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第10章 数据的统计描述和分析.pdf
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第10章 数据的统计描述和分析
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-201-
第十章 数据的统计描述和分析
数理统计研究的对象是受随机因素影响的数据,以下数理统计就简称统计,统计是
以概率论为基础的一门应用学科。
数据样本少则几个,多则成千上万,人们希望能用少数几个包含其最多相关信息的
数值来体现数据样本总体的规律。描述性统计就是搜集、整理、加工和分析统计数据,
使之系统化、条理化,以显示出数据资料的趋势、特征和数量关系。它是统计推断的基
础,实用性较强,在统计工作中经常使用。
面对一批数据如何进行描述与分析,需要掌握参数估计和假设检验这两个数理统计
的最基本方法。
我们将用 Matlab 的统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析。
§1 统计的基本概念
1.1 总体和样本
总体是人们研究对象的全体,又称母体,如工厂一天生产的全部产品(按合格品及
废品分类),学校全体学生的身高。
总体中的每一个基本单位称为个体,个体的特征用一个变量(如
x
)来表示,如一
件产品是合格品记
0=x
,是废品记
1=x
;一个身高 170(cm)的学生记
170=x
。
从总体中随机产生的若干个个体的集合称为样本,或子样,如
n
件产品,100 名学
生的身高,或者一根轴直径的 10 次测量。实际上这就是从总体中随机取得的一批数据,
不妨记作
n
xxx ,,,
21
L
,
n
称为样本容量。
简单地说,统计的任务是由样本推断总体。
1.2 频数表和直方图
一组数据(样本)往往是杂乱无章的,做出它的频数表和直方图,可以看作是对这
组数据的一个初步整理和直观描述。
将数据的取值范围划分为若干个区间,然后统计这组数据在每个区间中出现的次
数,称为频数,由此得到一个频数表。以数据的取值为横坐标,频数为纵坐标,画出一
个阶梯形的图,称为直方图,或频数分布图。
若样本容量不大,能够手工做出频数表和直方图,当样本容量较大时则可以借助
Matlab 这样的软件了。让我们以下面的例子为例,介绍频数表和直方图的作法。
例 1 学生的身高和体重
学校随机抽取 100 名学生,测量他们的身高和体重,所得数据如表
表 1 身高体重数据
身高 体重 身高 体重 身高 体重 身高 体重 身高 体重
172 75 169 55 169 64 171 65 167 47
171 62 168 67 165 52 169 62 168 65
166 62 168 65 164 59 170 58 165 64
160 55 175 67 173 74 172 64 168 57
155 57 176 64 172 69 169 58 176 57
173 58 168 50 169 52 167 72 170 57
166 55 161 49 173 57 175 76 158 51
170 63 169 63 173 61 164 59 165 62
167 53 171 61 166 70 166 63 172 53
173 60 178 64 163 57 169 54 169 66
178 60 177 66 170 56 167 54 169 58
173 73 170 58 160 65 179 62 172 50
163 47 173 67 165 58 176 63 162 52
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-202-
165 66 172 59 177 66 182 69 175 75
170 60 170 62 169 63 186 77 174 66
163 50 172 59 176 60 166 76 167 63
172 57 177 58 177 67 169 72 166 50
182 63 176 68 172 56 173 59 174 64
171 59 175 68 165 56 169 65 168 62
177 64 184 70 166 49 171 71 170 59
(i) 数据输入
数据输入通常有两种方法,一种是在交互环境中直接输入,如果在统计中数据量比
较大,这样作不太方便;另一种办法是先把数据写入一个纯文本数据文件 data.txt 中,
格式如例 1 的表 1,有 20 行、10 列,数据列之间用空格键或 Tab 键分割,该数据文件
data.txt 存放在 matlab\work 子目录下,在 Matlab 中用 load 命令读入数据,具体作法是:
load data.txt
这样在内存中建立了一个变量 data,它是一个包含有
1020
×
个数据的矩阵。
为了得到我们需要的 100 个身高和体重各为一列的矩阵,应做如下的改变:
high=data(:,1:2:9);high=high(:)
weight=data(:,2:2:10);weight=weight(:)
(ii)作频数表及直方图
求频数用 hist 命令实现,其用法是:
[N,X] = hist(Y,M)
得到数组(行、列均可)Y 的频数表。它将区间[min(Y),max(Y)]等分为 M 份(缺省时
M 设定为 10),N 返回 M 个小区间的频数,X 返回 M 个小区间的中点。
命令
hist(Y,M)
画出数组 Y 的直方图。
对于例 1 的数据,编写程序如下:
load data.txt;
high=data(:,1:2:9);high=high(:);
weight=data(:,2:2:10);weight=weight(:);
[n1,x1]=hist(high)
%下面语句与hist命令等价
%n1=[length(find(high<158.1)),...
% length(find(high>=158.1&high<161.2)),...
% length(find(high>=161.2&high<164.5)),...
% length(find(high>=164.5&high<167.6)),...
% length(find(high>=167.6&high<170.7)),...
% length(find(high>=170.7&high<173.8)),...
% length(find(high>=173.8&high<176.9)),...
% length(find(high>=176.9&high<180)),...
% length(find(high>=180&high<183.1)),...
% length(find(high>=183.1))]
[n2,x2]=hist(weight)
subplot(1,2,1), hist(high)
subplot(1,2,2), hist(weight)
计算结果略,直方图如图 1 所示。
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-203-
150 160 170 180 190
0
5
10
15
20
25
30
40 50 60 70 80
0
5
10
15
20
25
图 1 直方图
从直方图上可以看出,身高的分布大致呈中间高、两端低的钟形;而体重则看不出
什么规律。要想从数值上给出更确切的描述,需要进一步研究反映数据特征的所谓“统
计量”。直方图所展示的身高的分布形状可看作正态分布,当然也可以用这组数据对分
布作假设检验。
例 2 统计下列五行字符串中字符 a、g、c、t 出现的频数
1.aggcacggaaaaacgggaataacggaggaggacttggcacggcattacacggagg
2.cggaggacaaacgggatggcggtattggaggtggcggactgttcgggga
3.gggacggatacggattctggccacggacggaaaggaggacacggcggacataca
4.atggataacggaaacaaaccagacaaacttcggtagaaatacagaagctta
5.cggctggcggacaacggactggcggattccaaaaacggaggaggcggacggaggc
解 把上述五行复制到一个纯文本数据文件 shuju.txt 中,放在 matlab\work 子目录
下,编写如下程序:
clc
fid1=fopen('shuju.txt','r');
i=1;
while (~feof(fid1))
data=fgetl(fid1);
a=length(find(data==97));
b=length(find(data==99));
c=length(find(data==103));
d=length(find(data==116));
e=length(find(data>=97&data<=122));
f(i,:)=[a b c d e a+b+c+d];
i=i+1;
end
f, he=sum(f)
dlmwrite('pinshu.txt',f); dlmwrite('pinshu.txt',he,'-append');
fclose(fid1);
我们把统计结果最后写到一个纯文本文件 pinshu.txt 中,在程序中多引进了几个变
量,是为了检验字符串是否只包含 a、g、c、t 四个字符。
1.3 统计量
假设有一个容量为
n 的样本(即一组数据),记作 ),,,(
21 n
xxxx L
=
,需要对它进
行一定的加工,才能提出有用的信息,用作对总体(分布)参数的估计和检验。统计量
就是加工出来的、反映样本数量特征的函数,它不含任何未知量。
下面我们介绍几种常用的统计量。
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