数据及其图表展示

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1、1 - 1数据数据分析分析数据分析数据分析作者：中国人民大学统计学院作者：中国人民大学统计学院贾俊平贾俊平数据分析1 - 2数据数据分析分析有趣的统计有趣的统计1女性眨眼的次数几乎是男性的两倍女性眨眼的次数几乎是男性的两倍2使用右手的人的平均寿命比使用右手的人的平均寿命比“ “左撇子左撇子” ”的人的的人的平均寿命长平均寿命长9 9年年3你至少和其他你至少和其他900900万个人一起过生日万个人一起过生日4中国说英语的人比美国的多中国说英语的人比美国的多5世界上最有价值的品牌是这样一个顺序：万宝世界上最有价值的品牌是这样一个顺序：万宝路、可口可乐和百威路、可口可乐和百威 你相信这些结论都是正确

2、的吗？他们可以用统你相信这些结论都是正确的吗？他们可以用统计方法进行检验计方法进行检验资料来源：资料来源：Mario F.Mario F.TriiolaTriiola 著著初级统计学初级统计学1 - 3数据数据分析分析统计的滥用统计的滥用1 1大约在一个世纪以前，政治家大约在一个世纪以前，政治家Benjamin DisraeliBenjamin Disraeli曾有一曾有一个著名的论断：个著名的论断：“ “有三类谎言：有三类谎言：谎言、糟透的谎言和统谎言、糟透的谎言和统谎言、糟透的谎言和统谎言、糟透的谎言和统计计计计。” ”他还说：他还说：“ “图并没有说谎，是说谎者在画图图并没有说谎，是说谎

3、者在画图图并没有说谎，是说谎者在画图图并没有说谎，是说谎者在画图” ”2 2历史学家历史学家Andrew LangAndrew Lang说，一些人使用统计说，一些人使用统计“ “就像喝醉就像喝醉就像喝醉就像喝醉酒的人使用街灯柱酒的人使用街灯柱酒的人使用街灯柱酒的人使用街灯柱支撑的功能多于照明支撑的功能多于照明支撑的功能多于照明支撑的功能多于照明3 3统计滥用统计滥用n n不好的样本不好的样本n n过小的样本过小的样本n n误导性图表误导性图表n n局部描述局部描述n n故意曲解故意曲解资料来源：资料来源：Mario F.Mario F.TriiolaTriiola 著著初级统计学初级统计学1

4、- 4数据数据分析分析数据分析在企业管理中的应用数据分析在企业管理中的应用1 - 5数据数据分析分析数据分析在企业管理中的应用数据分析在企业管理中的应用8 数据的预处理数据的预处理8 分类和顺序数据的整理与显示分类和顺序数据的整理与显示8 数值型数据的整理与显示数值型数据的整理与显示8 统计表统计表1 - 6数据数据分析分析统计研究的过程统计研究的过程收集数据收集数据( (取得数据取得数据取得数据取得数据) )整理数据整理数据( (处理数据处理数据处理数据处理数据) )解释数据解释数据( (结果说明结果说明结果说明结果说明) )分析数据分析数据( (研究数据研究数据研究数据研究数据) )实际问

5、题实际问题1 - 7数据数据分析分析什么是统计数据？什么是统计数据？(data)1.对现象进行测量的结果 2.不是指单个的数字，而是由多个数据构成的数据集 3.不仅仅是指数字，它可以是数字的，也可以是文字的 1 - 8数据数据分析分析统计数据的分类统计数据的分类统计数据的分类统计数据的分类按计量层次按计量层次分分分分类类类类的的的的数数数数据据据据顺顺顺顺序序序序的的的的数数数数据据据据数数数数值值值值型型型型数数数数据据据据按时间状况按时间状况截截截截面面面面的的的的数数数数据据据据时时时时序序序序的的的的数数数数据据据据按收集方法按收集方法观观观观察察察察的的的的数数数数据据据据试试试试验

6、验验验的的的的数数数数据据据据1 - 9数据数据分析分析统计数据的分类统计数据的分类 (按计量尺度分按计量尺度分)1.1.分类数据分类数据分类数据分类数据( (categorical data)categorical data) n n只能归于某一类别的非数字型数据只能归于某一类别的非数字型数据n n对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述对事物进行分类的结果，数据表现为类别，用文字来表述n n例如，人口按性别分为男、女两类例如，人口按性别分为男、女两类 2.2.顺序数据顺序数据顺序数据顺序数据( (rank data)rank data) n n只能归于某一有序类别的非数字型数据只

