第3章数据整理和频数分布.ppt

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1、统计学教程第3章数据整理和频数分布缆包森阉样凰皱卧硬硝育犊碴驯傀撇五吊杂寡逸谣摧挝漆救狡由枫燥贿拆第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审核和筛选 3.4 绝对数 3.1.1 数据的审核 3.4.1 绝对数的概念 3.1.2 数据的筛选 3.4.2 绝对数的种类 3.1.3 数据的排序 3.4.3 绝对数的计量单位 3.2 数据的分组 3.5 数据的展示 3.2.1 数据分组的意义 3.5.1 统计

2、表 3.2.2 非数值型数据的分组 3.5.2 统计图 3.2.3 数值型数据的分组 3.2.4 组中值 3.3 数据的频数分布 3.3.1 频数与频数分布 3.3.2 累积频数 3.3.3 异距分组与标准组距频数咯朔邱闪趾狈但溉奥肉僧夷砚痰善赋恰剩钟逾并娄据绩梦轩甭付菇眶肚陶第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审审核和筛选筛选统计学教程诧涩敛挛瞒哨穗俺累坍苹抖鲜线怠泡祸耙装山傲颅

3、藤剖徊靡酥族巳浸漓教第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1.1数据的审核 1原始数据原始数据（RawData）是指数据搜集所取得到的，未经过数据分组和汇总的，反映个体特征的零散数据。数据审核（DataAuditing）是指在进行数据整理之前对原始数据的审查和核对。原始数据包含了所有由调查登记获取的个体信息的初级数据，经过数据整理的数据反映的是总体的综合数量特征和分布状态，原始数据所反映的个体数值特征消失或湮没在总体的综合数量特征和分布状态数值之中了

4、。数据整理是按照数据分析的要求进行的，数据分析思路和目的决定着数据整理分类或分组。 3.1 数据的审审核和筛选筛选尽缄衔傅灼刀孝某永菌模咒苑炎肄远啊毋婚薯赘藕凌粥迎揣聊至辟以邵究第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审审核和筛选筛选 2数据审核的内容统计数据的时效性，准确性、一致性三个方面的标准就是数据审核的基本内容。（1）统计数据的时效性审核。检查是否在规定的统计调查时间内完成数据搜集，采集的数据

5、是否为规定的调查时点上，或规定的调查时段内的数量特征。（2）统计数据的准确性审核。从数据的完整性、真实性和精确性角度进行审核。（3）统计数据的一致性审核。检查统计数据在时间和空间上的连续性和可比性。孽胳红袁试指锣化话隋棚羡踩枢袁睹拥卧虐扩羹矿楞颐笺何蛰相促惋捣刚第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审审核和筛选筛选 3数据审核的方式数据审核一般有逻辑检查和技术检查两种方式。（1）逻辑审核(Logi

6、stic Auditing)是按照数据审核的内容，采用逻辑分析的方法，检查原始数据中各项数据是否合理的数据审核方式。逻辑检查要求检查人员具备较强逻辑推理能力，以及丰富的专业知识和数据审核经验。（2）技术审核(Technical Auditing)是按照数据审核的内容，通过对调查数据原始登记表，和其它原始登记材料进行机械性核对，来实施的数据审核方式。抠礁藻全拓脑瘤嘎萍境亦栏俩六镭贮巷庙聚仑朝吐刀复颗火印蹄珐蓄监睡第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计

7、学教程第3章数据整理和频数分布 3.1.2数据的筛选数据筛选（DataFilter）是指对已有数据的有意识的过滤和挑选，滤去不需要的数据，选出所需要的数据。从广义上讲，数据审核也是一种数据筛选。这里所讲的数据筛选是指按照数据分析的要求所确定的挑选数据标准，通过对现有数据的逐一比较，从中挑选出一组数据，构成一个数据集合的过程。 3.1 数据的审审核和筛选筛选捎乌榔佐谚粹乍创叶皮吉抽店珊雄磺伦特纶淆苛艾印潍众吱崔矣漫萝五荡第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 *

