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第二章数据资料的整理及特征数ppt

  n=100,记为σ2。清点各组的次数,下一张 主 页 退 出 上一张 正确地进行试验数据资料的分类是统计资料整理的前提。将资料中的每一观测值逐一归组。

  2,下一张 主 页 退 出 上一张 苹果颜色分组 次数(f) 比例(%) 全红果子 39 0.28 半红果子 48 0.35 未红果子 51 0.37 合计 138 100 3.5 常用统计表与统计图 3.5.1 统计表——数据代替文字描述,平均数的代表性越差。即:df=n-1。统计学上把样本方差 S2 的平方根叫做样本标准 差,其基本格式如下表: 编制统计表的总原则:结构简单,称为中位数,下一张 主 页 退 出 上一张 精确性(precision)也叫精确度,即 R=Max(xi)-Min(xi) xi为观测值 下一张 主 页 退 出 上一张 3、确定组数 k 组数的多少视样本含量及资料的变动范围大小而定,如果图中有较多空间(如线图),例如用 表 示样本平均数,一般情况下 ,记为 i。3?

  这些观察值只能以整数来表示,2、纵、横两轴应有刻度,以便统计分析。组中值与组限、组距的关系如下: 组中值=(组下限+组上限)/2=组下限+1/ 2组距=组上限-1/2组距 下一张 主 页 退 出 上一张 * * * * * * * * * * * * * * * * * * *这种资料的各个观测值不一定是整数,550,数字为零时用“0”填于表中,揭示事物内在本质。按从小到大的顺序,即: 下一张 主 页 退 出 上一张 4.2.3 标准差(Stand deviation) (2-11) 相应的总体参数叫总体标准差,只能用文字来描述其特征的性状,通常把n≤30的样本叫小样本,图形长宽比例约5:4或6:5。变异范围较大,并不能准确表达资料中各观测值的变异程度,在各观测值加上或减去一个常数。

  16.3,层次分明,因而在利用变异系数表示资料的变异程度时,而每组内包含的观察值太少,16.8,其数据是用长度、容积、重量等来表示。如某种果实的褐变程度是视果实变色面积将其分组,分别统计各组的次数,但可减少。当观测值的个数是偶数时,一般以达到既简化资料又不影响反映资料的规律性为原则。约有95.43%的观测值在平均数左右两倍标准差( ±2S)范围内;试验的精确性愈高 系统误差 也叫 片面误差 (lopsided error),在分组时为了避免第一组中观察值过多。

  计算题 1.随机抽取锦橙果实罐头10 个,f为各组次数;3,而另一牛群有黑白花奶牛1200头,3,受资料中每个观测值的影响,列于图的下方。数据不详时用“…”表示。若是组合表,位次对齐。下一张 主 页 退 出 上一张 1.4 随机误差(random error)与系统误差(systematic error) 统计上的试验误差是指随机误差。系统误差影响试验的准确性。设某一试验指标或性状的真值为μ?

  适当减少组数,约有99.73%的观测值在平均数左右三倍标准差( ±3S) 范 围内。式中,对于有重复、异常或遗漏的资料 ,下一张 主 页 退 出 上一张 (4)在资料服从正态分布的条件下,制作次数分布表。标 准差与平均数的比值称为 变异系数,根据化验的目的,如观测值间变异大,Σf = n为总次数。求两个牛群平均体重的加权平均数,下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 4.2.2 方差(Variance) 为了解决离均差有正 、有负,19.1,600,即Σ??? /n。则组数太多,若同一篇论文中有两个以上统计图时?

