统计学课件第2章数据收集与整理配套讲义.pptVIP

二、统计图 （三） 折线图和曲线图 折线图也称频数多边形图。在直方图的基础上，把直方图顶部的中点（组中值）用直线连接起来，再把原来的直方图抹掉就是折线图。利用表2-12的数据绘制的折线图如图2-5所示。 图2-5某城市居民关注广告类型的频数分布图（折线图） 二、统计图 曲线图用于显示动态数列的数据，它是将各时间点上的数据连接成线。它是以折线图为基础，当变量数列的分组数较多，组距较小时，折线图就变成了平滑的曲线图。例如，图2-6是某生产车间50名工人日加工零件频数分布曲线图（资料数据见表2-6）。 图2-6 某生产车间50名工人日加工零件频数分布图（曲线图） 二、统计图 （四） 雷达图 雷达图是显示多个变量的常用图示方法。设有n组样本 ，每个样本测得p个变量 ，要绘制这p个变量的雷达图，其具体做法是：先做一个圆，然后将圆p等分，得到p个点,令这p 个点分别对应p个变量，再将这p个点与圆心连线，得到p个辐射状的半径，这p个半径分别作为p个变量的坐标轴，每个变量值的大小由半径上的点到圆心的距离表示，再将同一样本的值在p个坐标上的点连线。这样，n个样本形成的p个多边形就是一个雷达图。 二、统计图 【例2.2】1997年我国城乡居民家庭平均每人各项生活消费支出数据见表2-13。试绘制雷达图。 表2-13 1997年我国城乡居民家庭平均每人生活消费支出 项 目 城镇居民* 农村居民 食品 1942.59 890.28 衣着 520.91 109.41 家庭设备用品及服务 316.89 85.41 医疗保健 179.68 62.45 交通通讯 232.90 53.92 娱乐教育文化服务 448.38 148.18 居住 358.64 233.23 杂项商品与服务 185.65 34.27 合 计 4185.64 1617.15 二、统计图 根据上表数据绘制的雷达图如图2-7所示。 图2-7 1997年中国城乡居民家庭消费支出 二、统计图 【例2.3】为研究某条河流的污染程度，环保局分别在上游、中游和下游设立取样点，每个取样点化验水中的5项污染指数，所得数据见表2.14。试将各指标用雷达图表示出来，并分析该河流的主要污染源。 表2-14 不同样本点的化验指标 地点 指标1 指标2 指标3 指标4 指标5 上游 4.52 5.0 483 196 14 中游 0.34 1.4 36 41 6 下游 2.17 6.8 208 112 35 二、统计图 由于5项指标的计量单位不同，各指标的数值差异较大，所以不宜直接根据原始数据绘制雷达图。将原始数据取对数，以压缩数据，再根据对数值绘制雷达图，如图2-8所示。 图2-8 河流污染指标雷达图 二、统计图 （五） 茎叶图 茎叶图由“茎”和“叶”两部分构成，其图形是由数字组成的。茎叶图类似于横置的直方图，同时保留了原始数据的信息。通过茎叶图，可以看出数据的分布形状及数据的离散状况，比如，分布是否对称，数据是否集中，是否有极端值等等。 绘制茎叶图的关键是设计好树茎，通常是以该组数据的高位数值作为树茎，以个位数字作为树叶。 二、统计图 【例2-4】一位心理学家发明了一种新的测试成年人智力的方法。这一测验对20人进行，取得下列数据 114 99 131 124 117 102 106 127 119 115 98 104 144 151 132 106 125 122 118 118 试利用上述数据画出茎叶显示图。 二、统计图 图2-8 茎叶显示图 首先把每一数据项的高位数字排列在竖线左边。在竖线右边，按照每一数据项的最后一位数字的大小进行排列。每一项的最后一位数字放置在其高位数字相应的线上。 二、统计图 图2-8茎叶显示中的数据值分离成两部分，每一茎的标签是数字的两位首字数（即9、10、11、12、13、14和15），叶是单个最后一位数字。为了关注茎叶显示所显示出的形状，用一长方形来描绘每一个茎的“长度”。 二、 统计数据的分组 表2-4 是一项关于工资情况的研究，调查人员在某城市抽取300户，其中调查的一个问题是：“您对家庭目前的收入是否满意？”a.非常不满意；b.不满意；c.一般；d.满意；e.非常满意。经过分组整理后，可形成一个顺序数据频数分布表。 表2-4 某城市家庭对住房状况满意程度的频数分布 满意程度 频数（户）