统计

用wilcoxon秩和检验比较即可.

（35%-30%）/35% =5%/35% =14.3% 先减后除

郭敦顒回答：一个数除以这个数占总量的百分比所得数值等于总量，在统计学里是也是这个意义。

5:1将来怕要1/4、1/3哦~~将来一天地球上3-4个人就有一个中国人，你们说我们国家“强不强”，哪天老美要是把我们惹火了，我们每人吐口痰都吧他给消灭了，哈哈！世界人口将增加到67亿左右，而中国人口将增加到13.3亿 中国人口占世界人口的比重为19.85％。中国大陆人口占全世界人口的19.27%。1、根据我国第六次人口普查，中国大陆人口占全世界人口的19.27%。2、截至到2013年1月4日，全世界有70.57亿人。而根据全国第六次人口普查，2013年年底，在中国大陆上居住136072万人(不包括香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾地区)，约占世界总人口的19.27%.3、因计划生育、中国城镇化等因素的影响，我国的人口占世界人口的比值正在逐步下降。4、世界上超过1亿人口的国家，除我国还有印度、美国、印度尼西亚、巴西、日本，巴基斯坦等国家。扩展资料：我国31个省、自治区、直辖市共有家庭户40152万户，家庭户人口124461万人，平均每个家庭户的人口为3.10人，比2000年人口普查的3.44人减少0.34人。家庭户规模继续缩小，主要是由于我国生育水平不断下降、迁移流动人口增加、年轻人婚后独立居住等因素的影响。在长期的独生子女政策影响下，我国已产生了所谓的“四二一”家庭结构，即一个子辈、两个父辈、四个祖辈这样的倒金字塔结构。虽然未来严格意义上的“四二一”家庭结构在多大规模内出现，还是个疑问，但家庭子女数趋少，人口寿命延长却是可以肯定的，这就意味着子女负担父辈和祖辈的养老是一个不可回避的问题。参考资料来源：百度百科-第六次人口普查最新统计我国人口占世界总人口比例多大?现在我最新人口统计数字是多少人?占全世界人口几分之几? - ：[答案] 5:1将来怕要1/4、1/3哦~将来一天地球上3-4个人就有一个中国人,你们说我们国家“强不强”,哪天老美要是把我们惹火了,我们每人吐口痰都吧他给消灭了,哈哈!中国人口占世界人口几分之几? - ： 我国现大约有13亿人口,全世界人口总数在67亿.中国人口占世界总人口的5分之1左右.2015年末,中国大陆总人口(包括31个省、自治区、直辖市和中国人民解放军现役军人,不包括香港、澳门特别行政区和台湾省以及海外华侨人数)达137462万人.中国人口总数约14.0599亿.最新统计我国人口占世界总人口比例多大?现在我最新人口统计数字是多 ： 5:1将来怕要1/4、1/3哦~~将来一天地球上3-4个人就有一个中国人,你们说我们国家“强不强”,哪天老美要是把我们惹火了,我们每人吐口痰都吧他给消灭了,哈哈!全球现在人口人口数目,中国占全球人口的百分比是多少? ：全部 好评回答 2018-04-07 17:13:12 1980年人口在2亿以上的国家有中国、美国、印度和苏联,占世界人口50%. 人口在0.4-2亿的国家有:印度尼西亚、巴西、巴基斯坦、孟加拉、尼...中国的总人数占世界的总人数几分之几 - ：[答案] 2009年第三季度中国人口估计有13亿3千万,而同期的世界人口超过68亿.所以目前中国的总人口但从统计数字上看大约是19.6%左右,已经略低于20%.考虑到中国的人口统计很难统计到一些因为超生而不报户口的人口,所以现在的统...第五次世界人口普查结果,我国人口占世界人口总数的______%. - ：[答案] 全国2000年第五次人口普查统计,我国人口总数为12.95亿,约13亿,占世界人口总数的21.2%. 故答案为:21.2.中国总人口占世界总人口的百分比是多少 - ： 中国人口占世界总人口的比数应该是9%左右,不知道我这个计算的对不对?中国的人口占世界的总人口多少 - ： 1998年年中的统计表明,世界 人口数为59万,其中47万(80%)生活在发展中国家,近12万(20%) 生活在发达国家;亚洲占61%,为35.85亿;非洲的人口数为7.49亿, 在过去的两年间超过了...中国总人口占世界总人口的百分比是多少? - ： 截止于2021年6月,全球230个国家人口总数为7,585,204,179人,中国人口共141178万人,中国总人口占世界总人口的比例约等于18.6%. 在世界其他地区,人口情况可能不会有太大变化.到本世纪末,除发达国家外,包括中国在内的多数发...中国人口有几亿?占世界人口的? - ： 2006年9月10日零时进行全国人口普查结果,全国31个省、自治区、直辖市和现役军人的总人口为141596万人 同期世界人口在68亿左右,中国大约占21%

