统计分析——描述统计之数据水平描述

一组样本数据的数值特征一般来说可以从三个方面来描述：

1. 数据的水平（也可以称之为集中趋势或位置度量），反映数据的数值大小

2. 数据的差异，反映数据间的离散程度

3. 数据的分布形状，反映数据分布的偏度和峰度

描述水平的统计量

数据水平是指数值大小，描述数据水平的统计量有平均数，分位数，众数,同时这几个统计量也可以用来描述数据的集中趋势度。

平均数

**简单平均数（simple mean）**的公式：

$$\bar{x}=\frac{x_1+x_2+x_3+...+x_n}{n}=\frac{{\sum }_{i=1}^n{x}_i}{n}$$

加权平均数（weighted mean）：如果样本被分为K组，每组的组中值（组上限与下限的平均数）为m1,m2,…,mk表示各组的频数用f1,f2,…,fk表示，则样本平均数的计算公式为：
$$\bar{x}=\frac{m_1{f}_1+m_2{f}_2+m_3{f}_3+...+m_k{f}_k}{f_1+f_2+f_3+...+f_k}=\frac{{\sum }_{i=1}^k{m}_i{f}_i}{{\sum }_{i=1}^k{f}_i}$$

一般来说，总体的平均数是无从得知的，因为无法得到总体是数据，所以我们常常从样本的平均数来推测总体的平均数。

R方法

# 在 R中求简单平均数
load(".\tongjixue\example\ch3\example3_1.RData")    #  30名学生的成绩
head(example3_1,5)   # 展示前5名学生的成绩
mean(example3_1$分数)  # 求分数的平均值


# mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)
#  x - 向量
#  trim - 取值在0~0.5之间，例如trim=0.1,表示计算之前先排序，然后去掉前10%和后10%的数据，最后计算剩余数据的平均值
#  na.rm - 默认为FALSE，当为TRUE时，表示去掉数据中的缺失值。（当数据中有缺失值时无法计算）

80

# 在 R中求加权平均数
load(".\tongjixue\example\ch3\example3_2.RData") 
example3_2

weighted.mean(example3_2$组中值, example3_2$人数)


# weighted.mean(x, w,...,na.rm=FALSE)
#  x - 计算加权平均数的对象，对应公式中的 f
#  w - 相应的权数向量，相当于公式中的 m

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python方法

import numpy as np
import pandas as pd
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"    # jupyter结果多行显示

data_1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])   # 矩阵
data_2 = pd.DataFrame(data_1)  # 数据框
data_2

# 在 python中求简单平均数


# 利用数据框自带的方法
data_2.mean()


# data.mean(axis=None, skipna=True)
#   axis - 默认为axis=None,即输出每列的平均值
#   skipna：布尔值，默认为True,计算结果时排除NA / null值


# 使用 numpy的函数
np.mean(data_1,axis=(1,0))


# np.mean(data, axis=None)
#   axis - 默认为axis=None,如果为元组，则计算多轴上的平均值。例如（0,1）计算行和列的所有数据的平均值。

0    2.0
1    3.0
dtype: float64

2.5

# 导入数据
data_2 = pd.read_csv('.\tongjixue\example\ch3\example3_2.csv',engine='python')
data_2

# 在python中求 加权平均数

np.average(data_2['组中值'],weights=data_2['人数'])


# numpy.average(a, axis=None, weights=None,...)
#   a - array_like,计算加权平均数的对象，对应公式中的 f
#   weights - array_like,相应的权数向量，相当于公式中的 m
#   axis - 默认为axis=None,如果为元组，则计算多轴上的平均值。

81.0

data = np.arange(6).reshape((3,2))
data

np.average(data,axis=1, weights=[1./4, 3./4])

array([[0, 1],
       [2, 3],
       [4, 5]])

array([0.75, 2.75, 4.75])

因为加权平均数是使用组中值来代表该组数据的，所以同一组数据，简单平均和加权平均结果不同，除非每组数据在组中值两侧成对称分布，故除非数据本来就是分组情况，一般都用简单平均求平均值。

分位数

分位数代表数据水平的高低，常用的分位数有四分位数，中位数，百分位数

中位数

中位数是一组数据排序后位于中间位置的数值，用Me表示
$$M_e=\{\begin{array}{cc}{x}_{(\frac{n+1}{2})}& ,\text{n为奇数}\\ \frac{1}{2}\left\{\begin{array}{c}{x}_{(\frac{n}{2})}+x_{(\frac{n+1}{2})}\end{array}\right\}& ,\text{n为偶数}\end{array}$$
中位数的特点是不受极端值的影响

四分位数

同中位数,将数据排序后位于1/4和3/4位置的数据。

百分位数
同四分位数，利用99个数据点将数据分为100份，百分位数提供了数据在最大值和最小值期间数据点分布信息。

R方法

# 利用之前example3.1的学生成绩数据
# 中位数
median(example3_1$分数)

# 四分位数
quantile(example3_1$分数,probs = c(0.25,0.75))
# R总计算分位数有9种方法，默认type=7。

#百分位数
quantile(example3_1$分数,probs=c(0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9))

85

25%     75%
70.5    90

10%     20%     30%     40%     50%     60%     70%     80%     90%
60.4    66.8    74.1    81.6    85      86      89.3    91      92.3

python方法

data_3 = pd.read_csv('.\tongjixue\example\ch3\example3_1.csv',engine='python')

np.percentile(data_3.分数,(25,50,75))

array([70.5, 85. , 90. ])

求分位数在统计雪上有多种方法，当分位点位于两个数值中间时有不同的取值的方法，这个以后详细讨论。

众数

一组数据众数数显频数最多的数值，用$M_0$表示，众数在数据量比较大时才有意义，众数可能不存在，也可能有2个或者多个。

R中没有直接求出众数的内置函数，所以需要自己写自定义众数函数

R方法

# 自定义函数
getmode <- function(x){
    y <- sort(unique(x))    # 去重数值并排序
    tab <- tabulate(match(x,y))  # 比较x与y中的数值，并列出他们在y中的位置，在计算每个位置的频数放入对象tab中
    y[tab==max(tab)]   # 找出y中频数最多的元素
}
getmode(example3_1$分数)

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python方法

在numpy或者pandas是没有求众数的方法的，但是我们可以利用scipy科学计算库中的mode函数

from scipy.stats import mode
m0 = mode(data_3['分数'])[0][0]
print(m0)

# 或者利用numpy中的bincount()函数，此函数将数据按直方图统计
count = np.bincount(data_3['分数'])
m0_1 = np.argmax(count)
print(m0_1)

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最后

以上就是贪玩面包为你收集整理的统计分析——描述统计之数据水平描述的全部内容，希望文章能够帮你解决统计分析——描述统计之数据水平描述所遇到的程序开发问题。

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