7、能归于某一有序类别的非数字型数据n n对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述对事物类别顺序的测度，数据表现为类别，用文字来表述n n例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等例如，产品分为一等品、二等品、三等品、次品等 3.3.数值型数据数值型数据数值型数据数值型数据( (metric data)metric data) n n按数字尺度测量的观察值按数字尺度测量的观察值n n结果表现为具体的数值，对事物的精确测度结果表现为具体的数值，对事物的精确测度n n例如：身高为例如：身高为175175cmcm、168cm168cm、183cm183cm1 - 10数据数据分析分析统计数据

8、的分类统计数据的分类(按收集方法分按收集方法分)1.观测的数据观测的数据观测的数据观测的数据(observational data) n n通过调查或观测而收集到的数据通过调查或观测而收集到的数据n n在没有对事物人为控制的条件下而得到的在没有对事物人为控制的条件下而得到的n n有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据有关社会经济现象的统计数据几乎都是观测数据2.试验的数据试验的数据试验的数据试验的数据(experimental data) n n在试验中控制试验对象而收集到的数据在试验中控制试验对象而收集到的数据n n比比如如，对对一一种种新新药药疗疗效效的的试试验验，对对一一种种新新的的

9、农农作作物物品种的试验等品种的试验等n n自然科学领域的数据大多数都为试验数据自然科学领域的数据大多数都为试验数据1 - 11数据数据分析分析统计数据的分类统计数据的分类(按时间状况分按时间状况分)1.截面数据(cross-sectional data) n n在相同或近似相同的时间点上收集的数据在相同或近似相同的时间点上收集的数据n n描述现象在某一时刻的变化情况描述现象在某一时刻的变化情况n n比如，比如，20032003年我国各地区的国内生产总值数据年我国各地区的国内生产总值数据2.时间序列数据(time series data) n n在不同时间上收集到的数据在不同时间上收集到的数据n

10、 n描述现象随时间变化的情况描述现象随时间变化的情况n n比如，比如，19961996年至年至20032003年国内生产总值数据年国内生产总值数据1 - 12数据数据分析分析数据分析工具数据分析工具(统计软件统计软件)典型的统计软件典型的统计软件n nSASn nSPSSn nMINITABn nSTATISTICAn nExcelMINITABMINITABSTATISTICASTATISTICAExcelExcelSASSASSPSSSPSS1 - 13数据数据分析分析3.1 数据的预处理数据的预处理3.1.1 数据审核数据审核3.1.2 数据筛选数据筛选3.1.3 数据排序数据排序1 -

11、 14数据数据分析分析作者识别作者识别1787178817871788年年，Alexander Alexander HamiltonHamilton，John John JayJay和和James James MadisonMadison为为了了说说服服纽纽约约人人认认可可宪宪法法，匿匿名名发发表表了了著著名名的的8585篇篇论论文文。这这些些论论文文中中的的大大多多数数作作者者已已经经得得到到了了识识别别，但但是是，其其中中的的1212篇篇论论文文的的作作者者身身份份引引起起了了争争议议。通通过过对对不不同同单单词词的的频频数数进进行行统统计计分分析析，我我们们现现在在可可以以得得出出结结论

12、论， James James MadisonMadison最最有有可可能能是是这这1212篇篇论论文文的的作作者者。对对 于于 这这 些些 存存 在在 争争 议议 的的 论论 文文 ， 认认 为为 James James MadisonMadison是是原原创创作作者者的的说说法法占占主主导导地地位位，而而且且几几乎可以肯定这种说法是正确的。乎可以肯定这种说法是正确的。资料来源：资料来源：Mario F.Mario F.TriiolaTriiola 著著初级统计学初级统计学1 - 15数据数据分析分析数据的预处理数据的预处理1.数据审核检查数据中的错误检查数据中的错误2.数据筛选找出符合条件的

13、数据找出符合条件的数据3.数据排序升序和降序升序和降序寻找数据的基本特征寻找数据的基本特征1 - 16数据数据分析分析数据筛选与排序数据筛选与排序1 - 17数据数据分析分析数据筛选数据筛选(data filter)1.当数据中的错误不能予以纠正，或者有些数据不符合调查的要求而又无法弥补时，需要对数据进行筛选2.数据筛选的内容将将某某些些不不符符合合要要求求的的数数据据或或有有明明显显错错误误的的数数据予以剔除据予以剔除将将符符合合某某种种特特定定条条件件的的数数据据筛筛选选出出来来，而而不不符合特定条件的数据予以剔除符合特定条件的数据予以剔除1 - 18数据数据分析分析用用Excel进行数据