关键技巧在于：按正常方式画好图表，分别设置好柱形和折线图类型，分好主、次坐标轴，使图表具备帕累图雏形2. 在累积百分比数据系列最前面，加入一个0%作为起点3. 点击累积百分比折线，打开“源数据”，将数据系列的“值”的范围扩大一个单元格，即包含刚才加入的0%的单元格。同时，将“次分类(X)轴标志”也同样扩大一个单元格，与“值”的范围相匹配4. 打开“图表选项”，在“坐标轴”页面，勾选“次坐标轴”的“分类(X)轴”5. 双击出现在图表顶部的“次分类(X)轴”，在“刻度”页面，去掉“数值(Y)轴置于分类之间”前的勾。再到“图案”页面，将“主要刻度线类型”和“刻度线标签”设置为“无”大功告成！

四十六分之一万

2014-2017的邮件数除以总数。在乘以百分之百。每一年的邮件数除以总数，然后用柱形图画出来，数值越高柱越高。

方法/步骤短面板处理面板数据是指既有截面数据又有时间序列的数据，因此其存在截面数据没有的优势，在用stata进行面板数据的估计时，一般选择xtreg命令进行拟合。本节主要论述短面板的stata实现，即时间维度T相对于截面数n较小的数据。在那种情况下，由于T较小，每个个体的信息较少，故无从讨论扰动项是否存在自相关，我们一般假设其独立同分布。面板数据维度的确定在面板数据进行模型估计前，要进行面板数据的维度确定。由于面板数据既有截面数据又有时间序列，而stata不能自动识别，因此，必须使得stata得知哪一部分是截面数据，而哪一部分是时间序列。设置面板数据维度的基本命令为：xtsetpanelvartimvar[,tsoptions]其中panelvar代表截面数据变量，timvar代表时间序列变量。选取某一面板数据进行维度设定（该数据研究职业培训津贴对厂商废弃率的影响）：xtsetfcodeyear固定效应估计xtreg可以估计固定效应与随机效应，两者的差异在于选项的不同。xtreg用来做固定效应的语法是：xtregdepvar[indepvars][if][in][weight],fe[FE_options]其语法可以helpxtreg获得。（说明，其中xt表示面板数据的命令，因此，在stata中输入helpxt可以学习面板数据描述、估计等命令。）选取某一数据进行拟合：xtreglscrapd88d89grantgrant_1,fe结果显示如下：其中，(1)表示组内、组间、总体的R方，其中固定效应看组内R-sq，随机效应看总体R-sq。(2)表示个体效应与解释变量的相关系数。(3)F检验表示模型整体显著性。(4)U表示个体观测效应，sigma_u为个体效应的标准差E表示随机干扰项，u+e为所谓的混合误差，rho是指个体效应的方差占混合误差方差的比重。备注：（1）（2）（3）（4）分别对应一下的四张照片随机效应估计xtreg用来做随机效应的语法是：xtregdepvar[indepvars][if][in][weight],re[RE_options]与上一部分类似的估计xtreglscrapd88d89grantgrant_1,re（1）与固定效应不同的是，固定效应F检验处，此处为瓦尔德卡方检验，同样表示模型整体显著性。固定效应与随机效应的选择：豪斯曼检验首先，看两个效应的区别固定效应与随机效应的区别区别一：FE/RE模型可统一表述为：y_it=u_i+x_it*b+e_it对于FE，个体效应u_i被视为一组解释变量，为非随机变量，即N-1个虚拟变量；对于RE，个体效应u_i被视为干扰项的一部分，因此是随机变量，假设其服从正态分布，即u_i~N(0,sigma_u^2)；在上述两个模型的设定中，e_it都被视为“干干净净的”干扰项，也就是OLS时那个背负着众多假设条件，但长相极为俊俏的干扰项，e_it~N(0,sigma_e^2)。需要注意的是，在FE模型中，只有一个干扰项e_it，它可以随公司和时间而改变，所有个体差异都采用u_i来捕捉。而在RE模型中，其实有两个干扰项：u_i和e_it，差别在于，第一种干扰项不随时间改变（这也是所谓的“个体效应”的含义），而第二类干扰项可以随时间改变。因为上述对FE和RE中个体效应u_i的假设之差异，二者的估计方法亦有差异。FE可直接采用OLS估计，而RE则必须使用GLS才能获得更为有效的估计量。固定效应模型中的个体差异反映在每个个体都有一个特定的截距项上；随机效应模型则假设所有的个体具有相同的截距项，个体的差异主要反应在随机干扰项的设定上。区别二：固定效应更适合研究样本之间的区别，而随机效应适合由样本来推断总体特征。其次，Hausman检验确定模型形式的选择。以上面的面板数据为例xtreglscrapd88d89grantgrant_1,feeststorefextreglscrapd88d89grantgrant_1,reeststorerehausmanfe结果显示：(1)原假设为随机效应，而最终P值为0.7096，接受原假设，模型最终选择为随机效应。

