概率论与数理统计（第2版）最新章节_王霞著

1.4 数据的汇总

面对海量的数据,人们常用数值方法进行定量描述.常用方法有两种:①数据的集中趋势测度,即描述数据聚集的趋势或某些数据的中心位置,如图 1.3(a)所示;②数据的变异性测度,即描述数据的分散状况,如图 1.3(b)所示.

图 1.3

1.4.1 集中趋势的数值测度

最常用、最容易理解的反映数据集中趋势的统计量是数据集的算术平均数(简称为均值).

定义 1.4.1 设有 n 个样本值 x ₁ , x ₂ ,…, x _n ,其样本均值定义为

另外,描述样本中心位置的统计量是样本中位数和样本众数.

定义 1.4.2 将样本值 x ₁ , x ₂ ,…, x _n 从小到大排列 < < … < ,处于中间的数值就是样本中位数 ,计算公式为

定义 1.4.3 样本众数是指样本数据中出现次数最多的测量值.

例 1.4.1 计算下列样本测量值的样本均值、样本中位数和样本众数.

样本测量值:5,3,8,5,6.

样本值从小到大排列:3,5,5,6,8,样本中位数和样本众数都是 5.

样本均值和样本中位数是描述数据中心位置十分有用的统计量.样本均值对所有的样本值求平均,容易受离群值(远离数据一般水平的特别大或特别小的值)的影响.而样本中位数只利用一个或两个中间值,不受离群值的影响.例如,在分析某专业联盟中球员的薪酬时,其中几个顶级球星(如詹姆斯、科比等)的薪酬就是离群值,将对薪酬的均值产生比较大的影响,此时中位数能更准确地描述该联盟中球员平均薪酬的状况.样本均值和样本中位数哪个更实用取决于问题的实际背景.

样本均值和样本中位数可分别用Excel软件中的AVERAGE函数和MEDIAN函数得到.

例 1.4.2 利用Excel软件,计算例 1.2.1 中 30 名中层管理人员年薪的均值和中位数.

解 (1)将数据一次输入单元格A1 至A30.

(2)在某一空白单元格(如B1 )中输入“= AVERAGE ( A1: A30 )”,得到样本均值11.163,即平均年薪为 11.163 万元.

(3)在某一空白单元格(如B2)中输入“=MEDIAN(A1:A30)”,得到样本中位数 10.74,即年薪的中位数为 10.74 万元.

1.4.2 变异性的数值测度

集中趋势的测度提供了数据集的一部分描述,不包括数据集的变异性(分散)描述.例如,要比较一家大型建筑公司的两个子公司A和B的工程利润率(利润占总标价的百分比).假设两个子公司分别承包了 100 个工程,它们的平均利润相等,但是子公司A的利润率更加平稳(大多数工程的利润率集中在数据集中心的周围),而子公司B的利润率具有更大的变异性(大多数工程的利润率取值更分散).通过变异性测度来描述数据集的分散程度,其中最简单的统计量是它的极差.

定义 1.4.4 样本数据集的极差等于它的最大测量值减去最小测量值.

数据集的极差很容易计算和理解.但是,当数据集很大时,它对数据变化的反应是不敏感的.有时两个数据集的极差相同,但是在数据变化上有很大不同.下面探讨一种比极差更灵敏的描述数据变异程度的方法,即样本方差和样本标准差.

如果样本值集中在样本均值周围,则对应较小的变异性;反之,对应较大的变异性.每个样本值 x _i 在样本均值周围的集中程度通过绝对值来量化.为便于计算,改用平方 .一组样本值对样本均值的变异性,用所有样本函数值的平均值来度量,称为样本方差.

定义 1.4.5 设有 n 个样本值 x ₁ , x ₂ ,…, x _n ,其样本方差定义为

这里平均值的分母是 n - 1 而不是 n ,将在第 5 章具体说明.为消除样本方差表达式中因平方导致的量纲影响,可对样本方差进行开方处理.

定义 1.4.6 样本方差的算术平方根称为样本标准差 ,其表达式为

例 1.4.3 计算例 1.4.1 中样本的方差和标准差.

样本方差和样本标准差可分别用Excel软件中的VAR和STDEV函数得到.

例 1.4.4 计算例 1.2.1 中 30 名中层管理人员年薪的样本方差和样本标准差.

解 (1)在某一空白单元格(如C1)中输入“=VAR(A1:A30)”,得到样本方差 s ² = 2.067.

(2)在某一空白单元格(如C2)中输入“= STDEV(A1:A30)”,得到样本标准差 s = 1.44.

1.4.3 相对位置的数值测度

用集中趋势和变异性可描述样本数据集的一般特性.除此之外,我们常常关心某个特定测量值在数据集中的相对位置.对某个测量值相对位置的一种测度是它的样本百分位数 .粗略地说,对于 0≤ m ≤100,一个数据集的样本 m % (下侧)分位数是指这样一个数值,该数据集里小于它的数据个数约占 m % ,中位数就是 50%分位数.例如,称 2019 年A公司的年销售量在同类行业中的样本百分位数为 80%,表明同类行业中公司的年销售量比A公司低的约占 80%.

样本百分位数的确切定义有多种,结果略有差异.下面给出Excel软件中所采用的定义.