14、筛选进行数据筛选 8 8名学生的考试成绩数据名学生的考试成绩数据名学生的考试成绩数据名学生的考试成绩数据 数据筛选数据筛选(data filter)1 - 19数据数据分析分析数据排序数据排序 (data rank)1.按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索2.排序有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供依据3.在某些场合，排序本身就是分析的目的之一4.排序可借助于计算机完成1 - 20数据数据分析分析数据排序数据排序 (方法方法)1.分类数据的排序字字母母型型数数据据，排排序序有有升升序序降降序序之之分分，但但习习惯惯上上用升序用升序汉汉字字型型数数据据

15、，可可按按汉汉字字的的首首位位拼拼音音字字母母排排列列，也也可可按按笔笔画画排排序序，其其中中也也有有笔笔画画多多少少的的升升序序降降序之分序之分2.数值型数据的排序n n递递增增排排序序：设设一一组组数数据据为为x x1 1，x x2 2，x xn n，递递增增排序后可表示为：排序后可表示为：x x(1)(1) x x( (2)2) x x(2)(2)x x( (n n) )1 - 21数据数据分析分析3.2 分类和顺序数据的整理与显示分类和顺序数据的整理与显示3.2.1 分类数据的整理与图示分类数据的整理与图示3.2.2 顺序数据的整理与图示顺序数据的整理与图示1 - 22数据数据分析分析

16、数据的整理与显示数据的整理与显示(基本问题基本问题)1.要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的2.对分类数据和顺序数据主要是作分类整理3.对数值型数据则主要是作分组整理4.适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据；但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据1 - 23数据数据分析分析分类数据的整理与图示分类数据的整理与图示1 - 24数据数据分析分析分类数据的整理分类数据的整理(基本过程基本过程)1. 列出各类别 2. 2. 计算各类别的频数3. 制作频数分布表4. 用图形显示数据分类分类频数频数比例比例百分比百分比比率比率ABCD

17、E1 - 25数据数据分析分析分类数据的整理分类数据的整理(可计算的统计量可计算的统计量)1.频数频数(frequency) ：落在各类别中的数据个数2.比例比例(proportion) ：某一类别数据占全部数据的比值3.百分比百分比(percentage) ：将对比的基数作为100而计算的比值4.比率比率(ratio) ：不同类别数值的比值1 - 26数据数据分析分析分类数据整理分类数据整理频数分布表频数分布表 (例题分析例题分析)【例例例例】一一家家市市场场调调查查公公司司为为研研究究不不同同品品牌牌饮饮料料的的市市场场占占有有率率，对对随随机机抽抽取取的的一一家家超超市市进进行行了了调调

18、查查。调调查查员员在在某某天天对对5050名名顾顾客客购购买买饮饮料料的的品品牌牌进进行行了了记记录录，如如果果一一个个顾顾客客购购买买某某一一品品牌牌的的饮饮料料，就就将将这这一一饮饮料料的的品品牌牌名名字字记记录录一一次次 。右右边边就就是是记记录录的的原原始始数数据据用用Excel制作频数分布表制作频数分布表绿色绿色绿色绿色健康饮品健康饮品健康饮品健康饮品1 - 27数据数据分析分析分类数据的图示分类数据的图示条形图条形图(bar Chart)1.用宽度相同的条形的高度或长短来表示各类别数据的图形2.有单式条形图、复式条形图等形式3.主要用于反映分类数据的频数分布4.绘制时，各类别可以放

19、在纵轴，称为条条形图形图，也可以放在横轴，称为柱形柱形图图1 - 28数据数据分析分析分类数据的图示分类数据的图示条形图条形图 (例题分析例题分析)1 - 29数据数据分析分析分类数据的图示分类数据的图示饼图饼图(pie Chart)1.也称圆形图，是用圆形及圆内扇形的面积来表示数值大小的图形2.主要用于表示总体或样本中各组成部分所占的比例，对于研究结构性问题十分有用3.绘制圆形图时，总体中各部分所占的百分比用圆内的各个扇形面积表示，这些扇形的中心角度，是按各部分数据百分比占3600的相应比例确定的1 - 30数据数据分析分析分类数据的图示分类数据的图示饼图饼图 (例题分析例题分析)1 - 3

20、1数据数据分析分析顺序数据的整理与图示顺序数据的整理与图示1 - 32数据数据分析分析顺序数据的整理顺序数据的整理(可计算的统计量可计算的统计量)1. 累累积积频频数数(cumulative frequencies)：各类别频数的逐级累加2. 累累积积频频率率(cumulative percentages)：各类别频率(百分比)的逐级累加 1 - 33数据数据分析分析顺序数据的频数分布表顺序数据的频数分布表(例题分析例题分析)【例例例例】在在一一项项城城市市住住房房问问题题的的研研究究中中，研研究究人人员员在在甲甲乙乙两两个个城城市市各各抽抽样样调调查查300300户户，其其中中的的一一个个问