1.用数据透视表 轻松搞定2。函数 先用sumif统计出每天的数量 百分比每天数量/总数就好了sumif（数据库日期列，统计日期，业务数据列）

1、必须用选定操作，那么，就得用宏了。2、每个人在这23个单元格里出现的次数跟选定的23个单元格的百分比这句没看懂，是每个人的次数除以23么？3、如果不是必须用选中区域操作，而是全部数据，那么，也可以用公式，D1单元公式为：=COUNTIF(A:A,C1)/(COUNTA(A:A)-1)下拉公式

你要统计什么百分比，百分比可以在设置单元格格式修改

公式=SUMPRODUCT((A1:A100>=5)*(A1:A100<=30))/COUNT(A1:A100)

只是按组统计？不要求先按区分？

1-14%-24%=62% 设这其中的一个数是X. X+X+14%+24%=1 39%X/39% =39%/1 X =39 62%-39%=21%

因为反映某果园种植各种果树占整个果园面积的百分比，所以选用扇形统计图较合适； 反映各种果树具体的数目，我们选择条形统计图； 故答案为：扇形，条形．

可以把一个人选了两个选项当成两个人来计算即14/(14+10+17+2)=A所占百分比我常看到这样计算的,比如我班50%的人上数学补习,70%的人上化学一类的统计结果其实统计ABCD所占百分比,无非是为了看它们各自所占的比重,如果忽略了一个人的多重选择的地位,会影响整体的结果但是有些特殊情况,比如ABCD是四个公园,问每个人想去哪个公园,如果有人去A也可B也可,就把他的一票看作1/2所以要由具体情况判断

