概要
描述性统计，是指运用制表和分类，图形以及计算概括性数据来描述数据特征的各项活动。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据进行统计性描述，主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布以及一些基本的统计图形。①数据的频数分析。在数据的预处理部分，利用频数分析和交叉频数分析可以检验异常值。②数据的集中趋势分析。用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。③数据的离散程度分析。主要是用来反映数据之间的差异程度，常用的指标有方差和标准差。④数据的分布。在统计分析中，通常要假设样本所属总体的分布属于正态分布，因此需要用偏度和峰度两个指标来检查样本数据是否符合正态分布。⑤绘制统计图。用图形的形式来表达数据，比用文字表达更清晰、更简明。在SPSS软件里，可以很容易地绘制各个变量的统计图形，包括条形图、饼图和折线图等。
————摘自百度百科
; 数据类型
- 截面数据
对多个个体在相同或近似相同的同一时间节点上搜集的数据
- 时间序列数据
某个个体在一段时间内搜集到的数据集
- 面板数据
既有截面维度又有时间维度的混合数据集，可分为平衡面板数据、非平衡面板数据
数据的频数分析
步骤
1. 确定互异的组数
2. 确定组宽
3. 确定组限。确保每个数据值属于且只属于一组
数据的位置度量
数据的集中趋势分析是用来反映数据的一般水平，常用的指标有平均值、中位数和众数等。各指标的具体意义如下：
平均值：是衡量数据的中心位置的重要指标，反映了一些数据必然性的特点，包括算术平均值、加权算术平均值、调和平均值和几何平均值。
加权平均数： 当观测值具有不同的权重（重要性），使用加权平均数
几何平均数：也是数据位置的一种度量，但它是 n 个数值乘积的 n 次方根。在财金领域中，几何平均数常用于分析财务数据的年、季度、月、周甚至天的平均变化率。中位数：是另外一种反映数据的中心位置的指标，其确定方法是将所有数据以由小到大的顺序排列，位于中央的数据值就是中位数。
众数：是指在数据中发生频率最高的数据值。
除此之外，还有百分位数，四分位数。
如果各个数据之间的差异程度较小，用平均值就有较好的代表性；而如果数据之间的差异程度较大，特别是有个别的极端值的情况，用中位数或众数有较好的代表性。
位置 极端值影响 应用 平均数 mean
重心极易存在极端值时，可用 中位数或调整平均数替代
中位数 median
排序后的中间不受存在极端值时，是比平均数更为准确的确定数据中心位置的参数
众数 mode
出现频次最高不受
数据的变异度量
变异程度（variability）被称作变异性或者可变性，它描述了数据点彼此之间以及距分布中心的距离。可变性有时也称为扩散或者分散。 因为它告诉你点是倾向于聚集在中心周围还是更广泛地分散。低变异性是理想的，因为这意味着可以根据样本数据更好地预测有关总体的信息。 高可变性意味着值的一致性较低，因此更难做出预测。
- 极差
极差，又称全距，可以显示数据从分布中的最低值到最高值的分布。 极差=最大值-最小值
极差的度量仅使用了 2 个数字因此受异常值影响很大，并且不会提供有关值分布的任何信息。 所以它最好与其他方法结合使用。
- 四分位距
又被称作四分差，可以提供数据分布中间的分布。
四分位数
Q1：第一四分位数，下四分位数，第25百分位数
Q2：第二四分位数，中四分位数，第50百分位数
Q3：第三四分位数，上四分位数，第75百分位数
第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位距（InterQuartile Range, IQR）。
对于从低到高排序的任何分布，四分位距包含数据中一半的值。 第一个四分位数 (Q1) 包含前 25% 的值，而第四个四分位数 (Q4) 包含最后 25% 的值。
它衡量数据如何围绕均值分布。 基本公式为：IQR = Q3 - Q1
就像极差一样，四分位距在其计算中仅使用 2 个值。 但是IQR受异常值的影响较小：这2个值来自数据集的中间一半，所以不太可能是极端分数。
- 方差
方差表示数据集的分布范围，但它是一个抽象数字。它反映了数据集中的分散程度。 数据越分散，方差与均值的关系就越大。
总体方差样本方差
- 小方差 – 数据点往往非常接近均值且彼此非常接近
- 高方差 – 数据点与均值和彼此之间非常分散
-
零方差——所有数据值都相同
-
标准差