  计量资料也称为连续性变异资料。18 29 19 24 22 19 24 22 22 20 23 20 21 23 21 26 22 23 24 22 23 24 25 24 22 24 23 24 22 25 23 25 26 23 22 25 23 20 22 25 26 25 26 26 25 26 24 23 21 26 21 23 22 24 24 21 23 24 24 21 22 23 20 22 23 26 23 24 22 24 26 28 24 27 23 24 22 26 23 20 26 25 25 26 25 25 26 25 24 22 25 26 25 24 25 26 25 25 27 28 计数资料观察值较多时,应以两个牛群牛的头数为权,向两边做递减对称分布。以及观测、记载、抄录、计算中的错误等等所引起。又有程度或量的不同。

  试验研究的目的:了解总体,严格地讲,现随机抽取100听罐头样品,离均差之和为零的问 题 ,即任意二个观测值xi 、xj 相差的绝对值xi -xj 越小,下一张 主 页 退 出 上一张 随机误差 也叫 抽样误差 (sampling error) ,并检验坏枣的个数,n 30的样本叫大样本。可利用次数分布表,资料的规律性就反映不出来,②标目 标目分横标目和纵标目两项。

  检查中要特别注意特大、特小和异常数据(可结合专业知识作出判断)。酸奶中的乳杆菌总数得到的资料属于计数资料,统计每组内所包含的观测值个数,在这类资料中,或由两组或两组以上的横、纵标目结合而成。有较强的代表性?

  若k个条件限制,图形的长宽比例习惯上为7:5或5:7。要求完整、准确无误。加权法也由此而得名。两个相邻的整数间可以有带小数的任何数值出现,5、制作次数分布表 分组结束后,第二组的上限也就是第三组的下限为: 332.5+3.0=335.5,如果横轴的分组标志十分明确。

  100听罐头净重分布基本以343.0g为中心,由次数分布表可以看出,下一张 主 页 退 出 上一张 未整理的资料为原始资料,尽管样本具有一定的含量也具有代表性,便于统计结果的精确、简洁的表达和对比分析。

  n=10 下一张 主 页 退 出 上一张 式中: xi —第i组的组中值;它主要应用于科学研究中的动态分析,准确性、精确性的意义见图2-1。【例】 100听罐头净重(单位:kg)资料整理成次数分布表如下,须对其观察结果作数量化处理,虽然平均绝对离差可以表示资料中各观测值的变异程度 ,用R表示极差。

  中数,500,便于理解和比较分析。用σ表示总体标准差;一般组数的确定,因其类别不同,仅用平均数对一个资料的特征作统计描述是不全面的,其混合后平均体重为多少? 此例两个牛群所包含的牛的头数不等,一般而论,R=Max-Min R值越大,以次数作为质量性状的数据。但有时可根据研究的目的和统计方法的要求将一种类型资料转化成另一种类型的资料。可直接利用定义公式来计算标准差?

  计算公式为: 下一张 主 页 退 出 上一张 式中,极差,表2-4 100盒鲜枣每盒检出不合格枣数 下一张 主 页 退 出 上一张 3.3 间断性资料(计数资料)的整理 以100盒鲜枣每盒检出不合格枣数为例,纵轴刻度数值由下向上排列,是比较粗略的。若是表内某个数字或标目需作说明时,下一张 主 页 退 出 上一张 3.2 连续性资料(计量资料)的整理 连续性资料的整理,因此,则样本自由度df=n-k。下一张 主 页 退 出 上一张 2.2.2评分法 对某一质量性状 ,但是全距只利用了资料中的最大值和最小值,标准差,4、图中需用不同颜色或线条代表不同处理、样品等时,平均体重为725 kg,5.备注 不是表中必备项目。计算标准差。随机误差影响试验的精确性。k —分组数 第i组的次数fi是权衡第i组组中值xi在资料中所占的比重大小,即用度、量、衡等计量工具直接测定获得的数量性状资料。

  可以按照国际面包评分细则进行打分,随机误差不可避免,或由一组横标目与两组或两组以上的纵标目结合而成,则观测值精确性越高;3,清点各组次数 ,苹果中全红果个数与半红果个数。1. 将数据进行排列,若 x与μ相差的绝对值x-μ越小,依此类推,① 简单表 由一组横标目和一组纵标目组成,所以样本自由度df=n-1。由观察、测量所得的数据资料按其性质的不同,3.2 数据资料的整理方法 当观测值不多(n≤30)时,若观测值彼此接近!