统计表有哪些要素构成 统计表构成：一般由表头（总标题）、行标题、列标题和数字资料四个主要部分组，必要时可以在统计表的下方加上表外附加。 1)表头应放在表的上方，它所说明的是统计表的主要内容，是表的名称。 2)行标题和列标题通常安排在统计表的第一列和第一行，它所表示的主要是所研究问题的类别名称和指标名称，通常也被称为“类”。 3)表外附加通常放在统计表的下方，主要包括资料来源、指标的注释、必要的说明等内容。形式： 统计表形式繁简不一，通常是按项目的多少，分为单式统计表与复式统计表两种。只对某一个项目数据进行统计的表格，称为单式统计表，也称之为简单统计表。统计项目在2个或2个以上的统计表格，称之为复式统计表。 1、按作用不同：统计调查表、汇总表、分析表。 2、按分组情况不同：简单表、简单分组表、复合分组表。 1）简单表：即不经任何分组，仅按时间或单位进行简单排列的表。 2）简单分组表：即仅按一个标志进行分组的表。 3）复合分组表：即按两个或两个以上标志进行层叠分组的表。 条形统计图有什么组成 条形统计图一般由两条互相垂直的数轴和若干长方形组成, 条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图一般简称条形图，也叫长条图或直条图。 常用的统计图有什么统计图什么统计图和什么统计图。 基本类型 （1）条图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。 （2）百分条图和圆图：描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。 （3）线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。 （4）半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。 （5）直方图：描述计量资料的频数分布。 （6）散点图：描述两种现象的相关关系。 （7）统计地图：描述某种现象的地域分布。 条形图 用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。 条形统计图的特点： (1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。 (2)易于比较数据之间的差别。 (3）能清楚的表示出数量的多少。 扇形图 以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。 扇形统计图的特点： (1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。 (2)易于显示每组数据相对于总数的大小。 折线图 折线统计图 以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。折线图在生活中运用的非常普遍，虽然它不直接给出精确的数据，但只要掌握了一定的技巧，熟练运用“座标法”也可以很快地确定某个具体的数据。 折线统计图的特点：　（1）能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。 网状图 网状统计图的特点是： 母代表的意义，在具体的答题过程中就可以脱离字母，较简便找出答案。 统计图的意义： 表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。 茎叶统计图 茎叶图又称“枝叶图”，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。 茎叶图有三列数：左边的一列数统计数，它是上（或下）向中心累积的值，中心的数（带括号）表示最多数组的个数；中间的一列表示茎，也就是变化不大的位数；右边的是数组中的变化位，它是按照一定的间隔将数组中的每个变化的数一一列出来，象一条枝上抽出的叶子一样，所以人们形象地叫它茎叶图。 茎叶图是一个与直方图相类似的特殊工具，但又与直方图不同，茎叶图保留原始资料的资讯，直方图则失去原始资料的讯息。将茎叶图茎和叶逆时针方向旋转90度，实际上就是一个直方图，可以从中统计出次数，计算出各数据段的频率或百分比。从而可以看出分布是否与正态分布或单峰偏态分布逼近。 茎叶图在质量管理上用途与直方图差不多，但它通常是作为更细致的分析阶段使用。由于它是用数字组成直方图，所以在做的时候比直方图时，通常我们常使用专业的软件进行绘制。 茎叶......>> 统计表的结构一般是由()几个部分组成 统计表的结构,从它的外表形式看,是由纵横交叉的一种表格所组成。它由总标题、横行标题、纵栏标题和指标数值等部分构成。总标题是统计表的名称，放在统计表的上端。总标题要尽量简明扼要。横行标题也称横标目，写在统计表的左方。 纵栏标题也称纵标目，写在统计表的上方。横标目和纵标目是分别说明横行和纵栏所填列数字资料内容的。 统计表的结构有哪些基本元素 统计指标是指反映总体现象数量特征的概念.它包括三个构成要素:指标名称,计量单位,计算方法.这是统计理论与统计设计上所使用的统计指标涵义. 望采纳 各种统计图都有什么特点 一、条形统计图 用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。 条形统计图的特点： (1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。 (2)易于比较数据之间的差别。 (3）能清楚的表示出数量的多少. 二、扇形统计图 以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。 扇形统计图的特点： (1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。 (2)易于显示每组数据相对于总数的大小。 三、直方图 (1)频数分布表 将一些数据按照统一的标准分成若干组，将这组数据的分组、统计每个小组的个数及各组相应的频数所列成的表格叫做频数分布表. (2)频数分布直方图 横轴表示相关数据对应量的大小，并标出每一组数据的两个端点，纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应组的频数(等距分组时)，我们称这样的统计图为频数分布直方图. 2、画图注意： (1)直方图中各个矩形之间为什么没有空隙? 因为在分组时，各组之间范围的端点数是连续的，而矩形的宽表示的就是组距，所以直方图各矩形之间没有空隙. 直方图实际上是用矩形面积表示频数的. 当矩形的宽相等时，可以用矩形的高表示频数. 又因为宽表示组距，那么根据矩形面积公式，面积：高×宽，所以高则表示面积与宽的比值，即频数与组距的比值. 有关这些知识我们将在以后的统计学中逐步学到。 (2)直方图和条形图的联系与区别： 联系：它们都是用矩形来表示数据分布情况的；当矩形的宽度相等时，都是用矩形的高来表示数据分布情况的； 区别：由于分组数据具有连续性，直方图中各矩形之间通常是连续排列，中间没有空隙，而条形图中各矩形是分开排列，中间有一定的间隔；直方图是用面积表示各组频数的多少，而条形图是用矩形的高表示频数. 3、特点： ①能够显示各组频数分布的情况； ②易于显示各组之间频数的差别. 统计表由哪几个部分组成，统计表有哪些种类？ 统计表由三个部分组成：名称日期表格 统计表种类：可分为简单表和组合表两种 统计表有哪些要素构成 统计指标是指反映总体现象数量特征的概念.它包括三个构成要素:指标名称,计量单位,计算方法.这是统计理论与统计设计上所使用的统计指标涵义. 一张完整的条形统计图由哪些部分组成 从页面上分有绘图内容、图框、说明、图标名（设计人、复核，审图签字）、比例、单位。 从图示上分，平面图、立面图，剖面图，节点详图 从功能上，分为土建图、给排水图、电气电路图、设备图、暖气图。 土建有分为建筑图、结构图等 EXCEL图表的构成元素有哪些 图表由图表区、绘图区、座标轴、标题、数据系列、图例等基本组成部分构成。

甲.乙.丙三个教师承担本学期期末考试的第17题的网上阅卷任务,若由这三人中的某一人独立完成阅卷任务,则甲需要15小时,乙需要10小时,丙需要8小时,(1)如果甲乙丙同时改卷,那么需要多少时间完成?解：设如果甲乙丙同时改卷,那么需要X小时完成1/15+1/10+1/8=1/XX=24/7答：如果甲乙丙同时改卷,那么需要24/7小时完成(2)如果按照甲.乙.丙.甲.乙.丙......的次序轮流阅卷,每一轮中每人各阅卷1小时,那么需要多少时间完成?解：设需要X轮1=X(1/15+1/10+1/8)X=24/7需要3轮多3轮可批阅：3(1/15+1/10+1/8)=3*7/24=7/81-7/8-1/15=1/8-1/15=7/1207/120/(1/10)=7/127/12*60=353*3+1+7/12=10又7/12答：10小时35分钟(3)能否把(2)题所说的甲.乙.丙的次序作适当调整,其余的不变,使得完成这项任务的时间至少提前半小时?(答题要求;如认为不能,需说明理由;如认为能,请至少说出一种轮流的次序,并求出相应能提前多少时间完成阅卷任务)解：按一丙、乙、甲的顺序，让快的先阅接上问：依旧需要3轮多1-7/8=1/81/8-1/8=03轮后，丙1小时刚好完成需要3*3+1=10比2问提前35分钟

