文档介绍：一、总体和样本
1、总体(population)
所研究的全部元素的集合 ，其中的每一个元素称为个体
分为有限总体和无限总体
有限总体的范围能够明确确定，且元素的数目是有限的
无限总体所包括的元素是无限的，不可数的
2、样本 (samp搜集的？
数据是怎样搜集的？
什么时候搜集的？
１．适用连续变量或离散变量且 变量值较多
２．把一个区间作为一组，区间长度可以相等也可以不相等
３．分组时应“不重不漏”
㈡、组距分组
~
~
~
~
~
组距分组步骤：
确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组时，可以按 Sturges 提出的经验公式来确定组数K
确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即
组距＝( 最大值 - 最小值)÷ 组数
统计出各组的频数并整理成频数分布表
组距分组(几个概念)
下限值+上限值
2
组中值 =
缺上限的组中值＝下限＋邻组组距/2
缺下限的组中值＝上限－邻组组距/2
1. 下限：一个组的最小值
2. 上限：一个组的最大值
3. 组距：上限与下限之差
4. 组中值：下限与上限之间的中点值
117 122 124 129 139 107 117 130 122 125 108 131 125 117 122 133 126 122 118 108 110 118 123 126 133 134 127 123 118 112 112 134 127 123 119 113 120 123 127 135 137 114 120 128 124 115 139 128 124 121
例2 某生产车间50名工人日加工零件数如下（单位：个）。对数据进行分组。
㈡、组距分组(例题分析)
㈡、组距分组(例题分析)
步骤：
1、确定组数：根据 Sturges 提出的经验公式得组数K 为：
K=1＋log10N/log102
=1+
=1＋×lg50 ≈7
2、确定各组组距：组距=极差/组数
=(最大值－最小值) /组数
＝32 /7
＝ ≈5
3、根据分组整理成频数分布表
㈡、组距分组(例题分析)
表3-5 某车间50名工人日加工零件数分组表
按零件数分组
频数（人）
频率（%）
105~110
110~115
115~120
120~125
125~130
130~135
135~140
3
5
8
14
10
6
4
6
10
16
28
20
12
8
合计
50
100
表３－６ 某车间５０名工人日加工零件数分组表
按零件数分组（个）
频数（人）
频率（%）
105~109
3
6
110~114
5
10
115~119
8
16
120~124
14
28
125~129
10
20
130~134
6
12
135~139
4
8
合计
50
100
等距分组表(上下组限不重叠)
表３－７ 某车间５０名工人日加工零件数分组表
按零件数分组（个）
频数（人）
频率（%）
110以下
3
6
110~115
5
10
115~120
8
16
120~125
14
28
125~130
10
20
130~135
6
12
135以上
4
8
合计
50
100
等距分组表(上下组限重叠)
等距分组与不等距分组
等距分组
各组频数的分布不受组距大小的影响
可直接根据绝对频数来观察频数分布的特征
不等距分组
各组频数的分布受组距大小不同的影响
各组绝对频数的多少不能反映频数分布的实际状况
需要用频数密度（频数密度=频数/组距）反映频数分布的实际状况
方差和标准差
数据分布特征的测度
数据分布特征的测度
集中趋势
离散程度
分布形状
众数
中位数
均值
异众比率
四分位差
离散系数
偏态
峰度
离散程度
离散程度或分散程度是数据分布的另一个重要特