21、问题题是是：“ “您您对对您您家家庭庭目目前前的的住住房房状状况是否满意？况是否满意？ 1 1 非非 常常 不不满满意意；2 2不不满满意意；3 3一一般般；4 4满满意；意；5 5非常满意。非常满意。 甲城市家庭对住房状况评价的频数分布甲城市家庭对住房状况评价的频数分布甲城市家庭对住房状况评价的频数分布甲城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别回答类别甲甲城市城市户数户数(户户)百分比百分比(%)向上累积向上累积 向下累积向下累积 户数户数(户户)百分比百分比(%)户数户数(户户)百分比百分比(%) 非常不满意非常不满意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意 24108 93

22、45 30 836311510 24132225270300 8.0 44.0 75.0 90.0100.0300276168 75 30100.092562510合计合计300100.01 - 34数据数据分析分析顺序数据的频数分布表顺序数据的频数分布表 (例题分析例题分析)乙城市家庭对住房状况评价的频数分布乙城市家庭对住房状况评价的频数分布乙城市家庭对住房状况评价的频数分布乙城市家庭对住房状况评价的频数分布回答类别回答类别乙城市乙城市户数户数(户户)百分比百分比(%)向上累积向上累积 向下累积向下累积 户数户数(户户)百分比百分比(%)户数户数(户户)百分比百分比(%) 非常不满意非常不满

23、意 不满意不满意 一般一般 满意满意 非常满意非常满意2199786438 7.033.026.021.312.7 21120198262300 7.0 40.0 66.0 87.3100.0300279180102 38100.0 93.0 60.0 34.0 12.7合计合计300100.01 - 35数据数据分析分析顺序数据的图示顺序数据的图示累计频数分布图累计频数分布图 (例题分析例题分析)243001322252700100200300400 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意累积户数（户）(a)向上累积向上累积27616830300750100200300400 非常不满意

24、不满意 一般 满意 非常满意累积户数（户）(b)向下累积向下累积甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布甲城市家庭对住房状况评价的累积频数分布1 - 36数据数据分析分析环形图环形图(annular chart)1.环形图中间有一个“空洞”，总体中的每一部分数据用环中的一段表示2.环形图与圆形图类似，但又有区别n n圆形图只能显示一个总体各部分所占的比例圆形图只能显示一个总体各部分所占的比例n n环环形形图图则则可可以以同同时时绘绘制制多多个个总总体体的的数数据据系系列列，每一个总体的数据系列为一个环每一个总体的数据系列

25、为一个环3.环形图可用于结构比较研究 4.环形图主要用于展示分类和顺序数据1 - 37数据数据分析分析环形图环形图 (例题分析例题分析)8%36%31%15%7%33%26%21%13%10% 非常不满意 不满意 一般 满意 非常满意 甲乙两城市家庭对住房状况的评价甲乙两城市家庭对住房状况的评价1 - 38数据数据分析分析3.3 数值型数据的整理与显示数值型数据的整理与显示3.3.1 数据分组数据分组3.3.2 数值型数据的图示数值型数据的图示1 - 39数据数据分析分析数据分组数据分组1 - 40数据数据分析分析分组方法分组方法等距分组等距分组异距分组异距分组1 - 41数据数据分析分析单变

26、量值分组单变量值分组(要点要点)1. 将一个变量值作为一组2. 适合于离散变量3. 适合于变量值较少的情况1 - 42数据数据分析分析组距分组组距分组 (要点要点)1.将变量值的一个区间作为一组2.适合于连续变量3.适合于变量值较多的情况4.需要遵循“不重不漏”的原则5.可采用等距分组，也可采用不等距分组 1 - 43数据数据分析分析组距分组组距分组(步骤步骤)1.1.确确定定组组数数：组组数数的的确确定定应应以以能能够够显显示示数数据据的的分分布布特特征征和和规规律律为为目目的的。在在实实际际分分组组时时，可可以以按按 SturgesSturges 提出的经验公式来确定组数提出的经验公式来确

