統(tǒng)計分布分配數(shù)列的種類

分配數(shù)列有兩個構(gòu)成要素。即總體按某標(biāo)志所分的組和各組對應(yīng)的次數(shù)或頻率。

分配數(shù)列的第一個構(gòu)成要素就是總體按某標(biāo)志所分的組。根據(jù)分組標(biāo)志的不同,分配數(shù)列可分為品質(zhì)分配數(shù)列和變量分配數(shù)列。按品質(zhì)標(biāo)志分組形成的分配數(shù)列叫品質(zhì)分配數(shù)列,簡稱品質(zhì)數(shù)列;按數(shù)量標(biāo)志分組形成的分配數(shù)列叫變量分配數(shù)列,簡稱變量數(shù)列。變量數(shù)列又可以分為單項式數(shù)列和組距式數(shù)列,組距式數(shù)列又可以分為等距數(shù)列和不等距數(shù)列。它們都是由相應(yīng)的統(tǒng)計分組形成的。

對品質(zhì)數(shù)列來說,由于用品質(zhì)標(biāo)志來區(qū)分事物的各種類型表現(xiàn)得比較明確,因此,品質(zhì)數(shù)列一般比較穩(wěn)定,能較好地反映總體各單位的分布特征。但對變量數(shù)列來說,因?yàn)槭挛镄再|(zhì)的差異是用數(shù)量界限來表現(xiàn)的,而數(shù)量界限往往會受人們主觀認(rèn)識的影響,同一數(shù)量標(biāo)志分組可能會出現(xiàn)多種分布狀態(tài)。這就涉及各組頻數(shù)和頻率的問題。

統(tǒng)計分布頻數(shù)和頻率

分配數(shù)列的第二個構(gòu)成要素就是各組對應(yīng)的單位數(shù)——次數(shù),次數(shù)也叫頻數(shù),常用

表示。各組單位數(shù)占總體單位總數(shù)的比重稱頻率,常用
表示。各組的頻率要大于0 且小于1,即
,所有組的頻率總和一定等于1,即
??傮w按某標(biāo)志所分的組(或以各組的組中值來代表)與各組對應(yīng)的頻率所形成的頻率分布也是統(tǒng)計分布,與次數(shù)分布的作用是相同的。次數(shù)分布和頻率分布都是分配數(shù)列。

在變量分配數(shù)列中,頻數(shù)或頻率表明對應(yīng)組標(biāo)志值的作用程度。頻數(shù)或頻率數(shù)值越大,表明該組標(biāo)志值對總體水平所起的作用也越大;反之,頻數(shù)或頻率數(shù)值越小,表明該組標(biāo)志值對總體水平所起的作用越小。

分配數(shù)列中各組的頻數(shù)或頻率不能為0,如果某一組的頻數(shù)或頻率為0,應(yīng)刪除這一組。

有時候,為了更簡便地概括總體各單位的分布特征,還需要編制累計頻數(shù)數(shù)列和累計頻率數(shù)列。累計方法有向上累計和向下累計兩種。

向上累計就是向變量的上限方向累計,是指將各組頻數(shù)或頻率由變量值較低的組向變量值較高的組累計,各累計數(shù)的意義是各組上限以下的累計頻數(shù)或頻率。當(dāng)我們關(guān)注標(biāo)志值較小的各組分布情況時,可采用向上累計方法。

向下累計就是向變量的下限方向累計,是指將各組頻數(shù)或頻率由變量值較高的組向變量值較低的組累計,各累計數(shù)的意義是各組下限以上的累計頻數(shù)或頻率。當(dāng)我們關(guān)注標(biāo)志值較大的各組分布情況時,可采用向下累計方法。

分析變量的分布狀況,一般應(yīng)采用等距數(shù)列。此時,各組的頻數(shù)或頻率就能很好地反映變量的分布狀況。如果是不等距數(shù)列,則應(yīng)采用各組的次數(shù)密度或頻率密度才能正確反映變量的分布狀況。次數(shù)密度和頻率密度的計算公式如下:

次數(shù)密度=某組次數(shù)/該組組距;頻率密度=某組頻率/該組組距

統(tǒng)計分布次數(shù)分布的特征

社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體的性質(zhì)不同,其次數(shù)分布的特征也不同。各種社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象總體的次數(shù)分布,歸納起來主要有鐘型分布、U型分布、J型分布和洛倫茲分布四種類型。

