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环球网校经济师人力资源专业初级考点预习 发布时间:2017-11-02 09:12 来源:未知
【考点二】算术平均数、几何平均数
(一)算数平均数的特点、适用范围
建议关注算术平均数的计算方法、几何平均数的用途。
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定义 |
是全部数据的算术平均，又称均值，用 表示。 |
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特点 |
（1）是集中趋势最主要的测度值。 |
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适用范围 |
主要适用于数值型数据，但不适用于品质数据。 |
(二)两种算数平均数的比较
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简单算术平均数 |
加权算术平均数 |
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计算方法 |
设一组数据为X1，X2，…，Xn，计算公式为：
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设原始数据被分成k组：各组的组中值为X1，X2，…，Xk，各组的频数分别为f1，f2，…，fk，计算公式为： |
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适用范围 |
用于处理未分组的原始数据 |
用于处理经分组整理的数据 |
【例如】某售货小组有5名营业员，元旦一天的销售额分别为520元、600元、480元、750元和500元，求该日每名营业员的平均销售额。
【例如】某市商业企业协会根据100个会员样本，整理出一年销售额分布资料：
销售额分布资料
|
销售额（万元） |
组中值 |
商业企业数fi |
Xifi |
|
100-150 |
125 |
4 |
500 |
|
150-200 |
175 |
16 |
2800 |
|
200-250 |
225 |
40 |
9000 |
|
250-300 |
275 |
28 |
7700 |
|
300-350 |
325 |
10 |
3250 |
|
350-400 |
375 |
2 |
750 |
|
合计 |
— |
100 |
24000 |
(三)几何平均数
1.n个观察值连乘积的n次方根就是几何平均数。
2.简单几何平均数的计算。
设一组数据为X1，X2，…，Xn，且大于0， 表示几何平均数，则：
第二十一章 数据特征的测度
【考点一】众数、中位数
建议关注众数、中位数的计算方法。
(一)集中趋势的测度
集中趋势是指一组数据向某一中心值靠拢的倾向
(二)众数、中位数的计算方法、特点和应用范围
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众数 |
中位数 |
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计算方法 |
一组数据中#p#分页标题#e#出现频数最多的那个数值，用M0表示 |
把一组数据按从小到大的顺序进行排列，位置居中的数值叫作中位数，用Me表示。
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特点 |
是一个位置代表值，不受极端值的影响，抗干扰性强 |
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适用范围 |
适用于品质数据、数值型数据 |
主要用于顺序数据，也适用于数值型数据，但不适用于分类数据。 |
【考点二】数值型数据的整理与显示
建议关注数据的分组、数值型数据的图示。
(一)数据的分组
1.数据分组概述
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定义 |
是根据统计研究的需要，将数据按照某种标准划分成不同的组别。 |
|
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方法 |
单变量值分组 |
把每一个变量值作为一组。 |
|
组距分组 |
将全部变量值依次划分为若干个区间，并将这一区间的变量值作为一组。 |
|
2.组距分组的步骤
第一步，确定分组组数。
第二步，对原始资料进行排序。
第三步，求极差。将最大的观察值与最小的观察值相减便得到极差。
极差值=最大观察值-最小观察值
【例如】某组数据50、60、67、75、80、91、105、112中，极差值为?
极差值=最大观察值-最小观察值=112-50=62
第四步，确定各组组距。
(1)组距=极差/组数
(2)等距分组的情况下 ，最好把组距取成接近于能被5除尽的一个数。
(3)关系：组距与组数成反比关系。
(4)定义：组距是每组观察值的最大差。
组距=某组上限值-该组下限值
极差
组数
第五步，确定组限。
|
下限 |
一个组的最小值 |
|
上限 |
一个组的最大值 |
|
组距 |
上限与下限的差值 |
|
组中值 |
上限值与下限值的平均值 |
确定组限时应注意的问题
第一，第一组的下限值应比最小的观察值小一点，最后一组的上限值应比最大的观察值大一点。
第二，特别需要或不得已的情况除外，最好不要使用开口组。
第三，组限应取得美观些，按数字偏好，组限值应能被5除尽，且一般要用整数表示。
第六步，确定各组观察值出现的频数。
采用组距分组时，需要遵循“不重不漏”的原则。
【例如】“60～70”、“70～80”
70这个数字应划到“70～80”组里。
第七步，制作频数分布表，并填上相关的内容，以及其他需要说明的事项。
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观察值区间 |
组中值 |
频数 |
频率（%） |
|
50-60 |
55 |
6 |
10.9 |
|
60-70 |
65 |
7 |
12.7 |
|
70-80 |
75 |
11 |
20.0 |
|
80-90 |
85 |
13 |
23.6 |
|
90-100 |
95 |
13 |
23.6 |
|
100-110 |
105 |
3 |
5.5 |
|
110-120 |
115 |
2 |
3.7 |
|
合计 |
— |
55 |
100.0 |
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