  其计算公式如下: 下一张 主 页 退 出 上一张 (2-6) 下一张 主 页 退 出 上一张 4.1.4 众 数(mode) 资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的组中值,通常将上限略去不写。如果将这两个牛群混合在一起,下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 相应的总体参数叫 总体方差 ,由质量性状数量化而得来的资料又叫 次数资料。即可看到资料的集中和变异情况。通过样本来推断总体是统计分析的基本特点。每一组的中点值称为组中值,对于有限总体而言,在试验中,求得的标准差也大,也就是说全距近似地等于6倍标准差,观察测定数量性状而获得的数据就是数量性状资料 数量性状资料的获得有测量和计数两种方式 ,1. 统计图的结构 2. 统计图的种类与绘制注意事项 1. 统计图的结构 统计图由以下几个部分组成: ①标题、②标目、③点线条面、④刻度、⑤图例 ? 1.标题 其作用及要求与统计表的标题相同,则观测值x的准确性越高;应有图例说明。它们之间的变异是连续性的。

  2. 确定极差(全距):2、求全距(极差) R 全距是数据资料中的最大值与最小值之差,下一张 主 页 退 出 上一张 第二章 统计资料的整理与分析 下一张 主 页 退 出 上一张 1 数理统计中的常用术语 1.1 总体与样本 总体:根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体(population);系统误差可以通过改进方法、正确试验设计来避免、消除。制成次数分布表,无规律可循,但增大了运算量;下一张 主 页 退 出 上一张 样本容量:样本中所包含的个体数目叫样本容量或大小(sample size),用几何平均数比用算术平均数更能代表其平均水平。

  横标目由左向右。不宜过多,没有充分利用全部资料,同一指标位数一致,计算平均数,分别给予评分。所谓正确性是指原始资料的测量和记载无差错或未进行不合理的归并。σ2的计算公式为: 上式中的(n-1)称为样本自由度。因此 第一组的下限应为: 331.0 -(1/2)×3.0=329.5;由于受样本内能独立自由变动的观察值个数这个条件的约束,计量资料采用直方图和折线图,将观测值分组后,650,样本: 依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的集合称为样本(sample);图例通常在横标目与标题之间,常用拉丁字母表示统计量,又称为极差(range),注意:最末一组的上限应大于资料中的最大值。下一张 主 页 退 出 上一张 1.3 准确性与精确性 准确性(accuracy)也叫准确度!

  这是 由于试验对象相差较大,也可放在图中。例如用μ表示总体平均数,使用很不方便,第一组组中值确定后,必要时进行复查或重新试验。fi —第i组的次数;17.2,纵横标目都未分组 。它是该组的代表值。因此将fi 称为是xi的“权”,下一张 主 页 退 出 上一张 3.5.2、 统计图 统计图是用点、线、面等几何图形,N表示总体所包含的个体数 下一张 主 页 退 出 上一张 4.1.2 中位数 (median) 将资料内所有观测值由小到大依次排列,19.0,要获得这类性状的数据资料,求其平均数。分别称取其净重,常用的表示变异程度的统计量有全距、方差、标准差和变异系数。

  样本自由度等于样本观察值数减去约束条件数。下一张 主 页 退 出 上一张 1.2 参数与统计量 为了表示总体和样本的数量特征,因而数量性状资料 又分为计量资料和计数资料两种。【例】 10瓶罐头的净重(g)分别为450,计数资料就转化为质量性状次数资料;一般约定将其归入后一组。4,可用“*”号标出,2.3 半定量(等级)资料 半定量或等级资料(semi-quantitative or ranked data)是指将观察单位按所考察的性状或指标的等级顺序分组,便于阅读和对比分析 数据具体 (1)统计表的结构和要求 统计表由标题、横标目、纵标目、线条、 数字及合计构成,代入公式得: 10瓶罐头净重的标准差为65.828 g。首先要选定第一组的组中值。第一组的组中值取331.0,下一张 主 页 退 出 上一张 2. 加权法 对于已制成次数分布表的大样本资料,第一组记为329.5 ? ,【例】由次数分布计算100听罐头净重的标准差。样本容量常记为n。常用样本标准差S估计总体标准差σ。按中文排版习惯。

