描述统计
知识点一、集中趋势的测度
1.均值。均值也叫做平均数,就是数据组中所有数值的总和除以该组数值的个数。设
组数据为X1,X2,…,Xn,平均数X的计算公式为:
注意:均值主要适用于数值型数据,但不适用于分类和顺序数据。此外,均值容易受到极端值的影响,极端值会使得均值向极大值或极小值方向倾斜,使得均值对数据组的代表性减弱。
2.中位数。把一组数据按从小到大或从大到小的顺序进行排列,位置居中的数值叫做中位数,用Me表示:
注意: 中位数是一个位置代表值,主要用于顺序数据和数值型数据,但不适用于分类数据。中位数的优点是不受极端值的影响,抗干扰性强。
知识点二、离散程度的测度
一、方差和标准差——测度数据的离散趋势
集中趋势对一组数据的代表程度,取决于该组数据的离散水平。数据的离散程度越大,集中趋势的测度值对该组数据的代表性就越差,离散程度越小,其代表性就越好。
1.方差。方差是数据组中各数值与其均值离差平方的平均数,它能较好地反映出数据的离散程度,是实际中应用最广泛的离散程度测度值。方差越小,说明数据值与均值的平均距离越小,均值的代表性越好。
对于总体数据,常用的方差计算公式有两种:
对于样本 数据,常用的方差计 公式为:
2.标准差。标准差即方差的平方根。
标准差计算公式为:
3、离散系数(2015新增)
知识点三、分形态的测度
一、偏态系数:
1、测量数据分布偏度的指标;偏度指数据分布的偏斜方向和程度,描述的是数据分布对称程度。(单选)
2、偏态系数结论的应用:偏态系数的绝对值越大,数据分布偏斜程度越大。
二、标准分数
1、标准分数也称Z分数,统计学上常用的一种标准化方法。标准分数可以给出数值距离均值的相对位置,用于比较不同分布的变量值。(单选)
2、Zi=(X-X)/s:数值减去均值的差除以标准差(单选)
如:A组员工得分均值80,标准差20分;B组考核均值60分,标准差5;两组的80分怎么比较?
标准化后A中的80分为0,标准化后B中的70分为2,说明70分在B中的排名高于80分在A中的排名。
知识点四、 变量间的相关分析
(一)变量之间的相关关系分类。
1.按相关的程度可分为:完全相关、不完全相关和不相关。
2.按相关的方向可分为:正相关和负相关。
3.按相关的形式可分为:线性相关和非线性相关。
注意:相关关系并不等同于因果关系。
(二)两变量的散点图:两个变量间的关系可以用散点图来展示。
(三)相关系数的定义和计算
1、 最常用的相关系数是Pearson相关系数,它度量的是两个变量之间的线性相关关系。
2、Pearson相关系数的取值范围:+1和-l之间,即-l≤r≤1。
3、相关程度分为以下几种情况:
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(责任编辑:xy)
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