數(shù)據(jù)描述方法包括哪些(數(shù)學(xué)析和描述數(shù)據(jù)的方法)

1.數(shù)學(xué)析和描述數(shù)據(jù)的方法有哪些

1、聚類分析

聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。

2、因子分析

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。

3、相關(guān)分析

相關(guān)分析是研究現(xiàn)象之間是否存在某種依存關(guān)系，并對(duì)具體有依存關(guān)系的現(xiàn)象探討其相關(guān)方向以及相關(guān)程度，它是一種非確定性的關(guān)系。

4、對(duì)應(yīng)分析

對(duì)應(yīng)分析（Correspondence analysis）也稱關(guān)聯(lián)分析、R-Q型因子分析，通過(guò)分析由定性變量構(gòu)成的交互匯總表來(lái)揭示變量間的聯(lián)系?？梢越沂就蛔兞康母鱾€(gè)類別之間的差異，以及不同變量各個(gè)類別之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

5、回歸分析

研究一個(gè)隨機(jī)變量Y對(duì)另一個(gè)（X）或一組（X1,X2，…，Xk）變量的相依關(guān)系的統(tǒng)計(jì)分析方法?；貧w分析（regression analysis）是確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法。

6、方差分析

又稱“變異數(shù)分析”或“F檢驗(yàn)”，用于兩個(gè)及兩個(gè)以上樣本均數(shù)差別的顯著性檢驗(yàn)。由于各種因素的影響，研究所得的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)波動(dòng)狀。

2.數(shù)據(jù)分析方法有哪些

一、描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)是一類統(tǒng)計(jì)方法的匯總，揭示了數(shù)據(jù)分布特性。它主要包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、數(shù)據(jù)的集中趨勢(shì)分析、數(shù)據(jù)離散程度分析、數(shù)據(jù)的分布以及一些基本的統(tǒng)計(jì)圖形。

1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、決策樹(shù)法。

2、正態(tài)性檢驗(yàn)：很多統(tǒng)計(jì)方法都要求數(shù)值服從或近似服從正態(tài)分布，所以在做數(shù)據(jù)分析之前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。常用方法：非參數(shù)檢驗(yàn)的K-量檢驗(yàn)、P-P圖、Q-Q圖、W檢驗(yàn)、動(dòng)差法。

二、回歸分析

回歸分析是應(yīng)用極其廣泛的數(shù)據(jù)分析方法之一。它基于觀測(cè)數(shù)據(jù)建立變量間適當(dāng)?shù)囊蕾囮P(guān)系，以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律。

1. 一元線性分析

只有一個(gè)自變量X與因變量Y有關(guān)，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

2. 多元線性回歸分析

使用條件：分析多個(gè)自變量X與因變量Y的關(guān)系，X與Y都必須是連續(xù)型變量，因變量Y或其殘差必須服從正態(tài)分布。

3.Logistic回歸分析

線性回歸模型要求因變量是連續(xù)的正態(tài)分布變量，且自變量和因變量呈線性關(guān)系，而Logistic回歸模型對(duì)因變量的分布沒(méi)有要求，一般用于因變量是離散時(shí)的情況。

4. 其他回歸方法：非線性回歸、有序回歸、Probit回歸、加權(quán)回歸等。

三、方差分析

使用條件：各樣本須是相互獨(dú)立的隨機(jī)樣本；各樣本來(lái)自正態(tài)分布總體；各總體方差相等。

1. 單因素方差分析：一項(xiàng)試驗(yàn)只有一個(gè)影響因素，或者存在多個(gè)影響因素時(shí)，只分析一個(gè)因素與響應(yīng)變量的關(guān)系。

2. 多因素有交互方差分析：一頊實(shí)驗(yàn)有多個(gè)影響因素，分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，同時(shí)考慮多個(gè)影響因素之間的關(guān)系

3. 多因素?zé)o交互方差分析：分析多個(gè)影響因素與響應(yīng)變量的關(guān)系，但是影響因素之間沒(méi)有影響關(guān)系或忽略影響關(guān)系