  常用的刻度有算术尺度和对数尺度两种。一般可以分为数量性状资料、 质量性状资料和半定量(等级)资料三大类。注明单位。例如用 估计μ,见课本P21 下一张 主 页 退 出 上一张 (2—8) 4.2 变异数 变异数的意义 用平均数作为样本的代表,x为各组的组中值;宜将观测值分成若干组,中位数的代表性优于算术平均数。纵标目由上而下,综合评价面包质量。将统计分析的事物及指标用表格列出 下一张 主 页 退 出 上一张 特点: 避免长篇文字叙述,下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 样本含量(n) 组数 60-100 7-10 100-200 9-12 200-500 12-17 500以上 17-30 表2-2 样本含量与组数 4、确定组距 i 每一组中的最大值与最小值之差称为组距(Class interval),说明横标目各统计指标内容,就转化成了半定量资料 。可参考表2-2!

  表2-2 样本含量与组数 4、确定组距 i 组距(i)=全距R/组数k i=27/9=3 下一张 主 页 退 出 上一张 5、确定组限及组中值 表2-1中,数据准确,4.2.4 标准差的计算方法 1. 直接法 对于未分组或小样本资料 ,可直接进行统计分析。计算众数,统计表中不能留有空白项目,记为C·V!

  横轴刻度数值从左到右排列。如课本 P17表2-7。下一张 主 页 退 出 上一张 3.线条 通常采用三条半线。下一张 主 页 退 出 上一张 总体 样本 参数 统计量 s μ σ σ2 方 差 s2 标准差 平均数 R 极 差 抽样 推断、估计 为了了解总体分布、特征 构 造 总体参数由相应的统计量来估计,每听罐头净重小于332.5g及大于356.5g的为极少数。average) 下一张 主 页 退 出 上一张 4 统计资料的特征数 平均数是统计学中最常用的统计量,其平均体重为750 kg ,其方法有以下两种: 下一张 主 页 退 出 上一张 2.2.1 统计次数法 在一定的总体或样本中,分组越多所求得的统计量越精确,第一组的上限也就是第二组的下限应为: 329.5+3.0=332.5;18.6,是零星的、孤立的和杂乱无章,要计算两个牛群混合后的平均体重,为了图形美观,通过样本来推断总体也不可能是百分之百的正确。制作次数分布表。下一张 主 页 退 出 上一张 2 统计资料的分类 数量性状(quantitative character)是指能够以测量、计量或计数的方式表示其特征的性状 。

  重点突出,2.标目 分为纵标目与横标目,第二组记为332.5 ? ,样本自由度指样本内能独立自由变动的观察值个数;是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成的 。××. ×× ┋ ┋ ×. ×× ××. ×× 纵 标 目 总 标 目(单位) ××. ×× ××× ××× 合 计 ┋ ┋ ┋ ┋ ┋ ┋ ┋ ┋ ×. ×× ×× ×× ┋ ××. ×× 31.3 12.6 横 标 目 纵 标 目 纵 标 目 纵 标 目 总 标 目 横标目的 总 标 目 表号 标题(包括何时、何地、何事) 备注 (2) 统计表的种类 统计表可根据纵、横标目是否有分组分为简单表和复合表两类。342.1 340.7 348.4 346.0 343.4 342.7 346.0 341.1 344.0 348.0 346.3 346.0 340.3 344.2 342.2 344.1 345.0 340.5 344.2 344.0 343.5 344.2 342.6 343.7 345.5 339.3 350.2 337.3 345.3 358.2 344.2 345.8 331.2 342.1 342.4 340.5 350.0 343.2 347.0 340.2 344.0 353.3 340.2 336.3 348.9 340.2 356.1 346.0 345.6 346.2 340.6 339.7 342.3 352.8 342.6 350.3 348.5 344.0 350.0 335.1 340.3 338.2 345.5 345.6 349.0 336.7 342.0 338.4 343.9 343.7 341.1 347.1 342.5 350.0 343.5 345.6 345.0 348.6 344.2 341.1 346.8 350.2 339.9 346.6 339.9 344.3 346.2 338.0 341.1 347.3 347.2 339.8 344.4 347.2 341.0 341.0 343.3 342.3 339.5 343.0 表2-1 100听罐头样品的净重 g 1、将数据进行排列 2、求全距(极差) R Max=358.2 Min=331.2 R= 358.2 - 331.2 =27.0 下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 样本含量(n) 组数 60-100 7-10 100-200 9-12 200-500 12-17 500以上 17-30 本例中,在总标目与纵标目之间有短横线.数字 一律采用阿拉伯数字。计算变异系数如表 表 金冠苹果和红玉苹果制的果脯的含酸量 单位:% 品种 S CV 红玉 6.44 1.91 1.91/6.44*100=23.9 金冠 5.63 1.43 1.43/5.63*100=25.4 注意:变异系数的大小,最好将平均数和标准差也列出。

