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TA的每日心情 | 怒 2016-4-14 15:44 |
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签到天数: 130 天 [LV.7]常住居民III
 群组: 2013认证赛B题讨论群组 群组: MCM优秀论文解析专题 群组: 2014年地区赛数学建模 群组: 国赛讨论 |
首先先引入一段小新闻,从中涉及到的一些知识点楼主会标出:
# D. k+ a- s Y
5 K) y- T9 w" l4 i- R1 V 仅有“人均”是不够的
/ K A* J- o- ?: G0 u( D 日前,发改委发展规划司司长徐林表示,我国人均GDP已达到6700多美元,属于中高收入国家的行列。目标是希望通过“十三五”的努力,用世界银行的标准接近高收入国家的行列。
& x! o. |! A" j4 E& n0 _3 w. B 统计数字常遭遇吐槽
d* S6 x3 h, h( b! A. z- q 赵丽:“我国人均GDP已达到6700多美元,属于中高收入国家的行列”的言论一出现,就遭到了许多人的“吐槽”,有不少网友表示“被中高收入”,拖了国家后腿。! H& @$ X+ L6 q" Y
许建立:其实,普通人对统计数据的“不适”已经不是第一次,这些年来“被平均”、“被幸福”等情况屡屡出现。如2012年,某大学发布的《中国民生发展报告2012》中提及,全国家庭的平均住房面积为116.4平方米。许多人看到后的第一反应即是不相信。& s3 z1 E( P: ?2 h0 s4 b- n
肖龙凤:这种感觉其实很好理解。对普通人而言,更多的是根据自身生活状况去印证、判断统计数据是否真实。如果他发现自己以及周围人的情况和数据有不小的出入,很自然就会产生疑问。①4 {3 o3 i2 k. d/ S( n
人均数难以反映差异& _( k# }1 B* B6 A2 }) @
赵丽:不过,统计数据和居民感受不一致,并不代表数据就不准确,这里面可能有一些别的因素。比如说,人均GDP和老百姓的人均实际收入是两个概念,如果混为一谈就可能造成误解。
. e f* c* D! Y* I4 o6 c, \ e 肖龙凤:而且,现在公布的统计数据常常是“平均数”,它是经过“削峰填谷”、加权计算后得出的,是一个总体性指标。平均数有其局限性,很容易掩盖个体之间的差异。
8 M" g, U1 C- d/ }7 I9 k 许建立:是啊,低收入行业、低收入人群很容易产生这样一种感觉:自己这一群体的实际情况没有得到足够的关注,反而被热热闹闹的“平均数”给掩盖了。就像那个段子说的,“张家有财一千万,九个邻居穷光蛋,平均起来算一算,个个都是张百万。”②
+ L7 i9 Q5 m' R7 O 细化统计更有说服力$ @! P2 l/ [, ~0 @
赵丽:人们也有这样的担心:光看平均数,我国有些指标已经很不错了,如果政府部门因此盲目乐观、沾沾自喜,因此忽视有些群众生活还很艰难的现实,那就麻烦了。
8 c; A4 n$ e! V4 y/ a1 h 许建立:由此看,既然平均数有局限,那就应该向社会提供更多的数据,将更真实的情况反映出来。有媒体报道说,国家统计局已经在推动互联网大数据在政府统计中的应用。我觉得这是个好趋势,将大数据利用好了,分类化、精细化就更容易实现。
9 X; H3 k* L( {9 }& D 肖龙凤:我注意到,统计部门在几年前就提出,在收入统计时进行五等分,根据城镇居民和农村居民中最低收入、中等偏下收入、中等收入、中等偏上收入、高收入等五档来公布相关数据。现在统计局网站上也有这样的分类了。建议这项工作的面更广些,再就是相关部门在发布数据以及媒体在报道时,也不要图简单省事,可以对那些反映普通人状况的数据进行更多的告知。③
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/ |9 y$ S0 {; L+ V4 D来自:http://dy.163.com/article/T1378363937706/9QMPV1DQ00964KE2.html9 g) D) m+ A$ |9 b3 |# R
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, p t. P% w0 M( k* t好,咱新闻看完了,来看看这篇文章到底能告诉我们一些什么:
