序: 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 数值型数据的中位数 (10个数据的算例) 【例】:10个家庭的人均月收入数据 排 序: 660 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 四分位数(quartile) 排序后处于25%和75%位置上的值 四分位数(位置的确定) 顺序数据的四分位数 (例题分析) 数值型数据的四分位数 (9个数据的算例) 【例】:9个家庭的人均月收入数据 原始数据: 1500 750 780 1080 850 960 2000 1250 1630 排 序: 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 数值型数据的四分位数 (10个数据的算例) 【例】:10个家庭的人均月收入数据 排 序: 660 750 780 850 960 1080 1250 1500 1630 2000 位 置: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 数值型数据:均值 均值(mean) 集中趋势的最常用测度值 一组数据的均衡点所在 体现了数据的必然性特征 易受极端值的影响 用于数值型数据,不能用于分类数据和顺序数据 简单均值与加权均值(simple mean / weighted mean) 已改至此!! 加权均值(权数对均值的影响) 甲乙两组各有10名学生,他们的考试成绩及其分布数据如下 甲组: 考试成绩(x ): 0 20 100 人数分布(f ):1 1 8 乙组: 考试成绩(x): 0 20 100 人数分布(f ):8 1 1 均值(数学性质) 1. 各变量值与均值的离差之和等于零 调和平均数(harmonic mean) 均值的另一种表现形式 易受极端值的影响 计算公式为 调和平均数 (例题分析) 几何平均数(geometric mean) n 个变量值乘积的 n 次方根 适用于对比率数据的平均 主要用于计算平均增长率 计算公式为 几何平均数 (例题分析) 【例】某水泥生产企业1999年的水泥产量为100万吨,2000年与1999年相比增长率为9%,2001年与2000年相比增长率为16%,2002年与2001年相比增长率为20%。求各年的年平均增长率。 几何平均数 (例题分析) 【例】一位投资者购持有一种股票,在2000、2001、2002和2003年收益率分别为4.5%、2.1%、25.5%、1.9%。计算该投资者在这四年内的平均收益率 众数、中位数和均值的关系 众数、中位数和均值的特点和应用 众数 不受极端值影响 具有不唯一性 数据分布偏斜程度较大时
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