《平均数、标准差和变异系数.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《平均数、标准差和变异系数.ppt（41页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、上章内容回顾,试验资料的整理：检查和核对；制作次数分布表和分布图（柱形图、折线图、条形图，饼图）,试验资料搜集常用的方法：调查和试验,试验资料均具有集中性和离散性两种基本特征，平均数是反映集中性的特征数，变异数是反映离散型的特征数,第三章 平均数、标准差和变异系数,平均数（mean）用于反映资料的集中性，即观测值以某一数值为中心而分布的性质。标准差（standard deviation）与变异系数（variation coefficient）反映资料的离散性，即观测值分散变异的性质。,第一节 平均数,一、平均数的意义和种类二、算术平均数的计算方法三、算术平均数的重要特性四、算术平均数的作用五、
2、总体平均数,一、平均数的意义和种类,平均数(average)是数据的代表值，表示资料中观察值的中心位置，并且可作为资料的代表而与另一组资料相比较，借以明确二者之间相差的情况。平均数是统计学中最常用的统计量，用来表明资料中各观测值相对集中较多的中心位置。平均数主要包括有：算术平均数（arithmetic mean）中位数（median）众数（mode）几何平均数（geometric mean）调和平均数（harmonic mean）,算术平均数:一个数量资料中各个观察值的总和除以观察值个数所得的商数，称为算术平均数(arithmetic mean)，记作。因其应用广泛，常简称平均数或均数(mea
3、n)。均数的大小决定于样本的各观察值。,1、算术平均数,2、中位数,中位数:将资料内所有观察值从大到小排序，居中间位置的观察值称为中数(median)，计作Md。当观测值的个数是偶数时，则以中间两个观测值的平均数作为中位数。当所获得的数据资料呈偏态分布时，中位数的代表性优于算术平均数。中位数的计算方法因资料是否分组而有所不同。对于未分组资料，先将各观测值由小到大依次排列，找到中间的1个数（n为奇数）或2个数（n为偶数），之后求平均即可。,众数:资料中最常见的一数，或次数最多一组的中点值，称为众数(mode)，记为M0。如棉花纤维检验时所用的主体长度即为众数。,3、众数,众数可能不存在可能有多个
4、众数多用于属性数据,几何平均数:如有n个观察值，其相乘积开n次方，即为几何平均数(geometric mean)，用G代表。其计算公式如下：,4、几何平均数,为了计算方便，可将各观测值取对数后相加除以n，得lgG，再求lgG的反对数，即得G值，即：,调和平均数:（harmonic mean）各观测值倒数的 算术平均数 的倒数，称为调和平均数，记为H。即（4.6）,5、调和平均数,对于同一资料：算术平均数几何平均数调和平均数 上述五种平均数，最常用的是算术平均数。,算术平均数可根据样本大小及分组情况而采用直接法或加权法计算。,(一)直接法,主要用于未经分组资料平均数的计算。,二、算术平均数的计算
5、方法,设某一资料包含n个观测值：x1、x2、xn，则样本平均数可通过下式计算：,（4.1）,简写：,【例1】某植保站测得10只某类害虫的体重分别为500、520、535、560、585、600、480、510、505、490（mg），求其平均数。,由于 x=500+520+535+560+585+600+480+510+505+490=5285，n=10,得：,即 10只害虫的平均体重为528.5 mg。,（二）加权法,（4.2）,式中：xi-第i 组的组中值；fi-第i组的次数；k-分组数,第i组的次数 fi 是权衡第i组组中值 xi 在资料中所占比重大小的数量，因此将 fi 称为是 xi
6、的“权”，加权法也由此而得名。,对于样本含量 n30 以上且已分组的资料，可以在次数分布表的基础上采用加权法计算平均数，计算公式为：,【例2】从A、B两小区分别抽取4个和5个小麦麦穗，测得其样本如下，用两种方法计算其平均值，并比较计算结果。,【例3】140行水稻产量（P38），用两种方法求其平均数，并比较计算结果。（1）直接法：,（2）加权法：,1、算术平均数的计算与每一个数（值）都有关。2、如果 是n1个值的平均数,是n2个值的平均数，那么全部n1n2个值的算术平均数是（加权平均数）,三、算术平均数的重要特性,3、样本各观测值与平均数之差的和为零，即离均差之和等于零。或简写成,4、样本各观测