27、定组数K K2.2.确确定定组组距距：组组距距( (Class Class Width)Width)是是一一个个组组的的上上限限与与下下限限之之差差，可可根根据据全全部部数数据据的的最最大大值值和和最最小小值值及及所所分分的的组数来确定，即组数来确定，即 组距组距组距组距( ( 最大值最大值最大值最大值 - - 最小值最小值最小值最小值) ) 组数组数组数组数 3.3.统计出各组的频数并整理成频数分布表统计出各组的频数并整理成频数分布表 1 - 44数据数据分析分析组距分组组距分组(几个概念几个概念)1. 下限下限(low limit) ：一个组的最小值2. 上限上限(upper limit)

28、 ：一个组的最大值3. 组距组距(class width) ：上限与下限之差4. 组中值组中值(class midpoint) ：下限与上限之间的中点值下限值下限值+上限值上限值2组中值组中值 =1 - 45数据数据分析分析频数分布表的编制频数分布表的编制(例题分析例题分析)【 例例例例 】 某某 电电脑脑 公公 司司 20022002年年 前前 四四 个个 月月各各 天天 的的 销销 售售量量 数数 据据 （ 单单位位 ： 台台 ） 。试试 对对 数数 据据 进进行分组。行分组。 1 - 46数据数据分析分析频数分布表的编制频数分布表的编制(步骤步骤)1.确定组数：根据 Sturges 提出

29、的经验公式得组数K为：2.确定各组的组距： 组距组距( 237 - 141) 10=9.6 103. 用用Excel制作频数分布表制作频数分布表 1 - 47数据数据分析分析等距分组表等距分组表(上下组限重叠上下组限重叠)1 - 48数据数据分析分析等距分组表等距分组表(上下组限间断上下组限间断)1 - 49数据数据分析分析等距分组表等距分组表(使用开口组使用开口组)1 - 50数据数据分析分析组距分组与不等距分组组距分组与不等距分组(在表现频数分布上的差异在表现频数分布上的差异)1.等距分组n n各组频数的分布不受组距大小的影响各组频数的分布不受组距大小的影响n n可直接根据绝对频数来观察频

30、数分布的特征可直接根据绝对频数来观察频数分布的特征2.不等距分组n n各组频数的分布受组距大小不同的影响各组频数的分布受组距大小不同的影响n n各各组组绝绝对对频频数数的的多多少少不不能能反反映映频频数数分分布布的的实实际际状况状况n n需需要要用用频频数数密密度度（频频数数密密度度= =频频数数/ /组组距距）反反映映频数分布的实际状况频数分布的实际状况1 - 51数据数据分析分析数值型数据的图示数值型数据的图示Excel分组数据分组数据直方图和折线图直方图和折线图1 - 52数据数据分析分析分组数据分组数据直方图直方图(histogram)1.用矩形的宽度和高度来表示频数分布的图形，实际上

31、是用矩形的面面积积来表示各组的频数分布2.在直角坐标中，用横轴表示数据分组，纵轴表示频数或频率，各组与相应的频数就形成了一个矩形，即直方图3.直方图下的总面积等于11 - 53数据数据分析分析分组数据的图示分组数据的图示(直方图的绘制直方图的绘制)140140 150150210210直方图下的面直方图下的面积之和等于积之和等于1 1某电脑公司销售量分布的直方图某电脑公司销售量分布的直方图某电脑公司销售量分布的直方图某电脑公司销售量分布的直方图我我一一眼眼就就看看出出来来了了，销销售售量量在在 170170 180180之之间间的的天天数数最最多多! !190190 2002001801801

32、60160 170170频频频频频频数数数数数数( (天天天天天天) )25252020151510105 53030220220 230230 2402401 - 54数据数据分析分析分组数据分组数据直方图直方图(直方图与条形图的区别直方图与条形图的区别)1.条条形形图图是是用用条条形形的的长长度度( (横横置置时时) )表表示示各各类类别别频频数数的多少，其宽度的多少，其宽度( (表示类别表示类别) )则是固定的则是固定的2.直直方方图图是是用用面面积积表表示示各各组组频频数数的的多多少少，矩矩形形的的高高度度表表示示每每一一组组的的频频数数或或百百分分比比，宽宽度度则则表表示示各各组组的

33、组距，其高度与宽度均有意义的组距，其高度与宽度均有意义3.直直方方图图的的各各矩矩形形通通常常是是连连续续排排列列，条条形形图图则则是是分分开排列开排列4.条条形形图图主主要要用用于于展展示示分分类类数数据据，直直方方图图则则主主要要用用于展示数值型数据于展示数值型数据1 - 55数据数据分析分析分组数据分组数据折线图折线图(frequency polygon)1.折线图也称频数多边形图折线图也称频数多边形图2.是是在在直直方方图图的的基基础础上上，把把直直方方图图顶顶部部的的中中点点( (组组中值中值) )用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉3.折线图的两

