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[课件资源] 第10章 数据的统计描述和分析

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

    网络挑战赛参赛者

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2019-3-22 16:09 |只看该作者 |倒序浏览
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    第10章 数据的统计描述和分析
    ! [- q/ A# Z' v# _0 M( r/ {
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    : Z0 B' j8 x, `# L8 s$ I; g$ k; p8 t$ a* T; u
    数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据,以下数理统计就简称统计,统计
    " L; z; @& S5 e; m2 i* c/ X1 [- c以概率论为基础的一门应用学科。+ w: Y+ F) c* f0 Q- k& q
    数据样本少则几个,多则成千上万,人们希望能用少数几个包含其最多相关信息9 j$ s9 d* ]2 n5 X" F1 I
    数值来体现数据样本总体的规律。描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据,
    " ]3 a: a  \8 u+ m4 x- U使之系统化、条理化,以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的
    ! P7 H5 K$ t; r% C. k础,实用性较强,在统计工作中经常使用。9 Q: S$ W+ A4 d! C8 A$ F/ e4 S, K
    面对一批数据如何进行描述与分析,需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计
    $ C" f7 u5 l' y2 R4 j7 F% B的最基本方法。
    9 l# T" G1 E5 _0 {我们将用 Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析
    0 C) E- d6 M  I3 U§1 统计的基本概念" Q7 N: L4 A! a) d& w" U
    1.1 总体和样本4 l  r+ [0 D, }9 y+ r& p8 q
    总体是人们研究对象的全体,又称母体,如工厂一天生产的全部产品(按合格品及
    " Y  N& t2 d) q! P废品分类),学校全体学生的身高。
    2 @4 a2 U' B5 a3 z% |总体中的每一个基本单位称为个体,个体的特征用一个变量(如 x )来表示,如
    ( I9 e3 P! C4 E# e( z3 e, f件产品是合格品记 x = 0 ,是废品记 x = 1;一个身高 170(cm)的学生记 x = 170
    ' a! F' k6 }- a; E7 B  e$ H从总体中随机产生的若干个个体的集合称为样本,或子样,如n 件产品,100 名学
      C+ o5 Y# Q: P0 {# [生的身高,或者一根轴直径的 10 次测量。实际上这就是从总体中随机取得的一批数据,& A$ K( u6 b; I" {
    不妨记作 n x , x , , x 1 2 L ,n 称为样本容量。
    - V; h- O. q; S! L简单地说,统计的任务是由样本推断总体。9 U: f5 X: H1 A1 J3 d" e
    1.2 频数表和直方图" ]# M1 l( s% ?0 |- U
    一组数据(样本)往往是杂乱无章的,做出它的频数表和直方图,可以看作是对这  d; o5 k/ Q: l  m5 t# ]- T
    组数据的一个初步整理和直观描述。  w3 w9 P( ?/ K
    将数据的取值范围划分为若干个区间,然后统计这组数据在每个区间中出现的次1 X' N* z) x! \- R
    数,称为频数,由此得到一个频数表。以数据的取值为横坐标,频数为纵坐标,画出一
    + ^; ]/ {, U) l4 ]9 y* G个阶梯形的图,称为直方图,或频数分布图。5 L& |2 L' `" F3 a9 K/ o. m. }; i
    若样本容量不大,能够手工做出频数表和直方图,当样本容量较大时则可以借助2 P2 o( y6 Y& c. Y3 p
    Matlab 这样的软件了。让我们以下面的例子为例,介绍频数表和直方图的作法。6 s, x! O% C6 W/ A' U+ K
    例 1 学生的身高和体重
    $ B( i# Z9 R* k7 r+ E! n学校随机抽取 100 名学生,测量他们的身高和体重,所得数据如表
    9 R" X5 D3 @% x1 L$ o表 1 身高体重数据, @4 u! B7 p0 i: a1 X# A( Y+ ?  Y
    身高 体重 身高 体重 身高 体重 身高 体重 身高 体重
    ! e# J- @% a+ a4 |. x- x: O172 75 169 55 169 64 171 65 167 47" Y9 r% p4 r  n% ^
    171 62 168 67 165 52 169 62 168 650 U. y) T+ [) d# r$ h
    166 62 168 65 164 59 170 58 165 64
    : E4 z1 o( a4 K. X: v160 55 175 67 173 74 172 64 168 576 ?. ]- D- S" \0 x$ x. N
    155 57 176 64 172 69 169 58 176 57" v/ @9 S# t. w7 i* u% b5 e/ x
    173 58 168 50 169 52 167 72 170 576 l! S8 B- D8 B) `' ?+ f- b( ]& o
    166 55 161 49 173 57 175 76 158 51
    + E/ O0 K! E5 w& d  o170 63 169 63 173 61 164 59 165 62
    9 u  y- u! E: x; v' N' S# f/ m4 b% `167 53 171 61 166 70 166 63 172 532 ^2 q* g9 U0 _
    173 60 178 64 163 57 169 54 169 66
    , \9 p) o, `) n3 x3 Z* \178 60 177 66 170 56 167 54 169 58! P4 X  N) }. _
    173 73 170 58 160 65 179 62 172 50
    , d2 T/ i, b( o$ m7 c/ b& W# [163 47 173 67 165 58 176 63 162
    0 D" v, o# T. ^! O* ]. d5 r) W
    & S0 }+ {& N0 B6 n
    3 v) S4 `: Z- R5 P* T! f8 S

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