按百分比，用总数乘百分比，若不知百分比，可以用量角器量岀度数，除360度乘100%。每一个算出的个体就是条形统计图每一条的数量。

常用的统计图有哪几种？1.扇形统计图 特点:用一个圆的面积来表示总数用圆内扇形的大小来表示占总数的百分比 作用:可以清楚地表示出各个部分与总体的关系 2.条形统计图 特点:用一个单位长度表示一定的数量用直条的长短来表示数量的多少 作用:用于表示各个数量的多少对比鲜明 3.折线统计图 特点:用一个单位长度表示一定的数量用折线得上升或下降表示数量的多少和增减变化情况 作用:即可表示各种数量的多少又可反映出数量的增减变化趋势统计图有名多少种类？统计图的种类： 　　常见统计图的有线状图、直条图、饼状图和散点图。　　1、线状图是以坐标系中曲线的形状、斜率变化，位置高低等来表现统计资料。线状图可以形象、直观地显示出事物的变化发展趋势。研究对象中不同的各组可以用不同颜色或线型的线条表示。　　2、直条图是在直角坐标系中，用相同宽度长条的不同长短来表示数量资料的多少，还可在同一张图表中用不同颜色或阴影的条形表示研究对象中不同的各组，能直观地进行数量多少的对比。如果用柱形代替条形就得到柱形图，其原理与直条图相同。统计数量刻度比例要合适，并在适当位置作必要说明，如图例、单位等。　　3、饼状图是以圆形代表研究对象的整体，用以圆心为共同顶点的各个不同扇形显示各组成部分在整体中所占的比例，要注明各扇形所代表的项目的名称(可用图例表示)及其所占百分比。　　4、散点图是在坐标系中点出各个分析数据的相关位置，直观地显示出一组数据的分布情况。有哪几种形式统计图？统计图的类型 （1）条图：又称直条图，表示独立指标在不同阶段的情况，有两维或多维，图例位于右上方。（2）百分条图和圆图：描述百分比（构成比）的大小，用颜色或各种图形将不同比例表达出来。（3）线图：用线条的升降表示事物的发展变化趋势，主要用于计量资料，描述两个变量间关系。（4）半对数线图：纵轴用对数尺度，描述一组连续性资料的变化速度及趋势。（5）直方图：描述计量资料的频数分布。（6）散点图：描述两种现象的相关关系。（7）统计地图：描述某种现象的地域分布。统计图表的类型有哪些?我也想问这个问题。不过先回答一下吧。大体分类： 1. 多维分布图，叫各种分布关系，包括累积，最常用，比如直方图，散点，气泡等 2. 关联图，主要是讲数据之间的关系，关联性 3. 雷达图，数据的范围对比，权重 4. 回归图，是关联关系的模型化，比如一元回归 5. 类图：聚类，分类结果的展示。比如词簇 6. 网络图，讲知识，数据的网络组成关系。比如组织结构 其它的各种图表都可以归到这几类里。比如三维，透视等等。股票上的一些图，也只是直方图的变形，统计图的基本类型有哪些？统计图的类型有：扇形统计图、折线统计图、条形统计图、半对数线图、散点图、直方图、统计地图。常用的统计图，条形统计图、扇形统计图、折线统计图的特点： 1、条形图： FineReport条形图用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。条形统计图的特点： (1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。(2)易于比较数据之间的差别。(3）能清楚的表示出数量的多少。2、扇形图： 以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。扇形统计图的特点： (1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。(2)易于显示每组数据相对于总数的大小。3、折线图 以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。折线图在生活中运用的非常普遍，虽然它不直接给出精确的数据，但只要掌握了一定的技巧，熟练运用“坐标法”也可以很快地确定某个具体的数据。FineReport折线图折线统计图的特点：能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。

直方图的特点 ：①清楚显示各组频数分布情况；②易于显示各组之间频数的差别．扇形统计图:通过扇形的大小来反映各个部分占总体的百分之几。　　如果要更清楚的了解个部分数量同总数之间的关系，可以用扇形统计图。　　扇形统计图可以让一些杂乱无章的数据变得清晰透彻，使人看上去一目了然，便于观察，利于计算各种数据，变得更加方便，快捷！ 频数统计表:清楚的看出分布的规律

统计学复合分组表是一种用于汇总数据的表格，它可以同时对多个变量进行分组，以便更好地理解它们之间的关系。以下是制作统计学复合分组表的基本步骤：1. 确定需要分析的变量：首先需要确定需要分析的变量，这些变量可以是定量变量（例如年龄、收入等）或定性变量（例如性别、职业等）。2. 确定分组方案：根据需要分析的变量，确定分组方案。例如，如果需要分析年龄和性别对某个变量的影响，可以将年龄分成若干组，性别分为男女两组，然后对每个组进行统计。3. 统计每个组的频数和百分比：对每个组进行统计，计算每个组的频数和百分比。频数是指每个组中具有某个特定属性的个体数，百分比是指每个组中具有某个特定属性的个体数占总个体数的比例。4. 制作复合分组表：将每个组的频数和百分比填入表格中，制作出复合分组表。以下是一个制作复合分组表的示例，假设我们要分析年龄和性别对某个变量的影响：| 年龄 | 男性频数 | 男性百分比 | 女性频数 | 女性百分比 ||------|--------|----------|--------|----------|| 18-25岁 | 50 | 25% | 30 | 15% || 26-35岁 | 60 | 30% | 40 | 20% || 36-45岁 | 40 | 20% | 50 | 25% || 46-55岁 | 30 | 15% | 30 | 15% || 56岁及以上 | 20 | 10% | 30 | 15% |在这个表格中，我们可以看到不同年龄和性别组合下的频数和百分比，从而更好地理解它们对某个变量的影响。