34、个终点要与横轴相交，具体的做法是折线图的两个终点要与横轴相交，具体的做法是n n第第一一个个矩矩形形的的顶顶部部中中点点通通过过竖竖边边中中点点（即即该该组组频频数数一一半半的的位位置置）连连接接到到横横轴轴，最最后后一一个个矩矩形形顶顶部部中中点点与其竖边中点连接到横轴与其竖边中点连接到横轴n n折折线线图图下下所所围围成成的的面面积积与与直直方方图图的的面面积积相相等等，二二者者所表示的频数分布是一致的所表示的频数分布是一致的1 - 56数据数据分析分析分组数据的图示分组数据的图示(折线图的绘制折线图的绘制)折线图与直方图折线图与直方图下的面积相等！下的面积相等！140140 150150

35、210210某电脑公司销售量分布的折线图某电脑公司销售量分布的折线图某电脑公司销售量分布的折线图某电脑公司销售量分布的折线图190190 200200180180160160 170170220220 230230240240频频频频频频数数数数数数( (天天天天天天) )25252020151510105 530301 - 57数据数据分析分析数值型数据的图示数值型数据的图示STATISTICASTATISTICA未未分组数据分组数据茎叶图和箱线图茎叶图和箱线图1 - 58数据数据分析分析未分组数据未分组数据茎叶图茎叶图(stem-and-leaf display)1.1.用于显示未分组的原

36、始数据的分布用于显示未分组的原始数据的分布2.2.由由“ “茎茎” ”和和“ “叶叶” ”两两部部分分构构成成，其其图图形形是是由由数数字字组组成的成的3.3.以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶以该组数据的高位数值作树茎，低位数字作树叶4.4.树叶上只保留一位数字树叶上只保留一位数字5.5.对于对于n n(20(20 n n 300)300)个数据，茎叶图最大行数不超过个数据，茎叶图最大行数不超过 L L = 10 = 10 lglg n n 6. 6. 茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别茎叶图类似于横置的直方图，但又有区别 直直方方图图可可观观察察一一组组数数据据的的分分布布状状况

37、况，但但没没有有给给出出具具体体的的数值数值 茎茎叶叶图图既既能能给给出出数数据据的的分分布布状状况况，又又能能给给出出每每一一个个原原始始数值，保留了原始数据的信息数值，保留了原始数据的信息1 - 59数据数据分析分析未分组数据未分组数据茎叶图茎叶图(例题分析例题分析)1 - 60数据数据分析分析未分组数据未分组数据茎叶图茎叶图(扩展的茎叶图扩展的茎叶图)1 - 61数据数据分析分析未分组数据未分组数据箱线图箱线图(box plot)1.用于显示未分组的原始数据的分布2.箱线图由一组数据的5个特征值绘制而成，它由一个箱子和两条线段组成3.箱线图的绘制方法n n首首先先找找出出一一组组数数据据

38、的的5 5个个特特征征值值，即即最最最最大大大大值值值值、最最最最小小小小值值值值、中中中中位位位位数数数数MMe e和和两两个个四四四四分分分分位位位位数数数数( (下下四四分分位位数数QQL L和和上上四分位数四分位数QQU U）n n连连接接两两个个四四分分（位位）数数画画出出箱箱子子，再再将将两两个个极极值值点点与箱子相连接与箱子相连接 1 - 62数据数据分析分析未分组数据未分组数据单批数据箱线图单批数据箱线图(箱线图的构成箱线图的构成)中位数中位数4 46 68 810101212QQU UUQQL LLX X最大值最大值最大值X X最小值最小值最小值简单箱线图简单箱线图简单箱线图

39、简单箱线图1 - 63数据数据分析分析未分组数据未分组数据单批数据箱线图单批数据箱线图(例题分析例题分析)最小值最小值最小值141141141最大值最大值最大值237237237中位数中位数中位数182182182下四分位数下四分位数下四分位数170.25170.25170.25上四分位数上四分位数上四分位数197197197140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240某电脑公司销售

40、量数据的箱线图某电脑公司销售量数据的箱线图某电脑公司销售量数据的箱线图某电脑公司销售量数据的箱线图1 - 64数据数据分析分析分布的形状与箱线图分布的形状与箱线图 对称分布对称分布对称分布对称分布对称分布对称分布Q QQL LL中位数中位数中位数中位数中位数中位数 Q QQU UU左偏分布左偏分布左偏分布左偏分布左偏分布左偏分布Q QQL LL中位数中位数中位数中位数中位数中位数 Q QQU UU右偏分布右偏分布右偏分布右偏分布右偏分布右偏分布Q QQL LL 中位数中位数中位数中位数中位数中位数 Q QQU UU不同分布的箱线图不同分布的箱线图不同分布的箱线图不同分布的箱线图1 - 65数据