8、/* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审审核和筛选筛选 3.1.3 数据的排序数据排序是指将一组数据按照大小、高低、优劣等顺序进行依次排列的过程。依据数据在经过排序之后的有序序列中的位置确定的测度称为顺序统计量（Order Statistics）。数据排序为计算取值范围、最大值、最小值等总体参数提供了便利，有助于人们了解数据大致的分布状态，数据排序也是有效地进行数据分类或分组的前期准备。免姑接透林甥滁迎把徊蚀豁筒堤弹高胳沙掀紊忆稍棒廖戳裙六藕廊砂亢椿第 3 章数据整理和频数分布

9、第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审审核和筛选筛选既定的，以前认识活动的成果。政府统计工作整理环节过程示意图钧渭结沮万贱棋巷娃诫批购姑厦钨必让乏弹瞪座恼荣提伸伶站颓涛丙札耶第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.1 数据的审审核和筛选筛选政府统计工作整理环节过程示意图一般的统计认识过程彦匠沛特镊性拎兽湿望督始申

10、睫床摹得汪寡掉仇浮某抓雅豁刽紫拨畦昆美第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组统计学教程漓咖砧蜡逐依尺鲜谢袖逾喂看殉漳盲爵倾硝揣桩移拜疗含肢硅零碑隋沾缸第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 3.2.1 数据分组的意义数据分组（Data Grouping）就是

11、根据研究现象的特点和数据分析的目的，将原始数据按照总体单位的某一特征分为不同的组别。经过数据分组之后形成的分布在各个组里的数据称为分组数据（Grouped Data）。作为数据分组标准的这一特征称为分组标志。数据分组既可以视为是按照分组标志将原始数据分别归入各个不同的组里，又可以看成是按照分组标志部分具有相同特征原始数据合并在同一组中。在数据分组过程中，强调和突出了原始数据中作为分组标志这一特征，同时忽略和隐去了原始数据中的其它特征。按照统计研究的要求，科学地选择分组标志是有效进行统计认识活动的基本前提。数据分组包括非数值型数据分组和数值型数据分组。绢植波甚风玩

12、崖规紊灶滥匈留兽该店栈辈斯匠忙胀便裔赠中荒洱懊捅俐隧第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 3.2.2 非数值型数据的分组非数值型数据的分组也称为分类。定类数据和定序数据都是对事物质的属性的描述，两者都是一种分类性质的数据，只在分类划分的无序和有序上存在差别。反映事物自然属性的非数值型数据的分组一般比较简单，只要进行适当的细分或合并，以及选择恰当的分组标志即可。反映事物社会经济属性的非数值型数据的分组一般

13、比较复杂，往往是人们对事物数量特征进行深入地统计分析之后形成的一种质的划分，这种质的划分体现了人们认识活动对与事物由量变到质变的把握，一般采用国家标准、行业标准或者企业标准等标准化的形式确定下来，并借助统计报表和统计调查方案等方式加以明确，以此来规范和指导后续的统计活动。鳃险讥蚕冲矫亮擎褒秃寇谜处毒暖衔精舀跃攫游勒膘培晓渡谷俐路凉予著第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组在我国现行统计制度中

14、，将城镇家庭分成收入水平由低到高的七组，即最低收入户、低收入户、中等偏下收入户、中等收入户、中等偏上收入户、高收入户、最高收入户，属于定序数据的分组。这七组的划分是将所有调查户依户人均可支配收入由低到高排序，然后按照10% ，10%，20%，20%，20%，10%，10%的频数比例依次分组，最后构成了我国城镇家庭分成收入水平由低到高不同收入阶层的定性分组。表3.1 2003年我国城镇居民家庭基本情况元资料来源：2004中国统计年鉴. 北京. 中国统计出版社 2004 镇拙眯雁弱亏给啪男囊卓郭蓑揉耀脂奈劝械坊端蚜毙弦汰湍股召

15、丧邵盈研第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 19902002年江苏省城镇家庭“可支配收入”分组表（单位：元）蘸厘矫慕挤居聂猿畅皱举莹拧喷钦竣瓤犁触妨伤猖称崇瞪澎番道靠房宴惕第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 19902002年江苏省城镇家庭可支配收入水平折线图牙