（1）每一个组的两个端点之间的距离称为组距：20         我们把分成组的个数称为组数：6（2）100≤x＜140范围的同学：18+16=34           全班同学：2+8+18+16+10+6=60          34/60*100%=56.7%（3）仿造下图   纵坐标不用变。横坐标身高/cm改为跳绳次数/个，下面的数据改为60 80 100 120 140 160 180。最后对应频数画出来6块。再连个线就好了。

频率主要是统计出每个变量里面的所有数据出现的次数以及所占的百分比。描述分析主要是统计每个变量的所有数据综合的平均值、标准差这些。比如说一个最简单的性别你用1和2分别表示男和女。如果采用频数统计，则出来的结果是男的1有百分之多少，女的2有百分之多少。如果采用描述统计，则出来的结果是性别变量中所有1和2的均值、标准差，可能是1.5左右就这么一个数字。

各种统计分析方法都具有特定的假设前提、应用范围和功能。在进行资料分析时，调查人员必须根据调查目的和资料本身的特点选择适当的统计分析方法，否则得到的统计结果不是毫无意义，也是不可信赖的。选择统计方法时，要考虑的因素有测量层次、资料的收集方法、变量的个数等。

百分位数1、释义：统计学术语，如果将一组数据从小到大排序，并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。可表示为:一组n个观测值按数值大小排列。如，处于p%位置的值称第p百分位数。2、说明一:用99个数值或99个点，将按大小顺序排列的观测值划分为100个等分，则这99个数值或99个点就称为百分位数，分别以Pl，P2，…，P99代表第1个，第2个，…，第99个百分位数。第j个百分位数j=1,2…100。式中Lj，fj和CFj分别是第j个百分位数所在组的下限值、频数和该组以前的累积频数，Σf是观测值的数目。百分位通常用第几百分位来表示，如第五百分位，它表示在所有测量数据中，测量值的累计频次达5%。以身高为例，身高分布的第五百分位表示有5%的人的身高小于此测量值，95%的身高大于此测量值。百分位数则是对应于百分位的实际数值。3、说明二:中位数是第50百分位数。第25百分位数又称第一个四分位数(First Quartile)，用Q1表示;第50百分位数又称第二个四分位数(Second Quartile)，用Q2表示;第75百分位数又称第三个四分位数(Third Quartile),用Q3表示。若求得第p百分位数为小数，可完整为整数。分位数是用于衡量数据的位置的量度，但它所衡量的，不一定是中心位置。百分位数提供了有关各数据项如何在最小值与最大值之间分布的信息。对于无大量重复的数据，第p百分位数将它分为两个部分。大约有p%的数据项的值比第p百分位数小;而大约有(100-p)%的数据项的值比第p百分位数大。对第p百分位数，严格的定义如下。第p百分位数是这样一个值，它使得至少有p%的数据项小于或等于这个值，且至少有(100-p)%的数据项大于或等于这个值。高等院校的入学考试成绩经常以百分位数的形式报告。比如，假设某个考生在入学考试中的语文部分的原始分数为54分。相对于参加同一考试的其他学生来说，他的成绩如何并不容易知道。但是如果原始分数54分恰好对应的是第70百分位数，我们就能知道大约70%的学生的考分比他低，而约30%的学生考分比他高。4、计算步骤第1步:以递增顺序排列原始数据(即从小到大排列)。第2步:计算指数i=np%第3步:l)若 i 不是整数，将 i 向上取整。大于i的毗邻整数即为第p百分位数的位置。2) 若i是整数，则第p百分位数是第i项与第(i+l)项数据的平均值。除了以上方法，再介绍另外一种方法，这种方法是SPSS所用方法，也是SAS所用方法之一。第一步:将n个变量值从小到大排列，X(j)表示此数列中第j个数。第二步:计算指数，设(n+1)P%=j+g，j为整数部分，g为小数部分。第三步:1)当g=0时:P百分位数=X(j);2)当g≠0时:P百分位数=g*X(j+1)+(1-g)*X(j)=X(j)+g*[X(j+1)-X(j)]。