41、数据分析分析未分组数据未分组数据多批数据箱线图多批数据箱线图 (例题分析例题分析)【例例例例】 从从某某大大学学经经济济管管理理专专业业二二年年级级学学生生中中随随机机抽抽取取1111人人 ， 对对 8 8门门 主主要要课课程程的的考考试试成成绩绩进进行行调调查查，所所得得结结果果如如表表。试试绘绘制制各各科科考考试试成成绩绩的的批批比比较较箱箱线线图图，并并分分析析各各科科考考试试成成绩绩的的分分布布特特征征1111名学生各科的考试成绩数据名学生各科的考试成绩数据名学生各科的考试成绩数据名学生各科的考试成绩数据课程名称课程名称学生编号学生编号1234567891011英语英语经济数学经济数学

42、西方经济学西方经济学市场营销学市场营销学财务管理财务管理基础会计学基础会计学统计学统计学计算机应用基础计算机应用基础766593746870558590958187757391789751768570926881717488698465739570786690737884709363798060878167869183777690708283829284817069727875789188669480857186746879628181557870756871771 - 66数据数据分析分析未分组数据未分组数据多批数据箱线图多批数据箱线图(例题分析例题分析)8 8门课程考试成绩的箱线图门课程考

43、试成绩的箱线图门课程考试成绩的箱线图门课程考试成绩的箱线图1 - 67数据数据分析分析1111名学生名学生名学生名学生8 8门课程考试成绩的箱线图门课程考试成绩的箱线图门课程考试成绩的箱线图门课程考试成绩的箱线图min-max25%-75%median value455565758595105学生1学生2学生3学生4学生5学生6学生7学生8学生9学生10学生11未分组数据未分组数据多批数据箱线图多批数据箱线图 (例题分析例题分析)1 - 68数据数据分析分析数值型数据的图示数值型数据的图示时间序列时间序列数据数据线图线图Excel1 - 69数据数据分析分析时间序列数据时间序列数据线图线图(l

44、ine plot) 绘制线图时应注意以下几点绘制线图时应注意以下几点1.时间一般绘在横轴，指标数据绘在纵轴2.图形的长宽比例要适当，其长宽比例大致为10 : 73.一般情况下，纵轴数据下端应从“0”开始，以便于比较。数据与“0”之间的间距过大时，可以采取折断的符号将纵轴折断1 - 70数据数据分析分析时间序列数据时间序列数据线图线图 (例题分析例题分析)【例】【例】【例】【例】已知已知1991199120002000年年我国城乡居民我国城乡居民家庭的人均收家庭的人均收入数据如表。入数据如表。试绘制线图试绘制线图￥ 1991199120002000年城乡居民家庭人均收入年城乡居民家庭人均收入年城

45、乡居民家庭人均收入年城乡居民家庭人均收入年份年份城镇居民城镇居民农村居民农村居民19911992199319941995199619971998199920001700.62026.62577.43496.24283.04838.95160.35425.15854.06280.0 708.6 784.0 921.61221.01577.71926.12091.12162.02210.32254.41 - 71数据数据分析分析时间序列数据时间序列数据线图线图 (例题分析例题分析)1 - 72数据数据分析分析数值型数据的图示数值型数据的图示多变量多变量数据数据雷达图雷达图Excel1 - 73数据

46、数据分析分析1.显示多个变量的图示方法2.在显示或对比各变量的数值总和时十分有用3.假定各变量的取值具有相同的正负号，总的绝对值与图形所围成的区域成正比4.可用于研究多个样本之间的相似程度多变量数据多变量数据雷达图雷达图(radar chart)1 - 74数据数据分析分析 设有n组样本S1，S2， , Sn，每个样本测得P个变量X1，X2 ， , XP，要绘制这P个变量的雷达图，其具体做法是多变量数据多变量数据雷达图雷达图(雷达图的制作雷达图的制作)n n 先先做做一一个个圆圆，然然后后将将圆圆P P等等分分，得得到到P P个个点点，令令这这P P个个点点分分别别对对应应P P个个变变量量，