定义 1.4.7 将样本量为 n 的数据集由小到大排序,记为 ,对于0≤ p ≤1,令

该数据集的样本 100 p %(下侧)分位数定义为

(1)如果 t 是整数 i ,它定义为数据集 x ( _i ).

(2)如果 t 不是整数, i < t < i + 1,它定义为两个相邻数据的加权平均值

可用Excel软件中的PERCENTILE函数计算样本百分位数.

定义 1.4.8 ( 四分位数 ) 样本 25%分位数称为第一个四分位数(下四分位数),样本50%分位数称为第二个四分位数(样本中位数或中间四分位数),样本 75%分位数称为第三个四分位数(上四分位数).

四分位数把样本数据集划分为四个部分,大约 25%的数据小于第一个四分位数,25%的数据在第一个四分位数和第二个四分位数之间,25%的数据在第二个四分位数和第三个四分位数之间.

例 1.4.5 计算并解释例 1.2.1 中 30 名中层管理人员年薪的四分位数.

解 (1)在某一空白单元格(如D1)中输入“= PERCENTILE (A1:A30,0.25)”,得到第一个四分位数 10.20.

(2)在某一空白单元格(如D2)中输入“= PERCENTILE(A1:A30,0.50)”,得到第二个四分位数 10.74.

(3)在某一空白单元格(如D3)中输入“= PERCENTILE(A1:A30,0.75)”,得到第三个四分位数 11.82.

得到数据集的四分位数以后,通过箱线图可直观展示数据集的分布信息.如图 1.4 给出了例 1.4.5 中有关年薪的数据集箱线图.先将一个矩形(箱子)拉开,它的上下两条边分别拉至下四分位数和上四分位数的位置,观测值的中间四分位数落在箱子内部,代表数据分布的中心位置.盒子的长度等于上四分位数减去下四分位数,被称为数据集的四分位距.这里数据集的四分位距为 1.62.

图 1.4

1.4.4 二元关系的图形描述

人们通常认为年龄和年薪是高度相关的,国民生产总值(GDP)和通货膨胀率也被认为是有关系的.为关注两个变量之间的关系(常称为二元关系 ),选用成对数据集 .表 1.1 中 30名中层管理人员的年龄和年薪可用成对数据集表示,见表 1.4.这里的每对数据都有一个 x 值和一个 y 值,第 i 对数据记为( x _i , y _i ).

表 1.4

描述成对数据关系的一个有效方法是画散点图 .散点图是一个二维图形,其中,一个变量的取值沿横轴建立,另一个变量的取值沿纵轴建立,图形中每个点的坐标对应一对数据( x _i , y _i ).如图 1.5 所示的散点图描述了 30 名中层管理人员的年龄和年薪之间的关系,暗示了中层管理人员的年薪随着年龄的增大而增加的大体趋势.

图 1.5

一般来说,当一个变量随着另一个变量的增长呈递增趋势时,称这两个变量是“正相关的”,如图 1.5 所示.另外,当一个变量随着另一个变量的增长呈递减趋势时,称这两个变量是“负相关的”.为了定量描述这种关系,引入样本协方差和样本相关系数.

定义 1.4.9 成对数据集( x _i , y _i )( i = 1,…, n )的样本协方差定义为

样本相关系数定义为

其中 s _x 和 s _y 分别是 x ₁ , x ₂ ,…, x _n 和 y ₁ , y ₂ ,…, y _n 的样本标准差.

可使用Excel软件中的COVAR函数计算样本协方差,用CORREL函数计算样本相关系数.

例 1.4.6 计算表 1.4 中 30 名中层管理人员的年龄和年薪之间的样本协方差和样本相关系数.

解 (1)将 30 名中层管理人员的年龄值依次输入单元格A1:A30,年薪值依次输入单元格B1:B30.

(2)在某一空白单元格(如C1)中输入“= COVAR(A1:A30,B1:B30)*30 /29”,得到样本协方差 5.86(这里COVAR函数使用的系数是不是 ,需要加一个修正因子 ).

(3)在某一空白单元格(如C2)中输入“= CORREL(A1:A30,B1:B30)”,得到样本相关系数 0.82.

样本相关系数的取值范围在-1 和 1 之间, 的大小度量两个变量之间线性关系的紧密程度,如图 1.6 所示.当 r _xy = 1 时,表明两个变量之间存在正的线性关系的概率为 1,可用一个变量的线性函数近似表示另一个变量;当 r _xy = 0.787 时,表明两个变量是正相关的,而且线性关系比较强;当 r _xy = - 0.503 时,表明两个变量是负相关的,而且线性关系比较弱;当 r _xy = 0 时,两个变量不相关,即不存在线性关系.

图 1.6

需要强调的是,相关系数只表明两个变量之间的线性关系.当相关系数趋近于 0 或等于0 时,只说明两个变量的线性关系很弱,但不排除两个变量之间存在很强的非线性关系,如 y= x ² .另外,相关关系不是因果关系.例如,例 1.4.6 中年龄和年薪之间的相关系数是 0.82,只表明两个变量之间存在比较强的正线性相关性,但不能因此断定管理人员的年龄增加直接导致年薪的增加,这一情况的发生有可能是第三方因素引起的,有待进一步分析.