数据资料的统计描述

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

1.1.1.1. 常用的相对数指标 1.1.1.1.1. 比(ratio) 比表示两个相关指标的值之商.这描述了一个指标的值是另一个指标值的几倍或几分之几.其计算公式为: 1.1.1.1.2. 比例(proportion) 比例表示某事物内部各组成部分的观察单位数与所有组成部分的总观察单位数之比. (1)表示分布结构的比例, (2)表示某现象发生强度的比例, 式中:K是比例基数,它可以取值100%.1000‰.10000/万.100000/10万等. 1.1.1.1.3. 率(frequency

在R中,summary()是一个基础包中的重要统计描述函数,同样的在dplyr中summarise()函数也可以对数据进行统计描述. 不同的是summarise()更加的灵活多变,下面来看下summarise这个函数 summarise(.data, ...) 其灵活性和其他dplyr函数一样,主要在于条件的使用上 下面看些具体的例子 library(dplyr) x<-data.frame(id=1:6, name=c("wang","zhang",&quo

数据的集中趋势 众数 众数是样本观测值在频数分布表中频数最多的那一组的组中值,主要应用于大面积普查研究之中. 众数是在一组数据中,出现次数最多的数据,是一组数据中的原数据,而不是相应的次数. 一组数据中的众数不止一个,如数据2.3.-1.2.1.3中,2.3都出现了两次,它们都是这组数据中的众数. 一般来说,一组数据中,出现次数最多的数就叫这组数据的众数. 例如: 1,2,3,3,4的众数是3. 但是,如果有两个或两个以上个数出现次数都是最多的,那么这几个数都是这组数据的众数. 1,2,2,3,

一.统计描述指标的选择与应用 计量资料:集中趋势与离散趋势(1)正态分布:均数?标准差 (2)非正态分布(偏态.不规则分布):中位数(M),四分位数  (P25.P75) 无序分类资料:率.构成比 二.集中趋势与离散趋势集中趋势:用平均数(指标体系)反映一组观察值的中心位置或平均水平. (1)算数均数 - 正态分布/单峰对称分布资料 (2)中位数 - 偏态分布.不规则分布.开口资料 (3)几何均数 - 抗体滴度等各变量之间成倍数关系/对数正态分布资料 离散趋势: (1)标准差.方差- 正态分布/

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一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

背景 消息报表主要用于统计消息任务的下发情况.比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等.通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况.消息下发到达成功率.用户对消息的点击情况等. 个推在提供消息推送服务时,为了更好地了解每天的推送情况,会从不同的维度进行数据统计,生成消息报表.个推每天下发的消息推送数巨大,可以达到数百亿级别,原本我们采用的离线统计系统已不能满足业务需求.随着业务能力的不断提升,我们选择了Fli

Java版的Spark大数据中文分词统计程序完成之后,又经过一周的努力,把Scala版的Spark 大数据中文分词统计程序也搞出来了,在此分享给各位想学习Spark的朋友. 如下是程序最终运行的界面截图,和Java版差别不大: 如下是Scala工程结构: 当你在工程主类文件WordCounter.scala上单击右键,选择Run As Scala Application: 然后选择唐诗宋词进行分词统计,就会出现前面显示的分词结果. 工程代码已经上传CSDN:http://download.csd