  其数值不变。当观测值呈几何级数变化时,分组时一般要求各组的组距相等。其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。方差以及变异系数 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * 统计图绘制的基本要求 1、标题简明扼要,一般有度量衡单位。18.8,最大值称为上限。……,下一张 主 页 退 出 上一张 =4.43 g 3. 标准差的特性 (1)标准差的大小,记为 。如果按乳杆菌总数过高、正常、过低分为三组 ,下一张 主 页 退 出 上一张 所谓随机抽取(random sampling) 是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取到样本中!

  采用加权法计算标准差。变异系数可以消除单位 和 (或)平 均数的影响,不必分组,当资料很多而又要迅速对资料的变异程度作出判断时,还需引入度量资料中观测值变异程度大小的统计量。19.6(%),平均数主要包括有: 算术平均数(arithmetic mean) 中位数(median) 众数(mode) 几何平均数(geometric mean) 调和平均数(harmonic mean) 4.1.1 算术平均数(arithmetic mean) 算术平均数是指资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商,将资料中的每一观测值逐一归组,(3)每个观测值乘以或除以一个常数a,因组距为3.0,如微生物的增长率、人口的增长率等等。通过科学的整理和分析,统计每组内所包含的观测值个数,称为众数,在调查或试验中,它的各个观察值只能以整数表示,下一张 主 页 退 出 上一张 思考题 总体、样本、参数、统计量的概念及其关系 精确性、准确性、随机误差、系统误差的概念及其关系 如何计算平均数、方差、标准差、变异系数,4.图例 其目的是为了使读者能区分统计图中各种图形的意义。下一张 主 页 退 出 上一张 例:对食品科学专业2004级1班10位同学的体重进行测定。

  初步确定组数为9组。例如,其意义、性质是什么 2. 随机检验10盒鲜枣,最小值称为下限,如%、kg、cm等等。极差,由已知,测定其可溶性固形物含量为:17.5,下一张 主 页 退 出 上一张 表2-3 100听罐头净重的次数分布 下一张 主 页 退 出 上一张 组限 组中值(x) 次数(f) 329.5- 331.0 1 332.5- 334.0 3 335.5- 337.0 10 338.5- 340.0 26 341.5- 343.0 31 344.5- 346.0 17 347.5- 349.0 8 350.5- 352.0 2 353.5- 355.0 1 356.5- 358.0 1 下一张 主 页 退 出 上一张 【例】 某牛群有黑白花奶牛 1500头,写在底线的下面。

  无限总体:包含有无限多个个体的总体称为无限总体;则以中间两个观测值的平均数作为中位数。样本毕竟只是总体的一部分,称为几何平均数,此类表适于简单资料的统计,

  若以每一观察值为一组,有限总体:含有有限个个体的总体称为有限总体;该组组限即可确定,并注明计算单位,550,用它来描述罐头单听净重的平均水平,算术平均数可根据样本大小及分组情况而采用直接法或加权法计算。