频数除以总数算出为频率,再乘以360度得出圆心角,圆心角百分比就是频率乘以100%

累计百分比就是前几项按照指标从上而下的累加，加到最后一项就是100％；有效百分比在这里面的总数是剔除了缺失值等过滤因素的百分比。

频数与频率统计分析法是：条形统计、扇形统计。条形统计图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定的顺序排列起来的统计图。从条形统计图中很容易看出各种数量的多少。条形统计图一般简称条形图，也叫长条图或直条图。扇形统计图（The fan statistical figure）是用整个圆表示总数（单位“1”），用圆内过圆心O点的各个扇形的大小表示各部分量占总量的百分之几，扇形统计图中各部分的百分比之和是单位“1”。但扇形统计图并不是“饼图”。通过扇形统计图可以很清楚地表示出各部分数量与总数之间的关系。与折线统计图不同的是，不能反应数量变化趋势；与条形统计图不同的是，不能很容易看出各种数量的多少。频数与频率：频数（外文名：Frequency，又名：次数）是指变量值中代表某种特征的数（标志值）出现的次数。数的表示方法，既可以用表的形式，也可以用图形的形式。按分组依次排列的频数构成频数数列，用来说明各组标志值对全体标志值所起作用的强度。各组频数的总和等于总体的全部单位数。频率（frequency）是描述周期运动频繁程度的量，表示单位时间内完成周期性变化的次数，常用符号为f或v，单位为赫兹(Hz)。频率可分为工频、声频、潮汐频率、角频率、统计频率等，在力学、声学、电磁学、光学等领域中均有应用。每个物体都有由它本身性质决定的与振幅无关的频率，叫做固有频率。

C2输入 =B2/SUM($B$2:$B$21) 公式下拉 设置单元格格式为“百分比”

在统计学中，累计频率是指小于或等于某个特定值的频数与总频数的比例之和。如果想要计算某个数据集的百分位数，可以按照以下步骤进行：对数据集进行排序，从小到大排列。根据百分位数的定义，确定所要求的百分位数，例如25%、50%、75%等。计算累计频率。对于累计频率等于p的百分位数来说，找到第一个累计频率大于等于p的数据点，其对应的数值即为所求百分位数。举个例子，如果要计算一个数据集的第25个百分位数，可以按照以下步骤进行：对数据集进行排序，从小到大排列。确定百分位数为25%。计算累计频率。在数据集中找到第一个累计频率大于等于25%的数据点，其对应的数值即为所求百分位数。注意，如果所要求的百分位数恰好是某个数据点的位置，那么该数据点本身就是所求的百分位数。

1.要因（现象）分类；2.归集每类发生频次；3.按照频次对分类进行降序排列，并计算总频次；4.按降序顺序发生频次除以总频次，即得出该类事项发生的百分比；5.按发生频次降序顺序递加要因事项发生百分比，即得出对应顺序位置的累计百分比。简单地说，把每一项的百分比加起来，就是累计百分比