4. 協(xié)方差分祈：傳統(tǒng)的方差分析存在明顯的弊端，無(wú)法控制分析中存在的某些隨機(jī)因素，降低了分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。協(xié)方差分析主要是在排除了協(xié)變量的影響后再對(duì)修正后的主效應(yīng)進(jìn)行方差分析，是將線性回歸與方差分析結(jié)合起來(lái)的一種分析方法。

四、假設(shè)檢驗(yàn)

1. 參數(shù)檢驗(yàn)

參數(shù)檢驗(yàn)是在已知總體分布的條件下（一股要求總體服從正態(tài)分布）對(duì)一些主要的參數(shù)（如均值、百分?jǐn)?shù)、方差、相關(guān)系數(shù)等）進(jìn)行的檢驗(yàn) 。

2. 非參數(shù)檢驗(yàn)

非參數(shù)檢驗(yàn)則不考慮總體分布是否已知，常常也不是針對(duì)總體參數(shù)，而是針對(duì)總體的某些一般性假設(shè)（如總體分布的位罝是否相同，總體分布是否正態(tài)）進(jìn)行檢驗(yàn)。

適用情況：順序類型的數(shù)據(jù)資料，這類數(shù)據(jù)的分布形態(tài)一般是未知的。

1）雖然是連續(xù)數(shù)據(jù)，但總體分布形態(tài)未知或者非正態(tài)；

2）總體分布雖然正態(tài)，數(shù)據(jù)也是連續(xù)類型，但樣本容量極小，如10以下；

主要方法包括：卡方檢驗(yàn)、秩和檢驗(yàn)、二項(xiàng)檢驗(yàn)、游程檢驗(yàn)、K-量檢驗(yàn)等。

3.數(shù)據(jù)的表示方法有哪4種

目前數(shù)據(jù)的表示方法主要有列表法、作圖法和經(jīng)驗(yàn)公式法。

數(shù)據(jù)的表示方法（圖文）

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4.數(shù)據(jù)庫(kù)中數(shù)據(jù)描述的兩種形式是

數(shù)據(jù)庫(kù)在計(jì)算機(jī)中是以文件的形式存在的。

（確定） 數(shù)據(jù)庫(kù)是依照某種數(shù)據(jù)模型組織起來(lái)并存放二級(jí)存儲(chǔ)器中的數(shù)據(jù)集合。這種數(shù)據(jù)集合具有如下特點(diǎn)：盡可能不重復(fù)，以最優(yōu)方式為某個(gè)特定組織的多種應(yīng)用服務(wù)，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)獨(dú)立于使用它的應(yīng)用程序，對(duì)數(shù)據(jù)的增、刪、改和檢索由統(tǒng)一軟件進(jìn)行管理和控制。

從發(fā)展的歷史看，數(shù)據(jù)庫(kù)是數(shù)據(jù)管理的高級(jí)階段，它是由文件管理系統(tǒng)發(fā)展起來(lái)的。 數(shù)據(jù)庫(kù)的基本結(jié)構(gòu)分三個(gè)層次，反映了觀察數(shù)據(jù)庫(kù)的三種不同角度。

（1）物理數(shù)據(jù)層。 它是數(shù)據(jù)庫(kù)的最內(nèi)層，是物理存貯設(shè)備上實(shí)際存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)的集合。

這些數(shù)據(jù)是原始數(shù)據(jù)，是用戶加工的對(duì)象，由內(nèi)部模式描述的指令操作處理的位串、字符和字組成。 （2）概念數(shù)據(jù)層。

它是數(shù)據(jù)庫(kù)的中間一層，是數(shù)據(jù)庫(kù)的整體邏輯表示。指出了每個(gè)數(shù)據(jù)的邏輯定義及數(shù)據(jù)間的邏輯聯(lián)系，是存貯記錄的集合。

它所涉及的是數(shù)據(jù)庫(kù)所有對(duì)象的邏輯關(guān)系，而不是它們的物理情況，是數(shù)據(jù)庫(kù)管理員概念下的數(shù)據(jù)庫(kù)。 （3）邏輯數(shù)據(jù)層。

它是用戶所看到和使用的數(shù)據(jù)庫(kù)，表示了一個(gè)或一些特定用戶使用的數(shù)據(jù)集合，即邏輯記錄的集合。 數(shù)據(jù)庫(kù)不同層次之間的聯(lián)系是通過(guò)映射進(jìn)行轉(zhuǎn)換的。

