文档介绍：第一章数据分析的基础1.【选择】数据分析的前提是数据的搜集与加工处理。在数据资料进行加工处理时,通常采用对数据进行分组的方法。2.【选择】数据分组是对某一变量的不同取值,按照其自身变动特点和研究需要划分成不同的组别,以便更好地研究该变量分布特征及变动规律。3.【选择】变量数列两要素:①组别——由不同变量值所划分的组;②频数——各组变量值出现的次数。各组次数与总次数之比叫做比率,又称频率。4.【选择】在变量数列中,由不同变量值组成的组别表示变量的变动幅度,而频数和频率则表示相对应的变量值对其平均水平的作用程度。频数(频率)愈大的组所对应的变量值对其平均水平的作用越大;反之,频数(频率)愈小的组所对应的变量值对其平均水平的作用也愈小。5.【案例分析】变量数列的编制(将结合变量数量分布图进行考查)①确定组数;对于等距分组,斯特吉斯给出一个大致的计算组数的公式:m=1+(变量个数N,组数为m)。②确定组距;在组距分组中,每组的上限和下限之间的距离称为组距等距分组的组距为d:③确定组限;当相邻两组中数值较小的一组的上限和数值较大的一组的下限只能用同一数值表示时,为了不违反分组的互斥性原则,一般规定上限不包含在本组之,称为上限不在原则。④计算各组的次数(频数);⑤编制变量数列;将各组变量值按从小到大的顺序排列,并列出相对应的次数,形成变量数列。6.【选择】累计频数和累计频率可概括地反映变量取值的分布特征。向上累计分布曲线呈上升状,向下累计分布曲线呈下降状。组的次数(或频数)较少,曲线显得平缓;组的次数(或频数)较密集,曲线显得较陡峭。7.【选答】洛伦茨曲线及其绘制方法(1)累计频数(或频率)分布曲线可用来研究财富、土地和工资收入的分配是否公平,这种累计分布曲线图最早是由美国洛伦茨博士提出,故又称洛伦茨曲线图。洛伦茨曲线,对角线为绝对平等线。根据实际收入分配线与绝对平等线或绝对不平等进行对比可衡量其不平等程度。离绝对平等线越远,分配越不平等;反之,越靠近绝对平等线,分配越平等。(2)首先,将分配的对象和接受分配者的数量均化成结构相对数并进行向上累计;其次,纵轴和横轴均为百分比尺度,纵轴自下而上,用以测定分配的对象(如一国的财富,土地或收入等),横轴由左向右用以测定接受分配者(如一国的人口);最后,根据计算所得的分配对象和接受分配者的累计百分数,在图中标出相应的绘示点,连接各点并使之平滑化,所得曲线即所要求的洛伦茨曲线。8.【案例分析/选择】变量的次数分布图就是用线和面等形状来表示次数分布的几何图形,常用的次数分布图主要有柱状图、直方图和折线图等几种。①柱状图:用顺序排的柱状线段的高低来显示各组变量值出现次数的多少或频率的高低的图形。通常用来显示单项分组的次数分布。②直方图:用顺序排列的各区间上的直方条表示变量在各区间取值的次数或频率的图形,可用来显示变量的组距分组次数分布。③折线图:在直方图中将各直方条顶端中点用线段连接起来,并在最低组之前和最高组之后各延长半个组距,将所连折线再连接到横轴上,所形成的图形就称为折线图。9.【简答】分布中心的意义①变量的分布中心是变量取值的一个代表,可以用来反映其取值的一般水平。②变量的分布中心可以揭示其取值的次数分布在直角坐标系上的集中位置,可以用来反映变量分布密度曲线的中心位置,即对称中心或尖峰位置。10.【选择】用来测量变量取值分布中心的指标有很多,常用的主要有:算术平均数、中位数和众数等几种。11.【选答】应用算术平均数应注意的几个问题第一,算术平均数容易受到极端变量值的影响。这是由于算术平均数是根据一个变量的全部变量值计算的,当一个变量的取值出现极小值或极大值时,都将影响其计算结果的代表性。当变量取值中存在极小值或者极大值时要剔除。第二,权数对平均数大小起着权衡轻重的作用,但不取决于它的绝对值的大小,而取决于它的比重。比重(相对数)权数更能反映权数的实质。第三,根据组距数列求加权算术平均数时,需用组中值作为各组变量值的代表,它是假定各组部的所有变量值是均匀分布的。组距数列计算的平均数在一般情况下只是一个近似值。12.【选答】中位数(1)中位数,是指将某一变量的变量值按照从小到大的顺序排成一列,位于这列数中心位置上的那个变量值。(2)中位数的确定:①未分组资料中位数的确定。首先将所有的变量值由小到大排列,然后用确定中位数所处的位置,最后寻找该位置的变量值,,则位于正中间的那个数据就是中位数;若n为偶数,则中位数为。②单项数列中位数的确定。由单项数列确定中位数,首先应计算向上或向下累计次数;然后由公式的计算结果与累计次数的结果确定中位数在单项数列中所处组的位置,则该组位置上的变量值即中位数。③组距数列中位数的确定。由组距数列确定中位数,首先根据组距数列资料计算向上或