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描述性统计量分为:集中趋势、离散程度(离中趋势)和分布形态。
数据的集中趋势,用于度量数据分布的中心位置。直观地说,测量一个属性值的大部分落在何处。描述数据集中趋势的统计量是:平均值、中位数、众数。
指一组数据的算术平均数,描述一组数据的平均水平,是集中趋势中波动最小、最可靠的指标,但是均值容易受到极端值(极小值或极大值)的影响。
指当一组数据按照顺序排列后,位于中间位置的数,不受极端值的影响,对于定序型变量,中位数是最适合的表征集中趋势的指标。
指一组数据中出现次数最多的观测值,不受极端值的影响,常用于描述定性数据的集中趋势。
数据的离散趋势,用于描述数据的分散程度,描述离散趋势的统计量是:极差、四分位数极差(IQR)、标准差、离散系数。
又称全距,记作R,是一组数据中的最大观测值和最小观测值之差。一般情况下,极差越大,离散程度越大,其值容易受到极端值的影响。
又称内距,是上四分位数和下四分位数的差值,给出数据的中间一半所覆盖的范围。IQR是统计分散程度的一个度量,分散程度通过需要借助箱线图(Box Plot)来观察。通常把小于 Q1-1.5_IQR 或者大于 Q3+1.5_IQR 的数据点视作离群点。
方差和标准差是度量数据离散程度时,最重要】最常用的指标。方差,是每个数据值与全体数据值的平均数之差的平方值的平均数,常用 \sigma ^{2} 表示。
又称均方差,常用 \sigma 表示,是方差的算术平方根。计算所有数值相对均值的偏离量,反映数据在均值附近的波动程度,比方差更方便直观。
又称变异系数,为标准差 \sigma 与平均值 \mu 之比,用于比较不同样本数据的离散程度。离散系数大,说明数据的离散程度大;离散系数小,说明数据的离散程度也小。
用来评估一组数据分布呈现的对称程度。
用来评估一组数据的分布形状的高低程度的指标。
分位数是观察数据分布的最简单有效的方法,但分位数只能用于观察单一属性的数据分布。散点图可以用来观察双变量的数据分布,聚类可以用来观察更多变量的数据分布。通过观察数据的分布,采用合理的指标,使数据的分析更全面,避免得出像平均工资这类偏离事实的的分析结果。
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又称简单相关系数,常用 r 表示,反应两个变量之间的相关关系及相关方向。
线性回归是利用数理统计中回归分析,确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。
回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。
一项试验只有一个影响因素,或者存在多个影响因素时,只分析一个因素与响应变量的关系。
一项实验有多个影响因素,分析多个影响因素与响应变量的关系,同时考虑多个影响因素之间的关系。
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正态分布:正态概率分布是连续型随机变量中最重要的分布,记为
经验法则:正态随机变量有69.3%的值在均值加减个标准差的范围内,95.4%的值在两个标准差内,99.7%的值在三个标准差内。
进行一次实验,若成功则随机变量取值为1,若失败则取值为0,成功的概率为p失败的概率为1-p
n个独立的是/非实验中,成功次数的概率分布。n=1时,二项分布就是伯努利分布
在连续时间或空间单位上发生随机事件次数的概率。
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抽样:应该满足抽样的随机性原则。
抽样方法:简单随机抽样、分层抽样、整群抽样、系统抽样
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