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《数量方法》笔?/p>

 

 

深圳大学管理学院

 

商务管理

 2003

?/p>

  

顾云?/p>

 

 

第一?/p>

 

数据的整理和描述

 

一?/p>

 

数据的分类:

 

按照描述的事物分类:

 

1

?/p>

 

分类型数据:描述的是事物的品质特征,本质表现是文字形式;

 

2

?/p>

 

数量型数据:事物的数量特征,用数据形式表示;

 

3

?/p>

 

日期和时间型数据?/p>

 

按照被描述的对象与时间的关系分类?/p>

 

1

?/p>

 

截面数据:事物在某一时刻的变化情况,即横向数据;

 

2

?/p>

 

时间序列数据:事物在一定的时间范围内的变化情况,即纵向数据?/p>

 

3

?/p>

 

平行数据:是截面数据与时间序列数据的组合?/p>

 

二?/p>

 

数据的整理和图表显示?/p>

 

1

?/p>

 

组距分组法:

 

1)

 

将数据按上升顺序排列,找出最大?/p>

max

和最小?/p>

min

?/p>

 

2)

 

确定组数,计算组?/p>

c

?/p>

 

3)

 

计算每组的上、下限(分组界限?/p>

、组中值及数据落入各组的频?/p>

v

i

 

(

个数

)

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频数的和

组中值)的和

(频?/p>

平均?/p>

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形成频率分布表;

 

4)

 

唱票记频数;

  

5)

 

算出组频率,组中值;

 

6)

 

制表?/p>

 

2

?/p>

 

饼形图:用来描述和表现各成分或某一成分占全部的百分比。注意:成分不要多于

6

个,多于

6

个一般是从中选出

5

个最重要的,把剩下的全部合并成为“其他?/p>

;成

分份额总和必须?/p>

100

%;比例必须于扇形区域的面积比例一致?/p>

 

3

?/p>

 

条形图:用来对各项信息进行比较。当各项信息的标识(名称)较长时,应当尽?

采用条形图?/p>

 

4

?/p>

 

柱形图:如果是时间序列数据,应该用横坐标表示时间,纵坐标表示数据大小,即

应当使用柱形图,好处是可以直观的看出事物随时间变化的情况?/p>

 

5

?/p>

 

折线图:

明显表示趋势的图示方法?/p>

简单?/p>

容易理解?/p>

对于同一组数据具有唯一性?/p>

 

6

?/p>

 

曲线图:许多事物不但自身逐渐变化,而且变化的速度也是逐渐变化的。具有更?

自然的特点,但是不具有唯一性?/p>

 

7

?/p>

 

散点图:用来表现两个变量之间的相互关系,以及数据变化的趋势?/p>

 

8

?/p>

 

茎叶图:把数据分成茎与叶两个部分,既保留了原始数据,又直观的显示出了数据

的分布?/p>

 

三?/p>

 

数据集中趋势的度量:

 

1

?/p>

 

平均数:容易理解,易于计算;不偏不倚地对待每一个数据;是数据集地“重心?/p>

?

缺点是它对极端值十分敏感?/p>

 

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深圳大学管理学院

 

商务管理

 2003

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第一?/p>

 

数据的整理和描述

 

一?/p>

 

数据的分类:

 

按照描述的事物分类:

 

1

?/p>

 

分类型数据:描述的是事物的品质特征,本质表现是文字形式;

 

2

?/p>

 

数量型数据:事物的数量特征,用数据形式表示;

 

3

?/p>

 

日期和时间型数据?/p>

 

按照被描述的对象与时间的关系分类?/p>

 

1

?/p>

 

截面数据:事物在某一时刻的变化情况,即横向数据;

 

2

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时间序列数据:事物在一定的时间范围内的变化情况,即纵向数据?/p>

 

3

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平行数据:是截面数据与时间序列数据的组合?/p>

 

二?/p>

 

数据的整理和图表显示?/p>

 

1

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组距分组法:

 

1)

 

将数据按上升顺序排列,找出最大?/p>

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2)

 

确定组数,计算组?/p>

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计算每组的上、下限(分组界限?/p>

、组中值及数据落入各组的频?/p>

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唱票记频数;

  

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算出组频率,组中值;

 

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制表?/p>

 

2

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饼形图:用来描述和表现各成分或某一成分占全部的百分比。注意:成分不要多于

6

个,多于

6

个一般是从中选出

5

个最重要的,把剩下的全部合并成为“其他?/p>

;成

分份额总和必须?/p>

100

%;比例必须于扇形区域的面积比例一致?/p>

 

3

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条形图:用来对各项信息进行比较。当各项信息的标识(名称)较长时,应当尽?