鐘型分布

鐘型分布是正態(tài)分布的俗稱,其特征是“中間高,兩頭低”,即靠近中間的變量值分布的次數(shù)多,靠近兩邊的變量值分布的次數(shù)少,形如古鐘(見圖1)。

在社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中,鐘型分布多表現(xiàn)為對稱分布。對稱分布的特征是中間的變量值分布的次數(shù)最多,以標(biāo)志變量中心為對稱軸。兩側(cè)變量值分布的次數(shù)隨著與中心變量值距離的增大而漸次減少,并且圍繞中心變量值兩側(cè)呈對稱分布。這種分布在統(tǒng)計學(xué)中稱為正態(tài)分布。在社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中,許多變量的分布近似于正態(tài)分布類型。如從業(yè)人員的年收入、農(nóng)作物單產(chǎn)、零件尺寸、學(xué)生考試成績、社會財富分布等。正態(tài)分布在社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計學(xué)中具有重要意義。這是因?yàn)椋环矫?。社會?jīng)濟(jì)現(xiàn)象中大部分分布呈近似正態(tài)分布;另一方面,正態(tài)分布理論是抽樣推斷的基礎(chǔ)。

U型分布

U型分布的特征與鐘型分布正好相反,靠近中間的變量值分布的次數(shù)少,靠近兩端的變量值分布的次數(shù)多,形成“兩頭高,中間低”的U字型分布。例如,人口死亡現(xiàn)象按年齡分布便是如此。由于人口總體中幼兒和老年人死亡人數(shù)較多,而中年人死亡人數(shù)較少,因此,死亡人數(shù)按年齡分組便近似地表現(xiàn)為U型分布,如圖2所示。

J型分布

在社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中,一些統(tǒng)計總體分布曲線呈J型,即次數(shù)隨著變量值的增加而增加。如農(nóng)作物產(chǎn)量按土地面積分布、人口數(shù)按零售商品銷售額分布、工人數(shù)按總產(chǎn)值分布、庫存量按庫存費(fèi)用分布等,如圖3所示。也有次數(shù)隨著變量值的增加而減少的倒J型分布。如企業(yè)數(shù)按投資額分布、人口數(shù)按年齡大小分布等,如圖4所示。

洛倫茲分布

洛倫茲分布曲線是美國統(tǒng)計學(xué)家洛倫茲(M.Lorenz)提出來的,專門用以研究社會收入分配的平等問題。

在圖5中。橫軸OH表示人口的累計百分比,縱軸OM表示收入的累計百分比,弧線OL為洛倫茲曲線。洛倫茲曲線的彎曲程度有著重要的意義,它反映了收入分配的不平等程度。彎曲程度越大,收入分配越不平等,反之亦然。

洛倫弦曲線與對角線之間的部分A 叫做“不平等面積”,直角三角形OHL的面積(A B)叫做“完全不平等面積”。不平等面積與完全不平等面積之比,就是基尼系數(shù),也稱集中系數(shù):基尼系數(shù)=

。

基尼系數(shù)等于1,表示收入分配絕對不平等;基尼系數(shù)等于0,表示收入分配絕對平等?;嵯禂?shù)是衡量,一個國家或地區(qū)貧富差距的標(biāo)準(zhǔn)之一。按照聯(lián)合國有關(guān)組織規(guī)定:基尼系數(shù)若低于0.2表示收入平均;0.2-0.3表示比較平均;0.3=0.4表示相對合理;0.4-0.5表示收入差距較大;0.5以上表示收入差距懸殊。通常把0.4作為收入分配差距的“警戒線”。發(fā)達(dá)國家的基尼系數(shù)在0.26-0.38之間,我國2013年全國居民收入的基尼系數(shù)為0.473。

洛倫茲曲線的拓展可以運(yùn)用于其他社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象,研究總體各單位標(biāo)志變異狀況——變量分布的均勻性或分布的集中程度,因此,洛倫茲曲線又稱集中曲線。如研究產(chǎn)品市場份額在各企業(yè)的集中度以及分析固定資產(chǎn)投資額在各地區(qū)的集中度等 。