标准偏差是数据集中的平均变异量。 它平均表示每个数据点与平均值相差多远。标准差越大，数据集的可变性越大。
总体标准差：
样本标准差：
- 标准差系数
标准差系数，又称为均方差系数，离散系数。它是从相对角度观察的差异和离散程度，在比较相关事物的差异程度时较之直接比较标准差要好些。
什么是变异性的最佳衡量标准？
可变性的最佳衡量标准取决于不同衡量标准和分布水平。
对于在序数水平上测量的数据，极差和四分位距是唯一合适的变异性度量。
对于更复杂的区间和比率的数据，标准差和方差也适用。
对于正态分布，可以使用所有度量。 但标准差和方差是首选，因为它们考虑了整个数据集，但这也意味着它们很容易受到异常值的影响。
对于偏态分布或具有异常值的数据集，四分位距是最好的度量。 它受极值影响最小，因为它侧重于数据集中间的部分。
总体参数 样本统计量 平均数 mean μx ˉ \bar x x ˉ 方差 varianceσ 2 σ^2 σ2 s 2 s^2 s 2 标准差 standard deviation σ s
; 分布形态的度量
偏度
偏度（skewness），是统计数据分布偏斜方向和程度的度量，是统计数据分布非对称程度的数字特征。定义上偏度是样本的三阶标准化矩。
数据分布偏斜程度使用偏态系数（skewness ）进行测度，记为$SK = \frac{\bar x-M_0}{\sigma} $
SK= 0：对称分布
SK> 0：右偏分布
SK< 0：左偏分布
峰度
峰度（peakedness；kurtosis）又称峰态系数。表征概率密度分布曲线在平均值处峰值高低的特征数。直观看来，峰度反映了峰部的尖度。随机变量的峰度计算方法为：随机变量的四阶中心矩与方差平方的比值。
峰度包括正态分布（峰度值=3），厚尾（峰度值>3），瘦尾（峰度值
相对位置的度量
z-分数
z-分数：离差/标准差，表明每一个观测值与均值的相对位置
切比雪夫定理
与平均数距离在 z 个标准差之内的数据值所占比例至少为（1 − 1 / z 2 1-1/z^2 1 −1 /z 2）,其中 z 是大于1的任意实数
数值分布越接近对称或钟形分布，切比雪夫定理越准确
; 探索性数据分析
五数概括法：
五数概括法使用5个统计量确定较大数据集的多重特征
小知识：每个分布都可以使用五个数字摘要进行组织
- 最低值
- Q1：第 25 个百分位
- Q2：中位数
- Q3：第 75 个百分位
- 最高值 (Q4)
箱型图
箱线图也称箱须图、箱形图、盒图，用于反映一组或多组连续型定量数据分布的中心位置和散布范围。箱形图包含数学统计量，不仅能够分析不同类别数据各层次水平差异，还能揭示数据间离散程度、异常值、分布差异等等。
箱形图是五数概括法的具象化，箱形图最大的优点就是不受异常值的影响，可以以一种相对稳定的方式描述数据的离散分布情况。
在箱线图中，箱子的中间有一条线，代表了数据的中位数。箱子的上下底，分别是数据的上四分位数（Q3）和下四分位数（Q1），这意味着箱体包含了50%的数据。因此， 箱子的高度在一定程度上反映了数据的波动程度。上下边缘则代表了该组数据的最大值和最小值。有时候箱子外部会有一些点，可以理解为数据中的” 异常值“。
通过箱形图可以判断数据集的分布形态，箱形图最重要的用途就是识别异常值
异常值检验
经验法则
几乎所有的数据值与平均数的距离在3个标准差之内
z-分数（标准化数值）检验
对𝑧
四分位数法（箱型图）
下限 = 𝑸𝟏 − 𝟏.𝟓𝑰𝑸𝑹
上限 = 𝑸𝟑 + 𝟏.𝟓𝑰𝑸𝑹
找出异常值后需再次检验其准确性，确定它是否属于数据集
; 双变量之间关系的度量
协方差、相关系数
协方差的值依赖于𝒙和𝒚的计量单位，不同计量单位下容易出现判断误差
相关系数对于刻画两个变量之间的关系更为准确，即相关系数可以刻画关系的强度
数据分析工具
matlab中基本统计量的函数
函数名功能min数组的最小元素mink计算数组的k个最小元素max数组的最大元素maxk计算数组的k个最大元素bounds最小元素和最大元素topkrows按排序顺序的前若干行mean数组的均值median数组的中位数值mode数组的众数skewness数组的偏度kurtosis数组的峰度std标准差var方差
EXCEL的数据分析工具
数据 – 数据分析
; SPSS数据分析
Original: https://blog.csdn.net/qq_52117903/article/details/124137845
Author: Epiphany✿
Title: 描述性统计分析
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