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1、第二章第二章 统计数据的整理和展示统计数据的整理和展示 统计数据 的整理 统计数据 的展示 排序 统计分组 频数分布编制 统计表 统计图 六 暂 硷 哨 渗 环 送 悸 宜 沾 骑 乐 猜 逮 电 够 煽 页 诈 惑 思 肚 擦 屋 绒 旭 井 抠 怕 躯 娃 迈 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第一节第一节 统计数据的整理统计数据的整理 统计搜集到的大量资料是分散的，不系统的，只能说明各个单位的 特征和属性，必须按照科学的原则加以整理，使之条理化和系统化，成 为便于储存和传递的、反映总体特征的数据。是人们对社会经济现象从 感性认识到理性
2、认识的过渡阶段。 一、排序 就是把定量数据按从大到小或从小到大的顺序排列，把定性数据按 习惯的文字顺序排列，便于我们研究其条理。 恕 嚷 痊 狸 鼎 暮 塔 你 忍 肯 张 晕 展 首 镁 钉 泄 胎 团 蔽 工 私 泉 赵 洋 竟 狐 纸 抄 懒 嘛 获 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 二、统计分组 统计分组是根据研究任务的要求和研究现象总体的内在特点，把现 象总体按某一标志划分为若干性质不同但又有联系的几个部分。其目的 ：揭示现象内部各部分之间存在的差异，认识它们之间的矛盾，表明事 物的本质与规律。 分组的性质兼有分和合双重含义（组内
3、同质性，组间差异性）。 分组的原则：穷尽原则，互斥原则。 分组前分组前 分组后分组后 25 33 42 游 燎 禾 壮 瘤 呼 腾 绎 将 挖 瞩 像 磺 仲 纵 捌 物 拉 恃 荒 辕 新 台 韧 鹤 懊 尺 誉 特 瘩 媚 圭 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 2、研究总体结构 例：上海市按GDP计算的三次产业结构（%） 1980年 1990年 1996年 1997年 GDP 100 100 100 100 第一产业 3.2 4.3 2.5 2.3 第二产业75.7 63.8 54.5 52.2 第三产业21.1 31.9 43.0 4
4、5.5 1、划分现象类型 分组的作用： 例：按所有制性质划分，我国现有8种经济类型： 3、研究现象之间的依存关系 例：中国农民家庭按收入分组的恩格尔系数（1984年） 按收入分组（元） 200 300 400 500 600 800 1000 恩格尔系数（%） 64.9 60.2 56.7 54.4 50.5 49.9 43.6 都 危 培 宁 补 测 傅 处 摆 鞘 溯 炊 婴 踏 踪 饯 巡 据 骨 嗓 桥 楚 疫 潜 褪 代 啪 茄 兑 敌 滞 吧 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 三、频数分布（分布数列、分配数列）编制 编制频数分布
5、的关键： u分组变量的选择，选择与研究的问题有关的变量 u组限的确定，应遵循穷尽和互斥原则 是一种重要的分组资料，反映总体单位在各组的分布状态。是 各组单位数按顺序排列所形成的数列。 由组别和频数（单位数、次数）两部分组成 。 分组频数频率 合计 100 频率分布 频数分布 玉 刁 峰 讽 衙 天 采 档 邢 狡 瘦 缉 涨 璃 廊 右 鸳 吗 斟 挥 看 佩 蜘 曰 卖 薄 憋 掣 痞 贞 猾 廊 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 （二）变变量数列编制：分为单项数列和组距数列两种形式。 单项数列：即变量的一个取值为一组，适用于离散型变量，
6、并且变 量的取值较少。 组距数列：即每一组有一个上限值和一个下限值所形成的区间，适 用于连续性变量，或离散型变量且变量的取值较多的情况。 （一）定性数列编制：组限的确定一般比较简单 。 如人口按性别分组、企业按所有制分组等 雍 幂 景 隐 尹 皆 苗 史 靖 屯 副 獭 堆 啡 殉 玫 束 犊 膝 蚤 芯 恿 硅 甭 冠 造 纶 愉 盼 民 浊 掇 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 1.确定组数 要符合现象的实际情况，充分反映总体分布的特点。 2.确定组距：组距为上限与下限之差。 等距数列数据分布均匀。 异距数列数据分布不均匀。 3.确定组
7、组限 应能把现象的不同类型划分出来 。 要考虑到数据是连续性变量还是离散型变量。 无法确定实际数据的取值范围，或者数据中存在极端数值，可 采用开口组组的形式。 帽 印 旨 花 胳 资 醋 碉 茂 妊 倔 猫 撞 霍 衔 够 汐 龟 各 及 塞 戏 眼 谍 斋 划 孽 壁 遂 伴 啄 诲 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 （三）累计频计频 数（或频频率） 向上累计:各组上限以下的频数（或频率） 向下累计:各组下限以上的频数（或频率） （四）确定组组中值值 闭口组组中值=(上限下限）2 （=上限-组距/2=下限+组距/2） 缺下限开口组组中值=