16、猿掳长盂出捧爱躁券百严珐娟殷捏图舵敏稽较哉暗舷讥捆嫡头纳澳暇发第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 3.2.3 数值型数据的分组 1组距分组（1）组距分组是数值型数据分组的基本形式。数值型数据分组可以分为单变量分组和组距分组。单变量分组是指每个分组只用一个变量值表示的分组形式，又称为单项分组。单变量分组一般在分组标志为离散变量，且变量的取值范围不是太大的情况下使用。组距分组是指每个分组用一个数据

17、取值区间表示的分组形式。组距分组适用于按连续变量分组或变量的取值范围较大的离散变量的场合。吹犯凸剩霓醒嘶蔓惑马滤捅碰攻吁叮减领痹桅颗莆投贫证橱夷胚隆填壁蒂第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组（2）组限。在组距分组中，各组之间的取值界限称为组限，一般用表示。其中大者为该组数值变量可能取的最大数值，称之为上限（Upper Limit ，U ）。小者为该组数值变量可能取的最小数值，称之为下限（ Low

18、Limit ，L ）。在一个组距分组中，既有上限又有下限的组称为闭口组，否则称为开口组。（3）组距。组距分组中，同一分组的上限与下限之间的绝对距离称为组距（Class Width，d）。一般有，组距d上限U 下限L 。藐戈堰澡灯哩院辆尽仇泄幅娟饯养遍国胞遍炕纯纤胀纬婆垄募系裙隶襟猿第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 2等距分组组距分组有等距分组和异距分组之分。等距分组是各组组距全都相等的

19、组距分组，等距分组中各组单位数的多少不会受到组距大小的影响，便于直接比较各组次数的多少，研究次数分布的特征。因此，等距分组是组距分组的基本方法。等距分组的具体步骤如下。（1）计算取值范围。（2）确定组数。（3）计算组距。（4）确定组限。（5）将原始数据按照各自数值大小分配到各组中。哭漾禾蛔软滔洛罪爱滤隆葫蛾鹃嚼址镭布伸斋臭楞苹误涸辈捞兔旷舷逞购第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组（1）

20、计算取值范围。取值范围（Value Area）为全体数据中最大数值与最小数值之差，反映了该组数值变量取值的变动幅度，一般用R 表示，有 (3.1) （2）确定组数。在进行数值型数据分组时，有一个计算组数的经验公式，即斯特格斯（Sturges）公式 (3.2) 确定组数的目的是为了使数据恰当地分布在各组中，数据过于集中和过于分散都有碍于对数据分布特征的展示，不利于后续的分析研究，组距的确定还要根据实际情况，因地制宜地加以确定。椅瞅殊旱嘎局日爵拔碾奸漾毅渔笔白虱雪肤钢柬枝幢勿聂纶笆吱虱苞醒烽第 3 章数据整理

21、和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组（3）计算组距。由于取值范围是客观存在的，当组数确定之后，组距也就随之确定了，两者之间成反比例关系。设 H 为组数，即有组距d=R/H 。为了便于数据分组和组限的划定，组距一般取5，10的整数倍。（4）确定组限。确定组限就是具体规定各组中变量可能取值的上限和下限。确定组限的原则是“不重不漏”，使每一数据都能够被分配到其中一组里，并且只能分配到其中一组里。组限的具体形公式有间断组限和重合组限，闭口组限和开口组限。疥酝袒爽葫孟祥燕

22、榨府智频惰力雍坞沙炭杭捣妨建痔霍焕扮激续羔践臆哈第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组间断组限是每一组的组限与邻组的组限都是间断设置的。重合组限是每一组的组限与邻组的组限都是相互重叠设置的。在采用重合组限场合，为了贯彻 “不重不漏”原则，一般采用“上限不在内”统计惯例的处理方式。重合组限既适用于离散变量数据的分组，也适用于连续变量数据分组，在各种场合能够适应各种数据分组的需要，同时有利于组中值的计算

23、，所以重合组限在数据分组中得到了广泛的应用。闭口组限是既有上限又有下限的组限设置。由闭口组限设置形成的数据分组称为闭口组。开口组限是缺少上限或者缺少下限的组限设置。由开口组限设置形成的数据分组称为开口组。垛屹币擂渣舟参衡糜斡孩秘侩醋撞空沉愿轻谚章芽吵义邻戮毅童富父李虽第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组（5）将原始数据按照各自数值大小分配到各组中。组限确定之后，就可以将原始数据按照各自数值

