统计学概论

章节摘录

版权页：   插图：   组距分组掩盖了各组内的数据分布状况，为反映各组数据的一般水平，我们通常用组中值作为该组数据的一个代表值，但这种代表值有一个必要的假定条件，即各组数据在本组内呈均匀分布或在组中值两侧呈对称分布。如果实际数据的分布不符合这一假定，用组中值作为一组数据的代表值会有一定的误差。 ③开口组与闭口组 开口组是指既有上限又有下限的组，闭口组是指缺少上限或缺少下限的组。 ④等距分组与不等距分组 在组距分组时，如果各组的组距相等，称为等距分组。如果各组的组距不相等，称为不等距分组。比如上面的例子就是等距分组。有时，对于某些特殊现象或为了特定研究的需要，通常也采用不等距分组。比如，对人口年龄的分组，可根据人口成长的生理特点分成0岁～6岁（婴幼儿组）、7岁～17岁（少年儿童组）、18岁～59岁（中青年组）、60岁以上（老年组）等。 ⑤分组原则 采用组距分组时，一定要遵循“不重不漏”的原则。“不重”是指一个数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现；“不漏”是指在所分的全部组别中每个数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。 为解决“不重”的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”，即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内，而算在下一组内。例如，某同学在《统计学》考试中，得了60分，应该将其归入“60～70分”所在组。当然，对于离散变量可以采用相邻两组组限间断的办法解决“不重”的问题。对于连续变量，司以采取相邻两组组限重叠的方法，根据“上组限不在内”的原则解决“不重”的问题，也可以对一个组的上限值采用小数点的形式，小数点的位数根据所要求的精度具体确定。例如，对零件尺寸可以分组为10～11.99，12～12.99，14～15.99，等等。因此，为了一致，无论是离散变量还是连续变量，均采用上下组限重叠的方式进行分组。 在组距分组中，如果全部数据中的最大值和最小值与其他数据相差悬殊，为避免出现空白组（即没有变量值的组）或个别极端值被漏掉，第一组和最后一组可以采用“××以下”及“××以上”这样的开口组，以解决“不漏”的问题。例如，学生的考试成绩最低组和最高组可以采用“60分以下”、“90分以上”这样的开口组形式，以避免某一分数段出现空白组的情况。 （2）组距式分组的基本步骤 采用组距式分组需要经过以下几个步骤： 第一步：确定组数。一组数据分多少个组合适呢？这一般与数据本身的特点及数据的多少有关。由于分组目的之一是为了观察数据分布的特征，因此组数的多少应适中。若组数太少，数据的分布就会过于集中，而组数太多，数据的分布就会过于分散，这都不便于观察数据分布的特征和规律。组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。

书籍目录

第1章 绪论 学习指南 走近统计学 1.1统计与统计学 1.2统计数据的类型 1.3统计学的基本概念 本章小结 综合训练 第2章 统计调查 学习指南 走近统计学 2.1统计数据的来源 2.2统计调查的组织方式 2.3统计调查的方法 2.4调查方案设计 2.5调查问卷设计 2.6数据的质量 本章小结 综合训练 第3章 统计数据的整理与图示 学习指南 走近统计学 3.1统计数据预处理 3.2统计数据的整理 3.3统计数据的图示 3.4统计表 本章小结 综合训练 第4章 数据的概括性度量 学习指南 走近统计学 4.1集中趋势的度量 4.2离散程度的度量 4.3偏态与峰态的度量 4.4ExCEL描述统计功能 本章小结 综合训练 第5章 抽样分布与参数估计 学习指南 走近统计学 5.1常用的抽样方法 5.2抽样分布的基本概念 5.3样本统计量的抽样分布 5.4参数估计的基本原理 5.5一个总体参数的区间估计 5.6两个总体参数的区间估计 5.7样本容量的确定 本章小结 综合训练 第6章 假设检验 学习指南 走近统计学 6.1假设检验概述 6.2总体均值的假设检验 6.3总体比例的假设检验 6.4总体方差的假设检验 本章小结 综合训练 第7章 相关分析与回归分析 学习指南 走近统计学 7.1相关分析的基本问题 7.2相关关系的描述与测度 7.3一元线性回归分析 7.4利用回归方程进行估计与预测 本章小结 综合训练 第8章 时间序列分析与预测 学习指南 走近统计学 8.1时间序列分析概述 8.2时间序列描述性分析 8.3平稳时间序列预测 8.4趋势型时间序列预测 8.5复合型时间序列预测 本章小结 综合训练 第9章 指数 学习指南 走近统计学 9.1统计指数的概念及分类 9.2综合指数编制 9.3平均指数编制 9.4指数体系和因素分析 9.5统计指数应用 本章小结 综合训练 附录 参考文献

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