采用条形图?/p>

 

4

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柱形图:如果是时间序列数据,应该用横坐标表示时间,纵坐标表示数据大小,即

应当使用柱形图,好处是可以直观的看出事物随时间变化的情况?/p>

 

5

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折线图:

明显表示趋势的图示方法?/p>

简单?/p>

容易理解?/p>

对于同一组数据具有唯一性?/p>

 

6

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曲线图:许多事物不但自身逐渐变化,而且变化的速度也是逐渐变化的。具有更?

自然的特点,但是不具有唯一性?/p>

 

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散点图:用来表现两个变量之间的相互关系,以及数据变化的趋势?/p>

 

8

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茎叶图:把数据分成茎与叶两个部分,既保留了原始数据,又直观的显示出了数据

的分布?/p>

 

三?/p>

 

数据集中趋势的度量:

 

1

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平均数:容易理解,易于计算;不偏不倚地对待每一个数据;是数据集地“重心?/p>

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第一?/p>

 

数据的整理和描述

 

一?/p>

 

数据的分类:

 

按照描述的事物分类:

 

1

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分类型数据:描述的是事物的品质特征,本质表现是文字形式;

 

2

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数量型数据:事物的数量特征,用数据形式表示;

 

3

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日期和时间型数据?/p>

 

按照被描述的对象与时间的关系分类?/p>

 

1

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截面数据:事物在某一时刻的变化情况,即横向数据;

 

2

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时间序列数据:事物在一定的时间范围内的变化情况,即纵向数据?/p>

 

3

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平行数据:是截面数据与时间序列数据的组合?/p>

 

二?/p>

 

数据的整理和图表显示?/p>

 

1

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组距分组法:

 

1)

 

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2)

 

确定组数,计算组?/p>

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3)

 

计算每组的上、下限(分组界限?/p>

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唱票记频数;

  

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算出组频率,组中值;

 

6)

 

制表?/p>

 

2

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饼形图:用来描述和表现各成分或某一成分占全部的百分比。注意:成分不要多于

6

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6

个一般是从中选出

5

个最重要的,把剩下的全部合并成为“其他?/p>

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分份额总和必须?/p>

100

%;比例必须于扇形区域的面积比例一致?/p>

 

3

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条形图:用来对各项信息进行比较。当各项信息的标识(名称)较长时,应当尽?

采用条形图?/p>

 

4

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柱形图:如果是时间序列数据,应该用横坐标表示时间,纵坐标表示数据大小,即

应当使用柱形图,好处是可以直观的看出事物随时间变化的情况?/p>

 

5

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折线图:

明显表示趋势的图示方法?/p>

简单?/p>

容易理解?/p>

对于同一组数据具有唯一性?/p>

 

6

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曲线图:许多事物不但自身逐渐变化,而且变化的速度也是逐渐变化的。具有更?

自然的特点,但是不具有唯一性?/p>

 

7

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散点图:用来表现两个变量之间的相互关系,以及数据变化的趋势?/p>

 

8

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茎叶图:把数据分成茎与叶两个部分,既保留了原始数据,又直观的显示出了数据

的分布?/p>

 

三?/p>

 

数据集中趋势的度量:

 

1

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平均数:容易理解,易于计算;不偏不倚地对待每一个数据;是数据集地“重心?/p>

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数量方法笔记. - 百度文库
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数据的整理和描述

 

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数据的分类:

 

按照描述的事物分类:

 

1

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分类型数据:描述的是事物的品质特征,本质表现是文字形式;

 

2

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数量型数据:事物的数量特征,用数据形式表示;

 

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日期和时间型数据?/p>

 

按照被描述的对象与时间的关系分类?/p>

 

1

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截面数据:事物在某一时刻的变化情况,即横向数据;

 

2

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时间序列数据:事物在一定的时间范围内的变化情况,即纵向数据?/p>

 

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平行数据:是截面数据与时间序列数据的组合?/p>

 

二?/p>

 

数据的整理和图表显示?/p>

 

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组距分组法:

 

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唱票记频数;

  

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2

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饼形图:用来描述和表现各成分或某一成分占全部的百分比。注意:成分不要多于

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;成

分份额总和必须?/p>

100

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条形图:用来对各项信息进行比较。当各项信息的标识(名称)较长时,应当尽?

采用条形图?/p>

 

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柱形图:如果是时间序列数据,应该用横坐标表示时间,纵坐标表示数据大小,即

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折线图:

明显表示趋势的图示方法?/p>

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容易理解?/p>

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曲线图:许多事物不但自身逐渐变化,而且变化的速度也是逐渐变化的。具有更?

自然的特点,但是不具有唯一性?/p>

 

7

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散点图:用来表现两个变量之间的相互关系,以及数据变化的趋势?/p>

 

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茎叶图:把数据分成茎与叶两个部分,既保留了原始数据,又直观的显示出了数据

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三?/p>

 

数据集中趋势的度量:

 

1

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平均数:容易理解,易于计算;不偏不倚地对待每一个数据;是数据集地“重心?/p>

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