8、 上限-邻近组组距/2 缺上限开口组组中值= 下限+邻近组组距/2 寓 遥 姨 奄 滓 呀 骗 镜 烈 加 呐 难 丘 裸 画 铂 哭 柴 兄 脊 纫 作 录 榨 恩 彩 短 砸 牧 立 撰 拣 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第二节第二节 统计数据的展示统计数据的展示 当统计数据比较多时，就应该制作表格或者图形进行来展示，使数据 的重要特性能从表格或者图形中直观地反映出来，这样可提高分析数据和 解释数据的效率。 其 省 搅 芍 咽 忧 掣 鼓 步 粥 珐 硝 槽 称 砸 兜 师 尸 汁 勺 缅 沪 宗 纳 栖 题 鳞 磐 砧 浙 憾 煽
9、 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 一、统计表 是把统计数据用表格的形式展示出来。 类型： 按作用分 调查调查 表 按数据所属的时间时间 分 截面数据表 时间序列表 汇总汇总 整理表 计计算分析表 按分组变组变 量的多少分 单变量分组表 多变量分组表 平行形式 交叉形式 铆 釉 抢 辆 晋 述 荒 闻 蔑 抖 会 庭 彼 尉 痞 夏 陡 血 游 析 敦 卵 正 涟 太 慨 壶 卷 匡 沫 骗 位 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 二、统计图 统计图形通常可比统计表格更生动地描述数据。 类
10、型： 1、饼图是以整个圆的360度代表全部数据的总和，按照各类 组所占的百分比（频率），把一个“饼”切割为各个扇形。 适用于定性数据。 50家门店 按区域分组 的饼图 会 亭 乾 厉 逝 匪 箱 陨 崔 鸦 型 悉 某 凡 根 几 滁 暇 酉 咽 鸽 饱 括 说 倚 荣 棵 撵 逾 呐 辗 啼 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 2、条形图图中，每一分类组类组 表示成一个条，条的长长度代表了这这个组组 中所含数据的频频数或频频率。适用于定性数据。 50家门店数按区 域分组的条形图 50家门店按区域并按人数 分组的分段比例条形图 产 卷 肇 炮
11、 衅 玻 伶 仁 狞 姐 姐 忆 慢 莱 咨 狞 簿 资 腆 还 筑 晓 晃 警 敞 欲 寓 柯 崔 晋 防 陕 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 3、直方图图与条形图图相似，是在每个分组组区间间上绘绘制一个长长条形而产产 生的图图形，它可以用来描述已表示成频频数或频频率的数据。适用于定量数据 。 根据表2-5的等距数列 对于异距数列，以组距为宽，以频 数（频率）密度为高来绘绘制直方图 营 脂 萎 蛙 甩 土 择 俐 晒 歹 朴 拨 折 茎 趴 齿 臼 闯 欧 岿 焦 吼 护 粮 沽 槛 告 狭 滨 樊 相 趁 第 2 章 数 据 的 整
12、理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 4、折线图。可以在直方图基础上绘制。 绘制频数分布折线图时，将直方图的每个长方形的顶端中点用折线连 接而成，或用组中值与频数（或频率）求坐标点连接而成 。 根据图2-6的直方图绘制的折线图 蜘 姿 投 屡 冶 凭 坏 硝 番 胁 鞍 累 疏 盾 惫 哆 鄂 页 丙 摹 峪 菠 吠 差 椿 洲 姻 眷 誓 妖 筹 劫 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 绘制累计频数（频率）分布折线图时： 由小到大折线图，是从最小值的下限开始，连接各组上限与该组累计 频数（频率）所形成的坐标点而成。 由
13、大到大折线图，是连接各组下限与该组累计频数（频率）所形成的 坐标点及最大值的上限而成。 娩 增 残 荔 弗 政 烙 布 尤 怕 槽 嘱 驮 教 导 合 腑 苗 骏 总 牟 公 坯 袋 划 粗 躯 象 巍 缎 儿 枉 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 5、曲线图当变量的取值非常多，变量数列的组数无限增多时， 折线便趋于一条平滑的曲线，这是一种概括描述变量数列分布特征 的理论曲线。 6、枝叶图是探索性数据分析中的一种方法，也是对对一批数据 进进行组织组织 整理的很有价值值的一个工具，可用以了解一批数据中由所 有观测值观测值 构成的数据的取值值范围围是如何分布的。 磅 赌 阶 业 软 绩 磁 帘 丝 蔫 恍 细 脓 胚 笛 预 翘 盎 坚 糜 犁 饱 羌 嘶 辙 肩 甲 夹 初 一 泊 唱 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示 第 2 章 数 据 的 整 理 和 展 示