統(tǒng)計分布造價信息

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在統(tǒng)計分組的基礎(chǔ)上,把總體的所有單位數(shù)按組歸并排列,形成各組單位數(shù)在總體中的分布,稱統(tǒng)計分布。統(tǒng)計分布的實(shí)質(zhì)是,把總體的全部單位按某標(biāo)志所分的組進(jìn)行分配所形成的數(shù)列,也可稱為分配數(shù)列或分布數(shù)列。在每次把某個單位分配到某一組時,人們常常說分配了一次,所以,分配數(shù)列又叫次數(shù)分布。分配數(shù)列有兩個構(gòu)成要素:一是總體按某標(biāo)志所分的組;二是各組對應(yīng)的單位數(shù)——次數(shù)。

統(tǒng)計分布形式十分簡單,但在統(tǒng)計研究中卻有著重要的意義。統(tǒng)計分布是統(tǒng)計分析結(jié)果的一種重要表現(xiàn)形式,也是統(tǒng)計分析的一種重要方法。它可以表明總體各單位的分布特征和結(jié)構(gòu)狀況,并有助于我們進(jìn)一步研究標(biāo)志的構(gòu)成、平均水平及其變動規(guī)律。從文字含義看,統(tǒng)計分布理論性強(qiáng)一些,分配數(shù)列更通俗一點(diǎn)。以下交叉使用這兩名詞 。

(一)將原始資料按其數(shù)值大小重新排列

只有把得到的原始資料按其數(shù)值大小重新排列順序,才能看出變量分布的集中趨勢和特點(diǎn),為確定全距、組距和組數(shù)作準(zhǔn)備。

(二)確定全距

確定全距前,要檢查數(shù)據(jù)組兩端有沒有極端值。如果有極端值且個數(shù)較少,應(yīng)考慮將極端值歸入開口組,計算全距前,可去掉極端值。

(三)確定組距和組數(shù)

組距=全距/組數(shù),當(dāng)全距一定時。組距越大,組數(shù)就越少;組距越小,組數(shù)就越多,在實(shí)際應(yīng)用中。組距一般應(yīng)采用整數(shù),最好是5或10的整倍數(shù)。

(四)確定組限

組限要根據(jù)變量的性質(zhì)來確定。如果變量值相對集中,無特大或特小的極端值時,則采用閉口式:反之,如果有特大或特小的極端值時,則采用開口式,將極端蚊歸入開口組中。

(五)編制變量數(shù)列

經(jīng)過上述四個步驟以后,就可以把總體各單位按變量值的大小分配到各組,計算各組的次數(shù)和頻率 。2100433B

統(tǒng)計分布統(tǒng)計分布的種類和特征常見問題

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  • 安全隱患排查統(tǒng)計分析表

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統(tǒng)計分布統(tǒng)計分布的種類和特征文獻(xiàn)

攪拌摩擦焊接頭疲勞壽命統(tǒng)計分布特征 攪拌摩擦焊接頭疲勞壽命統(tǒng)計分布特征

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以攪拌摩擦焊接頭疲勞壽命為研究對象,使用概率統(tǒng)計的方法,研究2024攪拌摩擦焊接頭疲勞壽命統(tǒng)計分布特征,其具有代表性的統(tǒng)計參量為形狀參數(shù)b和特征壽命N_a,通過分析證實(shí)了2024鋁合金攪拌摩擦焊接頭疲勞壽命符合雙參數(shù)威布爾分布。

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巷道施工進(jìn)度的統(tǒng)計分布及工期模擬 巷道施工進(jìn)度的統(tǒng)計分布及工期模擬

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對巷道施工月進(jìn)度進(jìn)行了統(tǒng)計檢驗(yàn)。檢驗(yàn)表明,月進(jìn)度服從于正態(tài)分布。然后提出了由計算機(jī)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)、按正態(tài)分布模擬月施工速度、進(jìn)而求出一條巷道施工工期的模擬確定方法。實(shí)例驗(yàn)證,其結(jié)果令人滿意。

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統(tǒng)計量的分布叫抽樣分布。它與樣本分布不同,后者是指樣本x1,x2,…,xn的聯(lián)合分布。