47、在在将将这这P P个个点点与与圆圆心心连连线线，得得到到P P个个幅幅射射状状的的半半径径，这这P P个个半半径径分分别别作作为为P P个个变变量量的的坐坐标标轴轴，每每个个变变量量值值的的大大小小由由半径上的点到圆心的距离表示半径上的点到圆心的距离表示n n 再再将将同同一一样样本本的的值值在在P P个个坐坐标标上上的的点点连连线线。这这样，样，n n个样本形成的个样本形成的n n个多边形就是一个雷达图个多边形就是一个雷达图1 - 75数据数据分析分析多变量数据多变量数据雷达图雷达图 (例题分析例题分析)【例例例例】20002000年年我我国国城城乡乡居居民民家家庭庭平平均均每每人人各各项项

48、生生活活消消费费支支出出构构成成数数据据如如表表。试试绘绘制雷达图。制雷达图。今天的今天的主食是主食是面包面包20002000年城乡居民家庭平均每人生活消费支出构成年城乡居民家庭平均每人生活消费支出构成年城乡居民家庭平均每人生活消费支出构成年城乡居民家庭平均每人生活消费支出构成(%)(%)项项 目目城镇居民城镇居民农村居民农村居民 食品食品 衣着衣着 家庭设备用品及服务家庭设备用品及服务 医疗保健医疗保健 交通通讯交通通讯 娱乐教育文化服务娱乐教育文化服务 居住居住 杂项商品与服务杂项商品与服务39.1810.01 8.79 6.36 7.9012.5610.01 5.17 49.30 5.7

49、5 4.52 5.24 5.58 11.18 15.47 3.141 - 76数据数据分析分析多变量数据多变量数据雷达图雷达图 (例题分析例题分析)1 - 77数据数据分析分析数据类型及图示数据类型及图示 (小结小结)1 - 78数据数据分析分析频数分布的类型频数分布的类型1 - 79数据数据分析分析频数分布的类型频数分布的类型对称分布对称分布对称分布右偏分布右偏分布右偏分布左偏分布左偏分布左偏分布正正正J J J型分布型分布型分布反反反J J J型分布型分布型分布U UU型分布型分布型分布几种常见的频数分布几种常见的频数分布几种常见的频数分布几种常见的频数分布1 - 80数据数据分析分析3.

50、4 统计表统计表3.4.1 统计表的构成统计表的构成3.4.2 统计表的设计统计表的设计1 - 81数据数据分析分析统计表的结构统计表的结构1999199920002000年城镇居民家庭抽样调查资料年城镇居民家庭抽样调查资料年城镇居民家庭抽样调查资料年城镇居民家庭抽样调查资料项目项目单位单位1999年年 2000年年 调查户数调查户数 平均每户家庭人口平均每户家庭人口 平均每户就业人口平均每户就业人口 平均每户就业面平均每户就业面 平均一名就业者负担人数平均一名就业者负担人数 平均每人全部年收入平均每人全部年收入 可支配收入可支配收入 平均每人消费性支出平均每人消费性支出户户人人人人%元元元元

51、元元元元 400443.141.7756.431.775888.775854.024615.91 4222.0 3.13 1.68 53.67 1.86 6316.81 6279.98 4998.00资料来源：中国统计年鉴资料来源：中国统计年鉴20012001，中国统计出版社，中国统计出版社，20012001，第，第305305页。页。注：本表为城市和县城的城镇居民家庭抽样调查材料。注：本表为城市和县城的城镇居民家庭抽样调查材料。 行行行行标标标标题题题题列列列列标标标标题题题题数数数数字字字字资资资资料料料料表头表头表头表头附附附附加加加加1 - 82数据数据分析分析1.合理安排统计表的结构

52、合理安排统计表的结构2.总标题内容应满足总标题内容应满足3 3WW 要求要求3.数数据据计计量量单单位位相相同同时时，可可放放在在表表的的右右上上角角标标明明，不同时应放在每个指标后或单列出一列标明不同时应放在每个指标后或单列出一列标明4.表中的上下两条横线一般用粗线，其他线用细线表中的上下两条横线一般用粗线，其他线用细线5.通常情况下，统计表的左右两边不封口通常情况下，统计表的左右两边不封口6.表表中中的的数数据据一一般般是是右右对对齐齐，有有小小数数点点时时应应以以小小数数点对齐，而且小数点的位数应统一点对齐，而且小数点的位数应统一7.对于没有数字的表格单元，一般用对于没有数字的表格单元，一般用“”“”表示表示8.必要时可在表的下方加上注释必要时可在表的下方加上注释统计表的设计统计表的设计1 - 83数据数据分析分析统计表的设计统计表的设计(比较与选用比较与选用)1 - 84数据数据分析分析统计表的设计统计表的设计(比较与选用比较与选用)1 - 85数据数据分析分析统计表的设计统计表的设计(比较与选用比较与选用)结结 束束