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统计方法与数据分析:学习笔记(1-2)

更新时间:2020-07-16 16:49点击:

  本文内容基于“台湾交通大学-统计方法与资料分析”网课修改编写而成。本文属于Arcadia项目组成部分。若有错误或不足之处存在请联系专栏作者指出,谢谢。

  又叫定性变量或类别变量(Categorical R.V)。随机变量不以数量表示结果,而依其特性以类别表示,例如:性别、职务等。分为以下两种:

  测量值除了能够显示类别差异之外,还能排定顺序或名次,如学历、支撑、李克特五点量表等。定序测量可以做“大于”和“小于”的运算。

  2. 量变数(Quantitative R.V & Numerical R.V)

  用计数的方式取得数值。值同常为零或整数。例如:不合格品数量、公司员工数量等。

  可以用测量的方式取得数值。值可能为任何实数。例如:物品重量、员工生产力、血压值等。

  测量值之间除了能比较大小之外,还能计算出两个测量值之间的准确距离。如温度、智商等,可以说30摄氏度比15摄氏度高出15摄氏度、智商为120的人比智商100的人高出20。但因其测量值

  (即零点是人为设定的,0只是一个数值,并不表示没有或者不存在,换一种工具测量0可能变成其他值),故不能进行乘除运算。比如不能说30摄氏度是15摄氏度的2倍(转换为华氏度后不成比例)。

  (零点是客观存在的,并非人为设定的,0通常表示没有),如家庭收入、年龄、小孩数量等。定比变量的测量值有绝对零点,因此除了可进行加减运算之外,还可进行乘除运算。比如既可以说月收入6000元比月收入3000元多3000元,也可说前者是后者的2倍。

  是指群体中每一个个体被抽中的机会均等。对群体内的每个个体逐一编号,再以随机数表、或抽签等方法选择样本。

  用于总体单位数量较多、内部差异较大的调查对象群体。根据某一衡量标准将群体分成数个不重叠的子群(称为层)。将群体分层之后,再从每一层中利用简单随机方法进行取样,即为分层随机抽样。分层随机抽样的原则是同层内的性质差异越小越好,而不同层间的差异越大越好。

  · 缺点:必须对总体各单位的情况有较多的了解,否则无法作出科学的分类。

  常用于群体之中个体分离较远,且很难收集到样本之时。部落抽样是将群体先分成几个部落,再从这些同一个部落中抽出一个或数个部落进行普查。部落抽样是假设每一个部落都是群体的缩影,因此不同部落间个体的性质差异性要小,而部落内个体的性质差异要大。

  某品牌手机经销站负责人为了要了解该手机在台北地区销售的前景,特别检察最近六十天的销售记录,得到的数据如下表所示。试求该品牌手机在台北地区销售量的平均数、中位数、众数、全距、变异数、标准差、偏态系数及峰度系数。

  这里利用Excel对上述数据进行描述统计。首先打开Excel设置——自定义功能区,检查右侧窗口是否勾选了“加载项一栏”

  在确认勾选后,点击“确定”回到工作视图。在“操作说明搜索”中键入“加载项”并选取对应搜索结果。

  在随后弹出的对话框中,设置相应的数据采集单元格区域与数据输出单元格区域,并勾选“汇总统计”一项后点击“确定”。

  一家半导体工厂经理想要研究员工完成某项制程的时间。于是经历随机挑选了40位员工进行工作测试。得到平均值为12.8分钟,与标准差差1.7分钟。请以经验法则来描述样本数据。


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