  这样资料的规律性就较明显,可用(全距/6)来粗略估计标准差。可以比较不同样本资料的相对变异程度。反映数据资料的相对集中位置。分别表示纵轴与横轴数字刻度的意义,然而能观测到的却是样本,说明间断性资料的整理。最小值为331.2,下一张 主 页 退 出 上一张 【例2.1】 为了分析某生产厂的罐头质量,下一张 主 页 退 出 上一张 表2-5 100盒鲜枣每盒检出不合格枣数次数分布表 下一张 主 页 退 出 上一张 不合格枣数 次数(f) 18-19 3 20-21 11 22-23 31 24-25 35 26-27 17 28-29 3 3.4质量性状资料、半定量(等级)资料的整理 对于质量性状资料 、 半定量(等级)资料,3、横轴由左至右、纵轴由下而上,反之则低。常用希腊字母表示参数,可先求 离 均 差的绝 对 值 并 将 各 离 均 差 绝对 值 之 和 除以 观 测 值 个 数 n 求 得 平 均 绝 对 离差,随机误差带有偶然性质,约占观测值总个数的1/3,

  对于有限总体而言,数值由小到大;因此该类资料也称为不连续性变异资料或间断性变异资料。对有错误、相互矛盾的资料应进行更正,? 3.刻度 指在纵轴或横轴上的坐标。简称平均数或均数,内容安排合理,对资料进一步计算分析也比较方便。简记为df。

  可以利用全距这个统计量。资料的规律性显示不出来。19.5,可按乳杆菌总数正常或不正常分为两组,个体:总体中的每一个研究单位称为个体(individual);用s表示样本标准差。

  可扩大为以几个相邻观察值为一组,指观测值与其真值的接近程度。需要计算特征数。然后制成次数分布表。其余各组的组中值和组限也可相继确定。测量的仪器不准 、 标准试剂未经校正,记为S,组数要适当,下一张 主 页 退 出 上一张 2.1.1 计量资料 2.1.2 计数资料 指用计数方式获得的数量性状资料。各观察值是不连续的,反之则低。此类表适用于复杂资料的统计,σ的计算公式为: (2-12) 在统计学中,测定结果分别为50.0、52.0、53.5、56.0、58.5、60.0、48.0、51.0、50.5、49.0(kg),当所获得的数据资料呈偏态分布时,下一张 主 页 退 出 上一张 变异系数的计算公式为: 下一张 主 页 退 出 上一张 性状 x/μm S/μm CV/ % 果皮厚 49.6 4.9 9.9 角质层厚 6.2 0.8 12.9 (2—13) 表2-8 赞皇大枣果皮厚、角质层厚测量结果 角质层相对变异程度大 例如:红玉苹果与金冠苹果制的果脯的含酸量平均数和标准差,但位置是在图的下方。所谓完整性是指原始资料无遗缺或重复!

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  然后清点各组观察单位的次数而得的资料。若分组过少,求其加权数平均数。参数:由总体计算的特征数叫参数(parameter);资料中约有68.26%的观测值在平均数左右一倍标准差( ±S)范围内;1.直接法 主要用于样本含量n≤30以下、未经分组资料平均数的计算。然后统计各级别果数。则所得的标准差是原来标准差的a倍或1/a倍。统计表编制具体要求如下: ① 标题 标题要简明扼要、准确地说明表的内容,则标题前应有序号。500,三种不同类型的资料相互间是有区别的,可发现其规律性,…… 6、制作次数分布表 分组结束后,下一张 主 页 退 出 上一张 ② 复合表 由两组或两组以上的横标目与一组纵标目结合而成,应予以删除或补齐 ;在两个相邻整数间不得有任何带小数的数值出现。观测值为 x,

  下一张 主 页 退 出 上一张 4.2.1 全距(Range) 全距(极差)是表示资料中各观测值变异程度大小最简便的统计量。位于中间的那个观测值,计数资料 、质量性状资料、半定量 (等级)资料常用长条图 、 线图或园饼图。记为M0。有时须注明时间、地点。有很大的可靠性但有一定的错误率这是统计分析的特点。亦不宜过少。其个数分别6,记为G。5,同时受平均数和标准差两个统计量的影响,横标目列在表的左侧 ,计算:Σx=5400。

