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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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    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
    ) |8 F1 q6 t# }+ B' ?9 ?
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      V, E+ Z" v; L/ N2 S; c+ E
    8 r+ @+ `& @' g  N. }3 w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, t: T" H  H* X, q
    以概率论为基础的一门应用学科。
    ! v2 b9 r* v6 W9 Y3 R5 ~6 K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# z7 c1 G: {+ a# x
    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,
    : j( y) A9 D& Z, ~. z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
    ) J7 K% @% i, K* g3 C6 e3 M础,实用性较强,在统计工作中经常使用。
    - x% @! ~' ?3 r& b( d9 F6 Y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
    2 g, j; w( p, o* ^: Z" x: `的最基本方法。3 R0 J4 p) m/ ]: b8 P( K7 w0 e, e
    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
    6 }8 ^. E, x' h( f§1 统计的基本概念7 k0 W+ D. ~/ r/ X
    1.1 总体和样本
    7 [! w. j4 H, @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
    * {: ^4 I! m  r, U( f4 `! N废品分类),学校全体学生的身高。
    $ o* o4 J4 Q) P! D, h. B/ p8 N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5 z0 Y; E. b) A7 v# u9 ?
    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
    2 p! \/ g2 N; Y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
    0 B4 d5 J0 |( n  _$ b' z0 M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,
    % y% Q1 a9 F/ G; ^( B: Q; Q不妨记作 n x , x , , x 1 2 L ,n 称为样本容量。- C' {, |* S2 y& C' y
    简单地说,统计的任务是由样本推断总体。4 `, N* ^$ S5 M6 V2 B7 |+ B
    1.2 频数表和直方图
    6 o6 c6 \9 b3 U. u( B; U5 q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
    8 E3 Q* [( `0 E6 Z  b+ A) a" x' n/ f组数据的一个初步整理和直观描述。
    6 W; ?' G1 G7 h* 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 U% f. X; b* O: X" ]9 B0 \7 q
    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, K- R+ V7 S5 u# g
    个阶梯形的图,称为直方图,或频数分布图。5 m7 Y: |+ N! Q. s4 o" t
    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 W, N! A, J5 v  s6 I
    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。8 z8 K. L# U2 d4 u& i. E) x
    例 1 学生的身高和体重
    ) A( C9 U* L. W1 W' T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2 B/ `. z& f# q, w; @  v) D
    表 1 身高体重数据9 C" P: U# ?5 H0 ?6 ~+ \
    身高 体重 身高 体重 身高 体重 身高 体重 身高 体重
    1 [" U  S2 _( G' l6 R172 75 169 55 169 64 171 65 167 472 j9 a$ n: M. u# b( M  Q- u
    171 62 168 67 165 52 169 62 168 65, s: h4 S( B2 g9 v% ]8 Q6 J- C) P
    166 62 168 65 164 59 170 58 165 64
    3 N. E" T, `3 f9 w- d% N( w+ _160 55 175 67 173 74 172 64 168 57- ^1 G' Q2 C& ~$ h! W/ |$ g& k: @
    155 57 176 64 172 69 169 58 176 57" }9 [5 c4 t2 U: g+ l' e
    173 58 168 50 169 52 167 72 170 57' e2 B7 [! z' [9 ^% s3 Y, x; T
    166 55 161 49 173 57 175 76 158 51
    & E4 j& d4 X, @# b' ~* }170 63 169 63 173 61 164 59 165 62& v+ D* T' p. \4 r5 j
    167 53 171 61 166 70 166 63 172 53# w8 Y) t7 b  H3 U$ r- k; `$ B$ k/ a
    173 60 178 64 163 57 169 54 169 66
    ; I! L* X% |, z# s1 b178 60 177 66 170 56 167 54 169 58
    $ M3 \6 N: J5 K  T, V% a5 M9 G) c, }- G173 73 170 58 160 65 179 62 172 50
    ' i) [" z; n+ e& w1 ~( Z163 47 173 67 165 58 176 63 162
    1 y8 K$ o  t4 M; Z( j. ^2 o6 f  N. D* v7 n) o

    & ^3 M6 \" z/ S: z% c" T& [

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