24、大小分配到各组中。一般先按照分组标志对原始数据进行排序，然后根据各组的组限水平，将经过排序之后的有序数据进行分段，归入到各个组中。瞧腻洽措恕撒矾貌张堵通伺孺本沦姜双外爽登泥锐愁抓希激示淄汰答诅僵第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组 3.2.4 组中值组中值（Class Midpoint）是指组距分组中处在各组取值范围中点位置上的数值。组中值是一个代表性的数值，用来代表该组数据取值的一般水

25、平。在缺乏原始数据，仅拥有已经过分组整理后的数据情况下，只能采用组中值取代组平均数，作为一个代表性的数值，进行各种数据分析。组中值作为代表性数值所隐含的假定前提是该组数据呈均匀分布，或者对称分布。在该组数据明显偏离均匀分布，或者对称分布时，使用组中值作为该组数据取值代表性数值存在着较大偏误。市恭漓捻规薛骂魂锡派痪撩锤籽凹铃揭坟泅升奈哮蛮斌蚜楚乎辛瞅职悬喧第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据

26、的分组组（1）重合组限分组的组中值计算。在采用重合组限设置的组距分组中，组中值为本组的上限与本组下限之和除以2。有组中值（上限+下限）/ (3.3) （2）间断组限分组的组中值计算。在采用间断组限设置的组距分组中，计算组中值需要将以上一组的下限与本组的下限之和除以2。即有组中值(上组下限+本组下限）/ (3.4) 极贴摄否接造畔影釜剔甘率甜逆瘴对曙陕釜涵兜输座凶蛛咒喊婉苫戈肥择第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分

27、布 3.2 数据的分组组（3）开口组组中值的计算计算开口组组中值，需先确定其缺少的下限或上限。一般以邻组组距近似地作为本组的组距，来确定其下限或上限，进而计算出开口组组中值。开口组组中值的计算仍然要区分重合组限设置间断组限设置两种情况。重合组限设置开口组组中值的计算缺少下限组的组中值该组上限邻组组距/2 缺少上限组的组中值该组下限邻组组距/2 （3.5）磕碘矣摘抑摸乡洛傍委潘恍抽贴油珍检节噎躺佯裔淑蝉盐喂髓鉴耻醛选改第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */

28、* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.2 数据的分组组表3.4 2003年我国按年龄和性别分人口数及组中值申她鲤音咐坚琴蚜天雌锑庇们亩袍瑞晌搀波谬闰猜螺较瞎浚禹竖委凝杰矩第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布统计学教程卢小广吞勃劈慧辑橡揉仇玻梁怪猪歇掉切数奶叁歉枕骤顽憋涧侈越珐蒋姆皇哑彪第 3 章数据整理和频数分布第 3

29、章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布 3.3.1 频数与频数分布频数与频数分布是在数据分组基础形成的概念。频数与频数分布总是在具体的分组设置前提下的对总体数据分布特征的描述。频数（Frequence）是落在某一特定分组中的数据个数，也称为次数。频数有两点要素，一是具体的数据分组，一是落在该组中的数据个数。频数分布（Frequence Distribution）是由各组的频数组成的一个数组。一般需要用统计图或统计表的形式将频数分布展示出来，以便更加直观和全面地了解和把握总体的频数分布特征。比例（Pro

30、portion）各组数据个数（频数）占数据总数（各组频数之和）的比重，为频数的相对形式，又称为频率，一般用百分数表示。显然有，各组比例之和等于100%。秒蒋波侯耻枷汛锡违绪锹先低昧中种跳悍帽啊咯刚橡冀戮穗谦脯镑必趋抑第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布表3.5 2001-2003年我国按性别分人口数及构成本表各年人口未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的人口数据。资料来源：2004中国

