学习统计学第一课

数据类型

类型:分类数据,顺序数据,数值型数据,

总体:包含所研究的全部个体的集合,

样本:从总体中抽取的一部分元素的集合,

抽样误差:由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的误差。

一、众数(Mode)是统计学名词,在统计分布上具有明显集中趋势点的数值,代表数据的一般水平(众数可以不存在或多于一个)。 修正定义:是一组数据中出现次数最多的数值,叫众数,有时众数在一组数中有好几个。用 M 表示。 理性理解:简单的说,就是一组数据中占比例最多的那个数。

例如[1,2,3,4,5,5,5]  众数就是5。

二、中位数(又称中值,英语:Median),统计学中的专有名词,代表一个样本、种群或概率分布中的一个数值,其可将数值集合划分为相等的上下两部分。

对于有限的数集,可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个,通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。

例如[1,2,3,4,5,6,7]  中位数为4 ,注意:个数是奇数和偶数

三、平均数,来源https://baike.baidu.com/item/%E5%B9%B3%E5%9D%87%E6%95%B0/11031224?fr=aladdin

统计学术语,是表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。解答平均数应用题的关键在于确定“总数量”以及和总数量对应的总份数。

在统计工作中,平均数(均值)和标准差是描述数据资料集中趋势和离散程度的两个最重要的测度值。算术平均数

arithmetic mean

算术平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。它是反映数据集中趋势的一项指标。

把n个数的总和除以n,所得的商叫做这n个数的算术平均数。 [1]

公式:

几何平均数,geometric mean,n个观察值连乘积的n次方根就是几何平均数。根据资料的条件不同,几何平均数分为加权和不加权之分。 [1]

公式:



四、分位数:

来源:

https://baike.baidu.com/item/%E5%88%86%E4%BD%8D%E6%95%B0/10064158?fr=aladdin

分位数(Quantile),亦称分位点,是指将一个随机变量概率分布范围分为几个等份的数值点,常用的有中位数(即二分位数)、四分位数百分位数

分位数指的就是连续分布函数中的一个点,这个点对应概率p。若概率0<p<1,随机变量X或它的概率分布的分位数Za,是指满足条件p(X≤Za)=α的实数

五、极差又称范围误差或全距(Range),以R表示,是用来表示统计资料中的变异量数(measures of variation),其最大值与最小值之间的差距,即最大值减最小值后所得之数据max-min

六、方差:方差是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。

方差是衡量源数据和期望值相差的度量值。

七、标准差StandardDeviation),在概率统计中最常使用作为统计分布程度(statisticaldispersion)上的测量。标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度。测量到分布程度的结果,原则上具有两种性质

八、平均差(Mean Deviation)是表示各个变量值之间差异程度的数值之一。指各个变量值同平均数的离差绝对值算术平均数

平均差异大,表明各标志值与算术平均数的差异程度越大,该算术平均数的代表性就越小;平均差越小,表明各标志值与算术平均数的差异程度越小,该算术平均数的代表性就越大。因离差和为零,离差的平均数不能将离差和除以离差的个数求得,而必须将离差取绝对数来消除正负号。平均差是反应各标志值与算术平均数之间的平均差异。

九、四分位差(quartile deviation),它是上四分位数(Q3,即位于75%)与下四分位数(Q1,即位于25%)的差。

计算公式为:Q = Q3-Q1

四分位差反映了中间50%数据的离散程度,其数值越小,说明中间的数据越集中;其数值越大,说明中间的数据越分散。四分位差不受极值的影响。此外,由于中位数处于数据的中间位置,因此,四分位差的大小在一定程度上也说明了中位数对一组数据的代表程度。四分位差主要用于测度顺序数据的离散程度。对于数值型数据也可以计算四分位差,但不适合分类数据。

四分位数是将一组数据由小到大(或由大到小)排序后,用3个点将全部数据分为4等份,与这3个点位置上相对应的数值称为四分位数,分别记为Q1(第一四分位数),说明数据中有25%的数据小于或等于Q1,Q2(第二四分位数,即中位数)说明数据中有50%的数据小于或等于Q2、Q3(第三四分位数)说明数据中有75%的数据小于或等于Q3。其中,Q3到Q1之间的距离的差的一半又称为分半四分位差,记为(Q3-Q1)/2。

十、异众比率(variation ratio)是统计学名词,是统计学当中研究现象离中趋势的指标之一。异众比率指的是总体中非众数次数与总体全部次数之比。换句话说,异众比率指非众数组的频数占总频数的比例。


十一、离散系数又称变异系数,是统计学当中的常用统计指标。离散系数是测度数据离散程度的相对统计 量,主要是用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大,说明数据的离散程度也大;离散系数小,说明数据的离散程度也小。


十二、偏态系数又称偏差系数,说明随机系列分配不对称程度的统计参数,用Cs表示。和Cv只能反映频率密度分配曲线的平均情况和离散程度,而不能反映其对称(即偏态)情况,所以必须再引入一个参数,即偏差系数Cso。偏态系数绝对值越大,偏斜越严重。

偏态系数以平均值中位数之差对标准差之比率来衡量偏斜的程度,用SK表示偏斜系数:偏态系数小于0,因为平均数在众数之左,是一种左偏的分布,又称为负偏。偏态系数大于0,因为均值在众数之右,是一种右偏的分布,又称为正偏。

偏态系数是根据众数中位数均值各自的性质,通过比较众数或中位数与均值来衡量偏斜度的,即偏态系数是对分布偏斜方向和程度的刻画 [1] 。一般认为,没有百年以上的资料,偏态系数的计算结果很难得到一个合理的数值。


十三、峰态系数( coefficient of kurtosis)即“峰度”。设随机变量X的数学期望与方差统计学分别为EX和var(x)≠o,:£一3为x的峰度。它是反映X的密度函数曲线在众数附近的“峰”的尖峭程度的数字特征。正态分布的峰度为0,其他分布的峰度是以正态分布为标准描述该分布密度形状为陡峭或平坦的数字特征。

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