7、值与平均数之差的平方和为最小，即离均差平方和为最小。,（常数）,或简写为：,5、若A为任意常数，,6、平均数是有单位的数值，与原资料单位相同。注意：必须性状同质时，才有代表性。,算术平均数是描述观测资料的重要特征数，它的作用主要有以下两点：1.指出数据资料的中心位置，标志着资料所代表性状的数量水平和质量水平。2.可以作为样本或资料的代表数据与其他资料进行比较。,四、算术平均数的作用,对于总体而言，通常用表示总体平均数，有限总体的平均数为：（4.3）式中，N 表示总体所包含的个体数。当一个统计量的数学期望等于所估计的总体参数时，则称此统计量为该总体参数的无偏估计量。统计学中常用样本平均数（）作为
8、总体平均数（）的估计量，并已证明样本平均数是总体平均数的无偏估计量。,五、总体平均数,第二节 变异数,平均数作为样本的代表，其代表性的强弱受样本资料中各观测值变异程度的影响。每个样本有一批观察值，除以平均数作为样本的集中性表现外，还应该考虑样本内各个观察值的变异情况，才能通过样本的观察数据更好地描述样本，乃至描述样本所代表的总体，为此必须有度量变异的统计数。常用的描述变异程度指标有：1、极差（range）2、方差（variance）3、标准差（standard deviation）4、变异系数（variation coefficient）,一、极差,极差(range)，又称全距，记作R，是资料
9、中最大观察值与最小观察值的差数。极差虽可以对资料的变异有所说明，但它只是两个极端数据决定的，没有充分利用资料的全部信息，而且易于受到资料中不正常的极端值的影响。所以用它来代表整个样本的变异度是有缺陷的。,二、方差,为了正确反映资料的变异度，较合理的方法是根据样本全部观察值来度量资料的变异度。这时要选定一个数值作为共同比较的标准。平均数既作为样本的代表值，则以平均数作为比较的标准较为合理，但同时应该考虑各样本观察值偏离平均数的情况，为此这里给出一个各观察值偏离平均数的度量方法。,为 了 准 确 地 表示样本内各个观测值的变异程度，人们 首 先会考虑到以平均数为标准，求出各个观测值与平均数的离差，
10、()，称为离均差。虽然离均差能表示一个观测值偏离平均数的性质和程度，但因为离均差有正、有负，离均差之和 为零，即()=0，因 而 不 能 用离均差之和()来 表 示 资料中所有观测值的总偏离程度。,为了解决离均差有正、有负，离均差之和为零的问 题，可先求 离 均 差的绝 对 值 并 将 各 离 均 差 绝对 值 之 和 除以 观 测 值 个 数n 求 得 平 均 绝 对 离差，即|x x|/n。虽然平均绝对离差可以表示资料中各观测值的变异程度，但由于平均绝对离差包含绝对值符号，使用很不方便，在统计学中未被采用。,我们还可以采用将离均差平方的办法来解决离均差有正、有负，且离均差之和为零的问题。先
11、将各 个离 均差平方，即()2，再求 离均差平方和，即，简称平方和，记为SS；由 于 离差平方和 常 随 样 本 大 小 而 改 变，为 了 消 除 样 本大小 的 影 响，用平方和 除 以 样 本 大 小，即，求出离均差平方和的平均数；,为了使所得的统计量是相应总体参数的无 偏估计量，统计学证明，在求离均差平方和的平均数时，分母不用样本含量n，而用自由度 n-1，于是，我们 采 用统计量 表示资料的变异程度。统计量 称为均方（mean square,缩写为MS）,又称样本方差，记为S2，即 S2=（4.7）,相应的总体参数叫 总体方差，记为2。对于有限总体而言，2的计算公式为：（4.8）,标
12、准差为方差的正平方根值，用以表示资料的变异度,其单位与观察值的度量单位相同。从样本资料计算标准差的公式为：同样，样本标准差是总体标准差的估计值。总体标准差用表示：,由于 样本方差 带有原观测单位的 平方单位，在仅表示一个资料中各观测值的变异程度而不作其它分析时，常需要与平均数配合使用，这 时应 将平方单位还原，即应求出样本方差的平方根。统计学上把样本方差 S2 的平方根叫做样本标准差，记为S，即：,三、标准差,由于,所以（4.9）式可改写为：,（4.10）,相应的总体参数叫总体标准差，记为。对于有限总体而言，的计算公式为：（4.11）在统计学中，常用样本标准差S估计总体标准差。,四、变异系数,
13、标准差和观察值的单位相同，表示一个样本的变异度。若比较两个样本的变异度，则因单位不同或均数不同，不能用标准差进行直接比较。这时可计算样本的标准差对均数的百分数，称为变异系数(coefficient of variation)。,变异系数是无量纲的量，可以用于不同单位、不同尺度下各样本变异程度的比较。,【例7】已知某甲品种猪平均体重为 190kg，标准差为10.5kg，而乙品种猪平均体重为196kg，标准差为8.5kg，试问两个品种的猪，那一个体重变异程度大。,由于，甲品种猪体重的变异系数：乙品种猪体重的变异系数：所以，甲品种猪体重的变异程度大于乙品种猪。,注意：变异系数的大小，同时受平均数和标准差两个统计量的影响，因而在利用变异系数表示资料的变异程度时，最好将平均数和标准差也列出。,课后作业，教材23页：习题2.2；习题2.3；习题2.4；习题2.9,
