导图社区 统计学第3章数据的图表展示
统计学第3章数据的图表展示:品质数据的整理与展示:累积频数:是将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数(方法:向上,向下)。
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计量经济学 第5章自相关性知识总结,包括自相关性定义产生的原因、自相关性的后果、自相关性的检验、自相关性的解决方法等。
计量经济学 第6章 多重共线性知识总结,包括多重共线性及其产生原因、多重共线性造成的影响、多重共线性的检验、多重共线性的解决方法等。
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数据的图表展示
品质数据的整理与展示
分类数据的整理与图示
频数与频数分布
频数:是落在某一特定类别或组中的数据个数
频数分布:把各个类别及落在其中的相应频数全部列出,并用表格形式表现出来,称为频数分布。
列联表:由两个或两个以上变量交叉分类的频数分布表也称为列联表。二维的列联表(两个变量交叉分类)也称为交叉表。
比例乘以100得到的数值称为百分比(%)
比率:是样本(或总体)中不同类别数据之间的比值。(可>1)
分类数据的图示
条形图:是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的图形。(纵置时也称柱形图)
对分类数据定性分析,不能用于时间序列数据
帕累托图:按各类别数据出现的频数多少排序后绘制的条形图
饼图
环形图
顺序数据的整理与图示
累积频数和累积频率
累积频数:是将各有序类别或组的频数逐级累加起来得到的频数(方法:向上,向下)
累积频率或累积百分比:是将各类有序类别或组的百分比逐级累加起来(方法:向上,向下)
顺序数据的图示
累积频率分布
频率图
数值型数据的整理与展示
数据分组
定义:是根据统计研究的需要,将原始数据按照某种标准分成不同的组别,分组后的数据称为分组数据。
方法
单变量值分组:是把每一个变量值作为一组
通常只适合离散变量,且变量值较少
组距分组:将全部变量值依次划分为若干个区间,并将一个区间的变量值作为一组。
连续变量或变量值较多
分组和编制频数分布表具体步骤
1、确定组数
2、确定各组的组距
3、根据分组整理成频数分布表
原则
上组限不再内。即当相邻两组的上下限重叠时,恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内,而计算在下一组内。(a≤x<b)
开口组通常以相邻组的组距作为其组距
组中值:每一组中下限值与上限值中间的值
数值型数据的图示
条形、饼图、环形图、累积分布图
只适用数值型
1、分组数据:直方图
定义:是用于展示分组数据分布的一种图形,它是用矩形的宽度和高度(即面积)来表示频数分布的。
与条形图区别
(1)条形图用条形的长度(横置)表示各类别频数的多少,其宽度固定;直方图用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度表示各组组距。
(2)条形图是分开排列;(由于分组数据具有连续性)直方图的各矩形通常是连续排列
(3)条形图主要展示分类数据;直方图主要用于展示数值型数据
2、未分组数据(原始数据):茎叶图和箱线图
茎叶图
反映原始数据分布的图形
可以看出数据的分布形状及数据的离散情况
通常以高位数值作为树茎,叶上只保留该数值的最后一个数字
与直方图相比
茎叶图既能给出数据的分布状况,又能给出每一个原始数值——保留了原始数据的信息
用于小批量数据
直方图虽能很好显示数据的分布,但不能保留原始数值
适用于大批量数据
箱线图
主要用于反映原始数据分布的特征,还可进行多组数据分布特征的比较
是由一组数据的最大值、最小值、中位数、两个四分位数这五个特征值绘制而成的
3、时间序列数据:线图
主要用于反映现象随时间变化的特征(分类数据不能用线图)
注意问题
时间一般在横轴,观测值绘在纵轴
一般应绘成横轴略大于纵轴的长方形(10:7)
一般纵轴数据下端从“0”开始
4、多变量数据
散点图
两个变量
气泡图
可用于展示三个变量之间的关系
雷达图(蜘蛛网)
显示或对比各变量的数值总和时十分有用
多个样本间相似程度
合理使用图表
“图优性”(好的图表应有以下特征)
(1)显示数据
(2)让读者把注意力集中在图形内容,而不是制作图形的程序
(3)避免歪曲
(4)强调数据之间的数额比较
(5)服务于一个明确的目的
(6)有对图形的统计描述和文字说明
图表制作标准?