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第一,我们先了解一下什么是平均数。在统计科学上把平均数分为两大类,即数值平均数和位置平均数,前者包括算术平均数,加权平均数和几何平均数,后者包括中位数和众数。通常情况下,我们所说的平均数是简单算术平均数,它是用来描述一个总体的大致水平的,如果数据分布的比较好(比如正好是钟形正态分布,那么这个平均数应该就在中间的位置上,理论上和中位数一致,偏态的则两者有所偏差)
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! y* z3 B/ i, o8 i* k! D* f* c0 j! @, ^+ x 第二,数值平均数家族成员区别:简单平均数——这个最常用的,公式可以百度,不细说(其实简单平均数是权数为1的特殊加权平均数)" j, G0 I1 n1 O9 {5 P! X. l
加权平均数——给予权重,为了平衡数据出现侧重不同的情况。
. L% X! C, }6 b0 B# w( g 几何平均数——这个与前两者稍稍不同,他一般用于一些比率,增长率之类的。
]7 O, z J' f5 Z& G1 v& Xe.g:某种蔬菜的价格, 甲市场2元/kg, 乙市场3元/kg, 现从甲乙两市场各购买1kg, 求平均价格。& T; B1 d. n# U0 F6 o0 A- w, I
此情况应用算术平均数:(2+3)/(1+1)=2.5(元/kg)
* i* g5 x7 D$ W1 I其他条件不变, 若从甲市场购买2kg,从乙市场购买1kg,求平均价格。3 F7 j6 N! b: ~! O3 u0 f
加权算术平均数=(2*2+1*3)/(2+1)=2.3(元/kg)
1 P( o; n! ]# E! t$ R a: V ?
/ {5 @* h c- @0 R3 c$ y1 U4 W8 ^ 第三,中位数和众数! u. Y. \" B- s/ E C3 G5 L
这两个和算术平均数区别就比较大了(当然标准正态分布除外)
; D1 C7 a, L/ \# [% ^1 z 中位数也就是说一个数据集中,数据从小到大排列,在中间位子的那个数(奇数偶数的问题不作深究,课本都有公式),众数;顾名思义,在数据集里出现次数最多的数字。
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4 z; i" z8 k# d1 H+ e+ \$ o有同学要问了,既然他们都是反映总体水平的指标,我们该怎么选择呢?好问题,这就要说到他们几个的优劣性了。
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8 b% h2 a& V5 k2 i 算术平均数,计算简单,但容易受到极端值影响,若数据的差异(方差)比较大,往往它的代表性就不好了。——这也是为什么我们对平均工资那么深恶痛绝了!
1 _* E# o& K( J+ o, H 中位数,在分布比较好的情况下,他还是很有代表性的。因为他是在中间位置上的数,一半比他大,一半比他小。在方差较大的情况下,他可能比算术平均数更能反映情况,但往往这个数只看到了中间,头尾都忽视了。1 f4 ?4 ]: W9 U; i& ^
众数,当然就是权重最大的那个,既然出现概率最高,那么他也是有代表性的。(只是若有N个数都出现了同样的次数,且彼此都不接近,就比较头痛了)% r- ~* K( ^2 _; |
7 i* S7 C' e3 w. S3 b# p% F6 Y说完这些,我们回到那则新闻:
! c0 A/ L$ y9 ^( E' q7 X8 z: s①当中的问题,是我们经常听到的。楼主可以拍胸脯说,人家的数据是正确的(谁都不会傻到用假数据吧),但这个样本未必就是最具代表性的(也就是说他可能会是个有偏样本)。$ d+ A2 D8 }- n0 B A
( S5 G5 Z; P; s1 T: `8 p②这就是我们遇到的第二个问题,受到极端值的影响。也许获得的样本不偏,但中国地大人多的,在一线城市的人民和在五线城市的人民感受肯定不同的,因为这里的平均数往往会是算术平均数,可能并未考虑到地域区别以及贫富差距和贫富比重的问题。或许,这里加权一下更有说服力。
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: W6 r" J* R+ V; d3 B③这里提到的这个方案,有点类似中位数了,当然,分层之后的数据也许会更接地气!
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- h! x( t$ I5 ]/ I& N1 D楼主在这泛泛而谈,所谈之观点皆为本人个人的拙见,如果错了,希望大家及时指出,斧正楼主的思路!
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