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数值方法
样本统计量:数据来自样本,计算的度量
总体参数:数据来自总体,计算的度量
点估计量: 样本统计量被称为是相应总体参数的点估计量
位置的度量
平均数
最重要的变量:平均数(mean)
如果数据来自某个样本,则样本平均数为 公式为: 如果数据来自某个总体,则平均数用希腊字母μ表示。 公式为: 将所有数据按升序排序后,位于中间的数值即为中位数。 (1)当观测值是奇数时,中位数就是中间那个数值。 (2)当观测值是偶数时,则没有单一的中间数值,这个时候定义中间两个观测值的平均数。 平均数往往会受到异常大或异常小的数值影响,中位数这个时候提供了比平均数更好的中心位置的度量。 经常用在年收入及资产价值数据的报告中,因为少数极端大的收入和资产价值将会夸大平均数。 众数就是数据集中出现次数最多的数值。 需要注意,如果出现了两个或两个以上的众数,几乎从不报告众数,因为对于描述数据的位置并不能起多大作用。 百分位数提供了数据如何散步在从最小值到最大值的区间上的信息。 第P百分位数: 假设一名学生的语言考了54分,相对于参加同样考试的学生,这个学生的表现如何,可能不太清除,但是如果对应着第70百分数,则说明70%的学生比他低,30%的学生比他搞。 计算步骤: 把数据按升序排序 计算指数i: p为所求百分数,n是观测值的个数。 (1)若i不是整数,则向上取整,大于i的下一个整数表示第p百分数的位置。 (2)若i是整数,则第p百分位数是第i项和第(i+1)项数据的平均值。 实例: i不是整数: 3310 3355 3450 3480 3490 3520 3540 3550 3650 3730 3925我们取85%的标准,则是第11位。 i是整数: 第50百分数是第6和7项的平均值。(3490+3520)/2 = 3505,同时,第50百分位数也是中位数。 四分位数目的是为了将数据划分为相等的四部分,四分位数的计算方法不同,结果也会略有不同。
四分位数是一种特殊的百分位数,因此,计算百分位数的步骤可以直接用于四分位数的计算。 调整平均数当数据集中含有极端值时,使用中位数作为中心位置的度量比平均数更合适。 但是如果用平均数,则从数据集中删除一定比例最大值和最小值,然后计算剩余数据的平均值。 5%调整平均数,删除5%最小的数值和5%最大的数值,例如n=12,12*0.05=0.6,四舍五入值为1。则要删除一个最大一个最小,求剩下10个的调整平均数。 练习一、
a. 每场比赛3分球投篮的平均次数是多少? 350 / 19 = 18.42b. 每场比赛3分球命中的平均次数是多少? 120 / 19 = 6.31c. 较近的3分球,球员的命中率为35.2%。对新的3分线,球员的命中率是多少? 120 / 350 = 0.342*100%=34.2%d. 将3分线后移至20英尺9英寸的影响是什么? 影响是命中率降低了1%的命中概率,无伤大雅。二、 a. 直接用代码写了,手算费劲。 list1 = [120,230,110,115,160,130,150,105,195,155,105,360,120,120,140,100,115,180,235,255] data = Series(list1) # 平均数 data.mean()= 160.0 # 中位数 data.median() = 135.0 # 众数 data.mode() = 120.0b. 代码生成 data.quantile([0.25,0.5,0.75]) 0.25 115.00 0.50 135.00 0.75 183.75 dtype: float64c.计算并解释第90百分位数 data.quantile(0.9) 237.00三、
a.GDP增长速度的最小预测值是多少?最大预测值是多少? # 预测值 forcast = [2.6,3.1,2.3,2.7,3.4,0.9,2.6,2.8,2.0,2.4,2.7,2.7,2.7,2.9,3.1,2.8,1.7,2.3,2.8,3.5,0.4,2.5,2.2,1.9,1.8,1.1,2.0,2.1,2.5,0.5] data=Series(forcast) data.max() 3.5 data.min() 0.4b. 计算平均数,中位数,众数 data.mean() 2.30 data.median() 2.5 data.mode() 2.7c. 计算第一四分位和第三四分位 data.quantile([0.25,0.75]) 0.25 2.000 0.75 2.775 dtype: float64d. 经济学家对美国经济持乐观还是悲观态度? 乐观态度,中位数和平均数都在2.5以上,说明经济学家普遍看好美国的经济增长。 |
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