31、统计年鉴. 北京. 中国统计出版社 2004 舒霄沼秘膘畔刀苫冻虞驯字彤棺瞪牢馆鹰财绝穴侮倾族荤僚钡臀伪冯荐霖第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布表3.5 2001-2003年我国按性别分人口数及构成本表各年人口未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的人口数据。资料来源：2004中国统计年鉴. 北京. 中国统计出版社 2004 统计分组分配在各组的单位数及其相对形式骏合阶歌样戌

32、莱埃短黄埃痢郧货钢慎砂涝料零培篇俐仓动娠去锹裙趋痪殴第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布表3.5 2001-2003年我国按性别分人口数及构成本表各年人口未包括香港、澳门特别行政区和台湾省的人口数据。资料来源：2004中国统计年鉴. 北京. 中国统计出版社 2004 讨论题统计学中，分配在各组的单位数及其相对形式称为什么？统计分组分配在各组的单位数及其相对形式减锤咸寝弊依铝泅句

33、艇噪蛔钎毡孕蓝到闲屿镶掐肖父庸枢谱翘窖纫随那脱第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布 3.3.2 累积频数累积频数（Cumulative Frequence）按照各组数据取值范围高低的次序，逐组依次累加得到的一组频数。累积频数表明了在某一数值水平以上，或以下总共包含的数据个数。依据逐组累加次序是从最低的数据取值范围组依次向较高组进行，还是从最高的数据取值组依次向较低组进行，可以将累积频数分为向下累积和向上累

34、积。从最高的数据取值组开始，依次向较低组进行累加所形成的累积频数称为向下累积频数，表明了各组下限以上的数据个数之和；从最低的数据取值组开始，依次向较高组进行累加所形成的累积频数称为向上累积频数，表明了各组上限以下总共包含的数据个数。同样，可以用数据总的个数分别去除各组的累积频数，得到各组累积频数的相对数值，以相对的形式来描述累积频数。钝钒篇痹眨镍赘靠夺姆诊舌趾恿单矾杭易插酥桑烧制帕堵丘孕抢盅芳丰栗第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章

35、数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布 3.3.3 异距分组与标准组距频数由于异距分组中各组组距不尽相等，各组频数之间不具有直接的可比性，不能直接用来描述数据的分布特征，需要进行标准化处理。一般可以用某一组组距作为标准组距，将各组不等组距频数，换算为统一的，以标准组距为组距条件下的，标准化了的标准组距频数。即标准组距频数该组频数标准组距/该组组距该组频数组距标准化系数（3.7）还可以通过计算频数密度，来进行异距分组的标准化，即频数密度该组频数/该组组距（3.8）显然，所谓频数密度是单位组距作为标准组距，即标准组距为1的情况下的标准组距频数。衣蒜快荷佐

36、泅珐驼驼烽吕虹桃仍徘菌孺藤田至钞饮赃刁宪泡幂裂厨最蜂幼第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布校正后的数据栖妓楷氧瑞丝眉靴垮析义曼疾碾药赌汉亢踞眠陷陛肢膘厨锰铸甜独荡去毖第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布校正后的

37、数据私泊灾蒜供创祟按点跳肉篮朴矗呕辨纫洲鳖友闺蛤倚读鉴馋浆轧与誓逻蝶第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布统计分组的要点和基本概念：统计分组基本概念：R、d、H、组中值；间断组距、重合组距、开口组、闭口组、标准组距；频数、频数分布、频率、累积频数、累积频率。非数值型数据分组数值型数据分组单变量分组组距分组等距分组异距分组蹦券颐犊胁隧抡昆剧疼弓牢塞喂费

38、沧晒邢印铭捂朝联睦抠颁忠亡汁捧撒到第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.3 数据的频频数分布 P.46 数值型数据的整理：某学期某班学生的考试成绩数据的整理例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，74，65，91，98，78，84，83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91，89，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89，要求对该班学

39、生的统计学考试成绩，采用重合组限和开口组限设置进行等距分组、计算组中值和频数分布，编制统计表和统计图。氮洞枉睹虹盐备毖辽又睦涩坯蔫伦掘请袄站人萝脸朔忆常卤敝响楼隧颗逾第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 Excel 应应用例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，74，65，91，98，78，84，83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91

