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2022统计学考研知识点汇总梳理：第三章

来源：互联网 2021-12-07

2022研究生考试即将开始，备考正在紧张进行中。为了方便大家复习，高顿考研整理了2022统计学考研知识点汇总梳理第三章的相关内容，供大家参考，希望对大家有所帮助！

1.数据排序的目的

(1)数据排序是按一定顺序将数据排列，以发现一些明显的特征或趋势，找到解决问题的线索

(2)排序还有助于对数据检查纠错，以及为重新归类或分组等提供方便。

(3)在某些场合，排序本身就是分析的目的之一。

2.数据分组

是根据统计研究的需要，将原始数据按照某种标准化分成不同的组别，分组后的数据成为分组数据。数据经分组后再计算出各组中数据出现的频数，就形成了一张频数分布表，分组方法有单变量值分组和组距分组两种，单变量分组通常只适合于离散变量，且在变量值较少的情况下使用，在连续变量或变量值较多情况下，通常采用组距分组。

3.组距分组的步骤和原则

(1)步骤：

a、确定组数：组数的确定应以能够显示数据的分布特征和规律为目的。在实际分组时，可以按Sturges提出的经验公式来确定组数K

b、确定组距：组距(Class Width)是一个组的上限与下限之差，可根据全部数据的最大值和最小值及所分的组数来确定，即

组距=(最大值-最小值)÷组数

c、统计出各组的频数并整理成频数分布表

(2)原则：

采用组距分组时，需遵循“不重不漏”的原则，“不重”是指一项数据只能分在其中的某一组，不能在其他组中重复出现;“不漏”是指组别能够穷尽，即在所分的全部组别中每项数据都能分在其中的某一组，不能遗漏。为解决不重的问题，统计分组时习惯上规定“上组限不在内”，即当相邻两组的上下限重叠时，恰好等于某一组上限的变量值不算在本组内，而计算在下一组内。当然，对于离散变量，我们可以采用相邻两组组限间断的办法解决“不重”的问题。也可以对一个组的上限值采用小数点的形式，小数点的位数根据所要求的精度具体确定。缺点：组距分组掩盖了各组内的数据分布状况。

4.直方图和条形图的区别

首先，条形图是用条形的长度(横置时)表示各类别频数的多少，其宽度则是固定的;直方图是用面积表示各组频数的多少，频数的高度表示每一组的频数或频率，宽度则表示各组的组距，因此高度与宽度均有意义。

其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图则是分开排列。

最后，条形图主要用于展示各类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。

5.设计统计表注意的问题

首先，要合理安排统计表的结构，例如表号、行标题、列标题、数字资料的位置应安排合理。

其次，表头一般应包括表号、总标题和表中数据的单位等内容，总标题应简明确切地概括出统计表的内容。

再次，表中的上下两条线一般用粗线，中间的其他线用细线，表的左右两边不封口，列标题之间可以用竖线分开，而行标题之间通常不必用横线隔开。

最后，在使用统计表时，必要时可在表下方加上注释，特别注意标明数据来源。

6.数据的审核

(1)原始数据：

a、完整性审核：检查应调查的单位或个体是否有遗漏;所有的调查项目或指标是否填写齐全

b、准确性审核：检查数据是否真实反映客观实际情况，内容是否符合实际;检查数据是否有错误，计算是否正确等

(2)二手数据：

a、适用性审核：弄清楚数据的来源、数据的口径以及有关的背景材料;确定数据是否符合自己分析研究的需要

b、时效性审核：尽可能使用最新的数据

7.数据的整理与显示

(1)要弄清所面对的数据类型，因为不同类型的数据，所采取的处理方式和方法是不同的

(2)对分类数据和顺序数据主要是做分类整理

(3)对数值型数据则主要是做分组整理

(4)适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据;但适合于高层次数据的整理和显示方法并不适合于低层次的数据

8.绘制线图应注意的问题

(1)时间一般绘在横轴，观测数据绘在纵轴

(2)图形的长宽比例要适当，一般应绘成横轴略大于纵轴的长方形，其长宽比例大致是10:7.

(3)一般情况下，纵轴数据下端应从0开始，以便于比较，数据与0之间的间距过大，可以采取折断的符号将纵轴折断

以上就是本篇的全部解答，如果你想学习更多考研相关知识，欢迎大家前往高顿教育官网考研频道！

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