组数:一般为5-15 2
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 3
统计出各组的频数并整理成频数分布表 下限(lower limit) :一个组的最小值 2
上限(upper limit) :一个组的最大值 3
组距(class width) :上限与下限之差 4
组中值(class midpoint) :下限与上限之间的中点值 封闭式组距数列: a) 组距=上限-下限 b) 组中值=(上限+下限)/2 c) 缺下限开口组组中值=上限-1/2 邻组组距 d) 缺上限开口组组中值=下限+1/2 邻组组距 样本平均数nfMxkiii1 总体用 µ 总体方差(标准差),记为s2(s);根据样本数据计算的,称为样本方差(标准差),记为s2(s) 方差未分组1)(122nxxsnii 分组 1)(122nfxMskiii 经验法则表明: 当一组数据对称分布时约有 68%的数据在平均数加减 1 个标准差的范围之内约有 95%的数据在平均数加减 2 个标准差的范围之内约有 99%的数据在平均数加减 3 个标准差的范围之内 切比雪夫不等式 1
如果一组数据不是对称分布,经验法则就不再适用,这时可使用切比雪夫不等式,它对任何分布形状的数据都适用 2
切比雪夫不等式提供的是“下界”,也就是“所占比例至少是多少”3
对于任意分布形态的数据,根据切比雪夫不等式,至少有 1-1/k2 的数据落在平均数加减 k 个标准差之内
其中 k是大于 1 的任意值,但不一定是整数 对于 k=2,3,4,该不等式的含义是 1
至少有 75%的数据落在平均数加减 2 个标准差的范围之内 2
至少有 89%的数据落在平均数加减 3 个标准差的范围之内 3