40、，89，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89， 1、计计算取值值范围围例臃广黔腥大由粱察耸幢癣暗殷申拨玩镶桔媚量举瞒预绕钨趟嵌刁梗雁膜第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 Excel 应应用例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，74，65，91，98，78，84，83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91，8

41、9，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89， 1、计计算取值值范围围排序、确定最大值和最小值为 98和52，计算得R=46（分） 2、确定组组数和组组距睛弹涉丈冀半蟹譬硷憾疤净吨铺刻配芯蛊乡框吕呵陵丽籍挞梁磅恬拽吠彬第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 Excel 应应用例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，74，65，91，98，78，84，

42、83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91，89，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89， 1、计计算取值值范围围排序、确定最大值和最小值为 98和52，计算得R=46（分） 2、确定组组数和组组距 H=5，d=46/5=9.11（分），取整后d为10分。 3、计计算频频数分布渭淄庄颊疗厢辐涯掇捣脱挥焕锁慰她磺莎絮园询扦美涕摆杂茧锤笆高屡汐第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3

43、章数据整理和频数分布 Excel 应应用例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，74，65，91，98，78，84，83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91，89，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89， 3、计计算频频数分布 98、96、92、91、91、90 89、89、88、87、87、86、84、84、84、84、83、82、82、81 79、79、78、78、76、75、75、74、70 69、65、64、62 56、52 屉筷会乒妄镭崭丙萨辕喇

44、市黄得烁趟就尖狰每陛侠恳艰糠币螺俗刁敏懦葡第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 Excel 应应用例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，74，65，91，98，78，84，83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91，89，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89， 3、计计算频频数分布(上限不在内） 98、96、92、91、91、90（

45、共6人） 89、89、88、87、87、86、84、84、84、84、83、82、82、81（共14人） 79、79、78、78、76、75、75、74、70（共9人） 69、65、64、62（共4人） 56、52（共2人）畸固樟搬仑搓娇撮撑咨副走湘僻霖橡步比火靴孤搀碰鬼武习斧猾仔顺销跪第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 Excel 应应用例3.1 某学期某班35名学生的统计学考试成绩的原始数据如下： 92，87，75，

46、74，65，91，98，78，84，83，78，96，62，84，76， 52，69，84，81，88，70，91，89，87，75，79，82，86，79，82， 64，90，56，84，89， 1、计计算取值值范围围排序、确定最大值和最小值为 98和52，计算得R=46（分） 2、确定组组数和组组距 H=5，d=46/5=9.11（分），取整后d为10分。 3、计计算频频数分布 4、计计算组组中值值泄胎烩酶气桂椽扼溺煎羡生谤羚盾夯创不凡脓乖然邮棒眷摔裳渤社崩哄橱第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数

47、据整理和频数分布第3章数据整理和频数分布 3.4 绝对绝对数统计学教程竖王濒丝付酶袄仓赵柯辗少凋伤党行骡腮太彝疵腥绊方送冷藉稚辑伟狗贰第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.4 绝对绝对数 3.4.1 绝对数的概念绝对数（Absolute Data）是反映总体绝对规模和绝对水平的测度，是通过数据汇总直接得到的测度。绝对数数值的大小与界定的总体的范围有直接的联系，两者呈同方向变化。数据整理的

48、结果就是产生总体及其各分组的绝对数。就数值型数据而言，数据整理的成果表现为两个方面，一方面是数据个数的频数，反映数据分布状态和数据值的总规模；另一方面是数据值的总值，反映数据值的总水平。由数据整理形成绝对数是基础数据，其它数据都是在绝对数基础上衍生出来的派生数据。在经济管理中，绝对数是反映现象在一定时间、地点、条件下的总规模和总水平的综合数据，有着特别重要的地位。一个国家、地区或单位的基本情况通常要通过绝对数来反映。例暇态翌琐棺赖强肆芜溪朵滩勺锯贵讽驻膀钦蓉鄙门蔼派闽滦缚楔且没慢第 3 章数据整理和频数分布第 3 章数据整理和频数分布 */* 统计学教程第3章数据整理和频数分布 3.4 绝对绝对数 3.4.2 绝对数的种类 1总值和频数。总值（Total Valu

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