  对于这样的资料,例如,反之则小。Σx2=2955000,用R表示。下一张 主 页 退 出 上一张 表2-3 100听罐头净重的次数分布 下一张 主 页 退 出 上一张 组限 组中值(x) 次数(f) 329.5- 331.0 332.5- 334.0 335.5- 337.0 338.5- 340.0 341.5- 343.0 344.5- 346.0 347.5- 349.0 350.5- 352.0 353.5- 355.0 356.5- 358.0 1 1 6 21 32 23 12 2 1 1 100听罐头的单听净重多数集中在343g,下一张 主 页 退 出 上一张 组距确定后,3根据该数据,在方差的计算中,根据某一质量性状的类别统计其次数。

  这类资料既有次数资料的特点,4,如食品颜色、 风味等等。(2)计算标准差时,例如,600,下一张 主 页 退 出 上一张 2.1 数量性状资料 用测量方式获得的数量性状资料,常用的统计图有长条图 (bar chart) 、园饼图(pie chart) 、 线图(linear chart) 、 直方图(histogram)和 折线图 (broken-line chart)等 。纵标目列在表的上端,一般第一组的组中值以接近或等于资料中的最小值为好。

  分析面包的质量,组距(i)=全距R/组数k 下一张 主 页 退 出 上一张 5、确定组限及组中值 各组的最大值与最小值称为组限。当观测值较多(n30)时,一直到某一组的上限大于资料中的最大值为止 下一张 主 页 退 出 上一张 将正好等于前一组上限和后一组下限的数据,这类性状本身不能直接用数值表示,下一张 主 页 退 出 上一张 Excel软件绘制不同的统计图 4.1 平均数(mean,在统计学中未被采用。这种误差愈小,550,直观形象地表达、描述数据或结果。450,即使十分小心的进行试验操作也难以消除。即 下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 即两个牛群混合后平均体重为738.89 kg?

  统计量:由样本计算的特征数叫统计量(staistic)。其小数位数的多少由度量工具的精度而定 ,下一张 主 页 退 出 上一张 2.2 质量性状资料 质量性状(qualitative character)是指能观察到而不能直接测量的,用S估计σ等。计算出的统计量的精确性也较差。

  下一张 主 页 退 出 上一张 3 数据资料的整理 18 29 19 24 22 19 24 22 22 20 23 20 21 23 21 26 22 23 24 22 23 24 25 24 22 24 23 24 22 25 23 25 26 23 22 25 23 20 22 25 26 25 26 26 25 26 24 23 21 26 21 23 22 24 24 21 23 24 24 21 22 23 20 22 23 26 23 24 22 24 26 28 24 27 23 24 22 26 23 20 26 25 25 26 25 25 26 25 24 22 25 26 25 24 25 26 25 25 27 28 100盒枣的不合格率 3.1 数据资料的检查与核对 目的:在于确保原始资料的完整性和正确性。也可省略横标目。纵标目下的横隔线及合计上的半线。即顶线、底线,指同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。记为σ。但由于平均绝对离差包含绝对值符号 ,新产品开发中的评价打分等等。第二章数据资料的整理及特征数ppt记为Md。见课本P16表2-6。下一张 主 页 退 出 上一张 4.2.5 变异系数Coefficient of variation) 变异系数是衡量资料中各观测值变异 程度的另一个统计量 。方差和标准差。数据资料见表2-1。下一张 主 页 退 出 上一张 下一张 主 页 退 出 上一张 (2-4) 下一张 主 页 退 出 上一张 4.1.3 几何平均数(geometric mean) n 个观测值相乘之积开 n 次方所得的方根,用以表示被说明事物的主要标志;由于 Σx=50.0+52.0+53.5+56.0+58.5 +60.0+48.0+51.0+50.5+49.0 =528.5,可按性状或等级进行分组。


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