統(tǒng)計量的性質(zhì)以及使用某一統(tǒng)計量作推斷的優(yōu)良性,取決于其分布。所以抽樣分布的研究是數(shù)理統(tǒng)計中的重要課題。尋找統(tǒng)計量的精確的抽樣分布,屬于所謂的小樣本理論(見大樣本統(tǒng)計)的范圍,但是只在總體分布為正態(tài)時取得比較系統(tǒng)的結(jié)果。對一維正態(tài)總體,有三個重要的抽樣分布,即Ⅹ分布、t分布和F分布。

Ⅹ分布  設(shè)隨機(jī)變量x1,x2,…,xn是相互獨(dú)立且服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0,1),則隨機(jī)變量的分布稱為自由度為n的Ⅹ分布(其密度函數(shù)及下文的t分布、F分布的密度函數(shù)表達(dá)式均見概率分布)。這個分布是 F.赫爾梅特于1875年在研究正態(tài)總體的樣本方差時得到的。若x1,x2,…,xn是抽自正態(tài)總體N(μ,σ)的簡單樣本,則變量服從自由度為n-1的Ⅹ分布。若x1,x2,…,xn服從的不是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,而依次是正態(tài)分布N(μi,1)(i=1,2,…,n),則的分布稱為非中心Ⅹ分布,稱為非中心參數(shù)。當(dāng)δ=0時即前面所定義的Ⅹ分布。為此,有時也稱它為中心Ⅹ分布。中心與非中心的Ⅹ分布在正態(tài)線性模型誤差方差的估計理論中,在正態(tài)總體方差的檢驗(yàn)問題中(見假設(shè)檢驗(yàn)),以及一般地在正態(tài)變量的二次型理論中都有重要的應(yīng)用。

t分布設(shè)隨機(jī)變量ξ,η獨(dú)立,且分別服從正態(tài)分布N(δ,1)及自由度n的中心Ⅹ分布,則變量的分布稱為自由度n、非中心參數(shù)δ的非中心t分布;當(dāng)δ=0時稱為中心t分布。若x1,x2,…,xn是從正態(tài)總體Nμ,σ)中抽出的簡單樣本,以塣記樣本均值,以記樣本方差,則服從自由度n-1的t分布。這個結(jié)果是英國統(tǒng)計學(xué)家W.S.戈塞特(又譯哥色特,筆名“學(xué)生”)于 1908年提出的。t分布在有關(guān)正態(tài)總體均值的估計和檢驗(yàn)問題中,在正態(tài)線性統(tǒng)計模型對可估函數(shù)的推斷問題中有重要意義,t分布的出現(xiàn)開始了數(shù)理統(tǒng)計的小樣本理論的發(fā)展 。

亦稱“估計量”,抽樣總體(即樣本)計算的統(tǒng)計指標(biāo),也就是抽樣指標(biāo)或樣本指標(biāo)。如樣本的平均數(shù)、眾數(shù)、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、相關(guān)系數(shù)等,都是樣本統(tǒng)計量。根據(jù)這些統(tǒng)計量可以推斷總體分布或有關(guān)特征數(shù)(即總體參數(shù))的可靠性。由于樣本是根據(jù)隨機(jī)原則從總體中抽取的,因而樣本統(tǒng)計量本身也是一個隨機(jī)變量,在同一總體的不同樣本中,其各自的統(tǒng)計量各有不同,它是隨著樣本的變化而變化的。

國際上,約于20世紀(jì)30年代開始繪制降水量多年均值的等值線圖。各國大都制有各種時段的降水、徑流和陸而蒸發(fā)的多年均值和變差系數(shù)的等值線圖,或不同頻率時這些水文要素值的等值線圖。中國于20世紀(jì)50年代開始分析研究,并在1 963年正式出版《中國水文圖集》(參見水文圖集)。70~80年代,繪制并出版了各種短歷時暴雨的統(tǒng)計參數(shù)等值線圖(參見暴雨等值線圖)。19 80~1985年,在首次全國水資源評價時,重新繪制了

全國、流域和分省的年降水量、年徑流量和年陸而蒸發(fā)量均值和變籌系數(shù)等值線圖,以及Cs/ Cv值的分區(qū)圖。

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