3.2.2.频数分布

hist 用于绘制直方图,下面介绍每个参数的作用: 1)x: 用于绘制直方图的数据,该参数的值为一个向量 代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) hist(data) 效果图如下: 从图中可以看出,横坐标为不同的区间,纵坐标为落入该区间内的频数: 2) break : 该参数的指定格式有很多种 第一种: 指定一个向量,给出不同的断点 代码示例: data <- c(rep(1, 10), rep(2, 5), rep(3, 6)) h

1.1.1.1. 集中趋势的描述(central tendency) 描述集中趋势的主要统计指标有算术平均数.几何平均数.中位数,这些指标也称为位置度量指标(measures of location) 1.1.1.1.1. 算术平均数(arithmetic mean) 算术平均数适用于频数分布对称数据.在有离群值的情况下,或频数分布不对称时,不适合选用算术均数描述数据的平均水位. (1)一般地,总体均值用μ表示,样本均数用符号 表示,观察n个个体,X表示观察值,则均数的计算公式为: (2)当样本

分类变量.连续变量分布的描述 bootstrap抽样.秩和检验探索变量关联:比较均值.独立样本 变量变换:P-P图 秩变换分析:个案排秩 Cox回归模型 方差分析实质是自变量含有分类变量的一般线性模型. 方差分析属于参数检验,有一定的假设条件.当不满足方差分析的假设条件时,就选择 (1)非参数检验(bootstrap抽样.秩和检验)方法-实际上是一种初判的方法: (2)或考虑变量变换,对变换后的变量进行方差分析:-应用广泛 (3)或变量变换无法解决时,考虑秩变换分析方法.即对原变量的秩次进行方差

卡方检验的功能与意义 SPSS的卡方检验是非参数检验方法的一种,其基本功能足通过样本的 频数分布来推断总体是否服从某种理论分布或某种假设分布,这种检验过程是通过分析实际的频数与理论的频数之间的差别或是说吻合程度来完成的. 相关数据 随机抽取100名某地新生婴儿性别.研究该地区新生婴儿男女比例是否存在明显的差别. 分析过程 分析-非参数检验-卡方 精确 选项 结果 描述性统计量 卡方检验频数表 卡方检验统计量表 卡方值是0.04,自由度是1,渐进显著性水平为0.841,远大于5%.所以该地区新生婴

统计学: 统计学可以分为:描述统计学和推断统计学 描述统计学:使用特定的数字或图表来体现数据的集中程度和离散程度.例:每次考试算的平均分.最高分.各个分段的人数分布等,也是属于描述统计学的范围. 推断统计学:根据样本数据推断总体数据特征.例:产品质量检查,一般采用抽检,根据所抽样本的质量合格率作为总体的质量合格率的一个估计. 集中趋势: 对于一组数据,如果只容许使用一个数字去代表这组数据,那么选择数据的中心,即反映数据集中趋势的统计量. 均值:算数平均数,描述平均水平. 中位数:将数据按大小排列

本文主要介绍:统计学基本概念.数据的收集.数据的描述.回归和分类.多元分析,其中回归和分类.多元分析是学习重点.统计学中的其它概念如:概率及分布.参数估计.假设检验属于经典统计的内容,在此文略去,时间序列分析及指数是金融方面的应用,也一并略去,如有需要请查阅相关书籍. 参考书籍: 贾俊平.<统计学>.第六版 王喜之.<统计学:从数据到结论>.第四版 1.统计学基本概念 统计学:收集.处理.分析.解释数据并从中得出结论的科学. 数据分析的方法可分为描述统计和推断统计.        

菜单 除了可以计算基本的统计量之外,也可以给出一些简单的检验结果和图形,有助于用户进一步的分析数据.使得用户能够从大量的分析结果之中挖掘到所需要的统计信息. 适用范围 对资料的性质.分布特点等完全不清楚的时候 Analyze -> Descriptive Statistics -> Expore 数据源 ceramics.sav 因变量列表 用于选入待分析的变量 因子列表 用于选择分组变量,根据该变量取值不同,分组分析因变量列表中的变量 标注个案 选择标签变量 统计量 描述性 计算一般的描述性

如何将数据组织成某些可理解的形式,使得他可以比较容易地发现数据的趋势,并与其他人交流,这就是描述性统计的任务:简化结构并整理组织数据.整理一组数据的最常用过程是将数据放入一个频数分布. 频数分布是一种组织好的关于位于测量量表每个类别上的个体数目的数据表. 频数分布的结构可以是表或涂,但是,在这两种情况下分布都具有两个相同的元素: 1.组成最初测量量表的类别. 2.频数的记录或每个类别中的个体数目. 比例与百分率 除了频数粉笔中的两个基本列外,表中还可以加入其它描述数据分布的测量.最常用的两种测量

R语言正态性检验 用R语言做正态分布检验 (2012-02-29 10:59:54)转载▼ 摘自:吴喜之:<非参数统计>(第二版),中国统计出版社,2006年10月:P164-165 1.ks.test() 例如零假设为N(15,0.2),则ks.test(x,"pnorm",15,0.2).如果不是正态分布,还可以选"pexp", "pgamma"等.2.shapiro.test() 可以进行关于正态分布的Shapiro-Wilk检