如果對(duì)您有幫助，請(qǐng)記得采納為滿意答案，謝謝！祝您生活愉快！ Vae團(tuán)隊(duì)招人?。?！歡迎各位加入?。。∽哌^(guò)路過(guò)不要錯(cuò)過(guò)?。?！迅猛發(fā)展中?。?。

5.如何進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述,

統(tǒng)計(jì)學(xué)是干什么的呢？實(shí)際上，它就是研究如何搜集數(shù)據(jù)和如何整理分析數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中提取信息，關(guān)鍵是提取信息。

但是，這里面就有一個(gè)怎么搜集數(shù)據(jù)和怎么整理數(shù)據(jù)的問(wèn)題。 數(shù)據(jù)的描述，中學(xué)講得比較多的是統(tǒng)計(jì)圖表。

統(tǒng)計(jì)圖表這部分知識(shí)，在小學(xué)有所涉及，到中學(xué)了之后，應(yīng)該怎么去講呢？ 統(tǒng)計(jì)圖表的學(xué)習(xí)，一定不要把它講成這圖表怎么畫(huà)。還是要從提取信息的這一角度來(lái)看，也就是我們現(xiàn)在搜集到一堆數(shù)據(jù)是雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)，是一堆無(wú)序的數(shù)據(jù)，怎么從里面提取信息呢？我們需要列表，畫(huà)圖。

所以，畫(huà)圖和列表是反應(yīng)信息的非常重要的方法。 同時(shí)，要注意不同的圖和表，反應(yīng)的信息是不一樣的。

所以，教學(xué)的重點(diǎn)不是圖、表怎么，制作方面，而是說(shuō)這個(gè)表跟那個(gè)表，有什么不一樣，表和圖有什么不一樣，圖和圖有什么不一樣，他們?cè)诜磻?yīng)哪些信息。比如說(shuō)，條形圖和扇形圖。

如果有五個(gè)班的成績(jī)，分別用五個(gè)條形圖，五個(gè)班的表格來(lái)反映。用條形圖來(lái)反應(yīng)時(shí)，能看出這個(gè)五個(gè)班不同的情況。

若要用這個(gè)扇形圖的話，能看到總體和每一個(gè)的關(guān)系。條形圖就不太反應(yīng)整個(gè)的情況，條形圖反映的是分別的各個(gè)部分之間的關(guān)系，扇形圖反映整體與局部之間關(guān)系。

條形圖和扇形圖，都把數(shù)據(jù)歸類成了一塊一塊的了，這時(shí)候，它就回不去原來(lái)的數(shù)據(jù)了。 不同的圖，反應(yīng)的情況是不太一樣的。

比如說(shuō)散點(diǎn)圖能夠反映兩組數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。統(tǒng)計(jì)表對(duì)數(shù)據(jù)的表示就精確，比如高考成績(jī)，一分都不能差。

但是表不太醒目，因?yàn)閿?shù)據(jù)是439、539、627。統(tǒng)計(jì)圖一畫(huà)出來(lái)，是個(gè)很形象的東西，只是個(gè)別的數(shù)字不容易精確表示出來(lái)，沒(méi)有表所呈現(xiàn)的數(shù)量和精確性。

所以，圖表各有各的好處的，每一個(gè)圖都有它自己的特點(diǎn)，適用范圍。而且，現(xiàn)在不同的領(lǐng)域里面，人們都還在不停地創(chuàng)造不同的圖，各種各樣的圖去描述信息。

在教學(xué)中應(yīng)該鼓勵(lì)學(xué)生自己去創(chuàng)造一個(gè)圖去畫(huà)，比如同樣的條形圖，可能畫(huà)成是寬度相同，高度不一樣；也可以畫(huà)成高度相同，寬窄不一樣，就是有各種各樣的想法和畫(huà)法，讓學(xué)生發(fā)揮自己的想象力，創(chuàng)造性地使用圖表，去描述數(shù)據(jù)。因?yàn)檫@東西不是很難掌握，不需要硬性的去規(guī)定，約束學(xué)生。

