11752管理数量方法与分析《考点精编》新版资料.doc

第一章数据分析基础1.【选择】数据分析前提是数据搜集和加工处理。在数据资料进行加工处理时,通常采取对数据进行分组方法。2.【选择】数据分组是对某一变量不一样取值,根据其本身变动特点和研究需要划分成不一样组别,方便愈加好地研究该变量分布特征及变动规律。3.【选择】变量数列两要素:①组别——由不一样变量值所划分组;②频数——各组变量值出现次数。各组次数和总次数之比叫做比率,又称频率。4.【选择】在变量数列中,由不一样变量值组成组别表示变量变动幅度,而频数和频率则表示相对应变量值对其平均水平作用程度。频数(频率)愈大组所对应变量值对其平均水平作用越大;反之,频数(频率)愈小组所对应变量值对其平均水平作用也愈小。5.【案例分析】变量数列编制(将结合变量数量分布图进行考查)①确定组数;对于等距分组,斯特吉斯给出一个大致计算组数公式:m=1+(变量个数N,组数为m)。②确定组距;在组距分组中,每组上限和下限之间距离称为组距等距分组组距为d:③确定组限;当相邻两组中数值较小一组上限和数值较大一组下限只能用同一数值表示时,为了不违反分组互斥性标准,通常要求上限不包含在本组之内,称为上限不在内标准。④计算各组次数(频数);⑤编制变量数列;将各组变量值按从小到大次序排列,并列出相对应次数,形成变量数列。6.【选择】累计频数和累计频率可概括地反应变量取值分布特征。向上累计分布曲线呈上升状,向下累计分布曲线呈下降状。组次数(或频数)较少,曲线显得平缓;组次数(或频数)较密集,曲线显得较陡峭。7.【选答】洛伦茨曲线及其绘制方法(1)累计频数(或频率)分布曲线可用来研究财富、土地和工资收入分配是否公平,这种累计分布曲线图最早是由美国洛伦茨博士提出,故又称洛伦茨曲线图。洛伦茨曲线,对角线为绝对平等线。依据实际收入分配线和绝对平等线或绝对不平等进行对比可衡量其不平等程度。离绝对平等线越远,分配越不平等;反之,越靠近绝对平等线,分配越平等。(2)首先,将分配对象和接收分配者数量均化成结构相对数并进行向上累计;其次,纵轴和横轴均为百分比尺度,纵轴自下而上,用以测定分配对象(如一国财富,土地或收入等),横轴由左向右用以测定接收分配者(如一国人口);最终,依据计算所得分配对象和接收分配者累计百分数,在图中标出对应绘示点,连接各点并使之平滑化,所得曲线即所要求洛伦茨曲线。8.【案例分析/选择】变量次数分布图就是用线和面等形状来表示次数分布几何图形,常见次数分布图关键有柱状图、直方图和折线图等多个。①柱状图:用次序排柱状线段高低来显示各组变量值出现次数多少或频率高低图形。通常见来显示单项分组次数分布。②直方图:用次序排列各区间上直方条表示变量在各区间内取值次数或频率图形,可用来显示变量组距分组次数分布。③折线图:在直方图中将各直方条顶端中点用线段连接起来,并在最低组之前和最高组以后各延长半个组距,将所连折线再连接到横轴上,所形成图形就称为折线图。9.【简答】分布中心意义①变量分布中心是变量取值一个代表,能够用来反应其取值通常水平。②变量分布中心能够揭示其取值次数分布在直角坐标系上集中位置,能够用来反应变量分布密度曲线中心位置,即对称中心或尖峰位置。10.【选择】用来测量变量取值分布中心指标有很多,常见关键有:算术平均数、中位数和众数等多个。11.【选答】应用算术平均数应注意多个问题第一,算术平均数轻易受到极端变量值影响。这是因为算术平均数是依据一个变量全部变量值计算,当一个变量取值出现极小值或极大值时,全部将影响其计算结果代表性。当变量取值中存在极小值或极大值时要剔除。第二,权数对平均数大小起着权衡轻重作用,但不取决于它绝对值大小,而取决于它比重。比重(相对数)权数更能反应权数实质。第三,依据组距数列求加权算术平均数时,需用组中值作为各组变量值代表,它是假定各组内部全部变量值是均匀分布。组距数列计算平均数在通常情况下只是一个近似值。12.【选答】中位数(1)中位数,是指将某一变量变量值根据从小到大次序排成一列,在这列数中心位置上那个变量值。(2)中位数确实定:①未分组资料中位数确实定。首先将全部变量值由小到大排列,然后用确定中位数所处位置,最终寻求该位置变量值,,则在正中间那个数据就是中位数;若n为偶数,则中位数为。②单项数列中位数确实定。由单项数列确定中位数,首先应计算向上或向下累计次数;然后由公式计算结果和累计次数结果确定中位数在单项数列中所处组位置,则该组位置上变量值即中位数。③组距数列中位数确实定。由组距数列确定中位数,首先依据组距数列资料计算向上或向下累计次数,然后由公式计算结果和累计次数结果来确定中位数在数列中所在组,最终由下列两个公式中任意一个均可确定中位数。下限公式:,上限公式:,式中:代表中位数;L、U分别代表中位