不要說(shuō)表跟圖，圖就比較粗一些，表就對(duì)數(shù)字要求很準(zhǔn)等等。 從信息角度來(lái)看，不要把統(tǒng)計(jì)教學(xué)成具體的圖表的制作方法。

而要讓學(xué)生弄清楚，你想要反應(yīng)什么問(wèn)題，目的是什么，才能談到何種統(tǒng)計(jì)圖。你比方說(shuō)七大洲的面積，你就是想比較這七大洲的面積有什么不一樣的話，就用條形圖就可以了；你還想看看某塊面積，在整個(gè)面積占多少，那可能要用扇形圖，所以沒(méi)有絕對(duì)的，關(guān)鍵是你想達(dá)到什么目的。

關(guān)于折線圖，我們經(jīng)常通過(guò)折線圖來(lái)反映變化的趨勢(shì)。但是要注意，折線圖坐標(biāo)系的界定。

有時(shí)候，只看圖的形象會(huì)誤導(dǎo)學(xué)生。比方說(shuō)，我想反映的是隨著時(shí)間生產(chǎn)增加的快慢，有時(shí)候想要夸張自己增長(zhǎng)得很快的時(shí)候呢，就可以把縱坐標(biāo)的單位取得很大，當(dāng)它要想說(shuō)明它增加很大。

坐標(biāo)單位取得大或者小，就會(huì)使同樣一件事畫(huà)出不同的折線圖來(lái)。有時(shí)候我們看一些宣傳廣告之類的圖，就可以發(fā)現(xiàn)它增長(zhǎng)d得很快。

但是，實(shí)際上，它的單位選取得使得圖像容易產(chǎn)生這樣的印象。廠家為了他的利益需要，他可以把那個(gè)圖做成各種各樣的，誤導(dǎo)你，這也是我們?cè)诮y(tǒng)計(jì)圖表教學(xué)中要特別注意的一件事情。

我們抽取到的數(shù)據(jù)是雜亂無(wú)章的。要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和畫(huà)統(tǒng)計(jì)圖表，目的是為了能從這組數(shù)據(jù)中得到一些關(guān)于這組數(shù)據(jù)的特征信息。

6.常用的數(shù)據(jù)分析方法有什么

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常用數(shù)據(jù)分析方法有那些

文章來(lái)源：ECP數(shù)據(jù)分析時(shí)間：2013/6/28 13:35:06發(fā)布者：常用數(shù)據(jù)分析（關(guān)注：554）

標(biāo)簽：本文包括：

常用數(shù)據(jù)分析方法：聚類分析、因子分析、相關(guān)分析、對(duì)應(yīng)分析、回歸分析、方差分析；

問(wèn)卷調(diào)查常用數(shù)據(jù)分析方法：描述性統(tǒng)計(jì)分析、探索性因素分析、Cronbach'a信度系數(shù)分析、結(jié)構(gòu)方程模型分析（structural equations modeling）。

數(shù)據(jù)分析常用的圖表方法：柏拉圖（排列圖）、直方圖（Histogram）、散點(diǎn)圖（scatter diagram）、魚(yú)骨圖（Ishikawa）、FMEA、點(diǎn)圖、柱狀圖、雷達(dá)圖、趨勢(shì)圖。

數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)工具：SPSS、minitab、JMP。

常用數(shù)據(jù)分析方法：

1、聚類分析（Cluster Analysis）

聚類分析指將物理或抽象對(duì)象的集合分組成為由類似的對(duì)象組成的多個(gè)類的分析過(guò)程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或者簇這樣的一個(gè)過(guò)程，所以同一個(gè)簇中的對(duì)象有很大的相似性，而不同簇間的對(duì)象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過(guò)程中，人們不必事先給出一個(gè)分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本數(shù)據(jù)出發(fā)，自動(dòng)進(jìn)行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會(huì)得到不同的結(jié)論。不同研究者對(duì)于同一組數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，所得到的聚類數(shù)未必一致。

2、因子分析（Factor Analysis）

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)。因子分析就是從大量的數(shù)據(jù)中尋找內(nèi)在的聯(lián)系，減少?zèng)Q策的困難。相關(guān)分析（直方圖JMP