总人数×百分之几

【什么是百分数】表示一个数是另一个数的百分之几的数,叫做百分数.百分数也叫百分率或百分比.【百分数与分数的意义】百分数与分数的意义不是完全相同。分数可以表示一个数占单位“1”的几分之几，还可以表示一个数量，百分数不能表示数。所以，百分数不能带单位。【百分数的意义】分数可以表示分率，也可以表示一个数。当表示一个数时，它可以带计量单位名称（这才是二者的主要不同之处）；当表示分率时，它的后面不能带任何单位名称。百分数只表示百分率，它的后面不能带任何计量单位名称。百分数表示一个数是另一个数的百分之几的数．百分数也叫做百分率或百分比．百分数通常不写成分数的形式，而采用符号“％”（叫做百分号）来表示．如写为41％，1％就是0.01．由于百分数的分母都是100，也就是都以1％作单位，便于比较，因此，百分数在工农业生产、科学技术、各种实验中有着十分广泛的应用．特别是在进行调查统计、分析比较时，经常要用到百分数．百分比虽以100为分母，但分子可以大于100，如200%即代表原本数字的2倍。举例如一间公司去年纯利100万元，今年的纯利为120万元，则可以表示成“今年的纯利比去年增加20%”，亦可写成“今年的纯利是去年的120%”，但这种写法较少使用。百分比有时可能造成误会，不少人认为一个百分比的上升会被相同下降的百分比所抵消，例如从100增加50%，等于100+50，即150。而从150下降50%则是150-75，等于75。最终结果是小于原本的数字100。百分数的分子还可以是小数。百分数概念的形成应以学生实际生活中的事例或工农业生产中的事例引入．例如，一年级有学生100人，其中女同学有47人，女同学即占全年级人数的百分之四十七，写作47％．又如，二年级有学生200人，其中女同学有100人，女同学即占全年级人数的百分之五十（）．在这两个例子中，两个年级的人数都是“标准量”，而女同学的人数为“比较量”．在百分数应用题的教学中要抓住＝百分率（百分数）这一数量关系式进行分析．【百分数在日常生活中的应用】每天在电视里的天气预报节目中，都会报出当天晚上和明天白天的天气状况、降水概率等，提示大家提前做好准备，就像今天的夜晚的降水概率是20%，明天白天有五~六级大风，降水概率是10%，早晚应增加衣服。20%、10%让人一目了然，既清楚又简练。随着现在科技的飞速发展，现在每个中龄人都配备手机，款式多种多样。伦敦大学皇家学院心理学家格伦.威尔森研究证明：老是低着头看短信，会导致工作效率低下，工作人员的大脑反应能力也会减慢，经常看短信的人智商会下降10%，以百分数的形式再次证明了手机虽为人们提供了方便，但对人体健康却十分有害。这是我在生活中查找出有关百分数的资料。相信只要细心观察，你也会发现百分数在生活中无处不在。80%我国是世界上最大的节能灯生产国，但产品80%出口，国内使用量严重偏低。47.1%针对2001年普通高校应届本、专科生，已签约应届大学生中47.1%的人签约月薪在1500元以下。85.53%一项网络调查显示，有85.53%的网民，近几年一直没读过名著。此外，8.58%的网民近十年没读过名著，还有6.75%的网民表示从来就没读过名著。【百分数应用题】百分数应用题有下列三种计算问题：①求一个数是另一个数的百分之几，例：求45是225的百分之几，即＝20％．②求一个数的百分之几是多少．例：求2.2的75％是多少．即2.2×75％＝1.65．③已知一个数的百分之几是多少，求这个数．例：已知一个数的75％是165，求这个数．即165÷75％＝220．表示一个数是另一个数的百分之几的数．百分数也叫做百分率或百分比．百分数通常不写成分数的形式，而采用符号“％”（叫做百分号）来表示．如写为41％，1％就是．由于百分数的分母都是100，也就是都以1％作单位，便于比较，因此，百分数在工农业生产、科学技术、各种实验中有着十分广泛的应用．特别是在进行调查统计、分析比较时，经常要用到百分数．扩展提高：1.表示一个数是另一个数的千分之几的数，叫做千分数，千分数也叫千分率。与百分数一样，千分数也有千分号。2.百分数和分数的内在联系：都可以表示两个量的倍比关系。3.百分数和分数的区别：（1）意义不同，百分数只表示两个数的倍比关系，不能带单位名称；分数既可以表示具体的数，又可以表示两个数的关系，表示具体数时可带单位名称。（2）百分数的分子可以是整数，也可以是小数；而分数的分子不能是小数只是除0以外的自然数；百分数不可以约分，而分数一般通过约分化成最简分数。（3）任何一个百分数都可以写成分母是100的分数，而分母是100的分数并不都具有百分数的意义。（4）应用范围的不同，百分数再生产和生活中，常用于调查、统计、分析和比较，而分数常常在计算、测量中的不到整数结果时使用。

没见过，不同的量纲。这样做有意义吗？可以看看原文

这个是什么意思看不懂。我只知道扇形统计图可以用百分数把各部分所占比例清晰明了的表示出来

　　统计图　　表现统计数字大小和变动的各种图形总称。其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。其特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。其主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。一般采用直角坐标系．横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y；或采用角度坐标(如圆形图)、地理坐标(如地形图)等。按图尺的数字性质分类，有实数图、累积数图、百分数图、对数图、指数图等；其结构包括图名、图目(图中的标题)、图尺(坐标单位)、各种图线(基线、轮廓线、指导线等)、图注(图例说明、资料来源等)等。　　[详细]　　统计图是根据统计数字，用几何图形、事物形象和地图等绘制的各种图形。它具有直观、形象、生动、具体等特点。统计图可以使复杂的统计数字简单化、通俗化、形象化，使人一目了然，便于理解和比较。因此，统计图在统计资料整理与分析中占有重要地位，并得到广泛应用。在解答资料分析测验中有关统计图的试题时，既要考察图的直观形象，又要注意核对数据，不要被表面形象所迷惑。　　统计图一般由图形、图号、图目、图注等组成。在行政职业能力测验中常见的有条形统计图、扇型统计图、折线统计图和网状统计图。　　　　一、条形统计图　　　　用一个单位长度(如1厘米)表示一定的数量，根据数量的多少，画成长短相应成比例的直条，并按一定顺序排列起来，这样的统计图，称为条形统计图。条形统计图可以清楚地表明各种数量的多少。条形图是统计图资料分析中最常用的图形。按照排列方式的不同，可分为纵式条形图和横式条形图;按照分析作用的不同，可分为条形比较图和条形结构图。　　条形统计图的特点：　　(1)能够使人们一眼看出各个数据的大小。　　(2)易于比较数据之间的差别。　　　　二、扇形统计图　　以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。　　扇形统计图的特点：　　(1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。　　(2)易于显示每组数据相对于总数的大小。　　三、折线统计图　　以折线的上升或下降来表示统计数量的增减变化的统计图，叫作折线统计图。与条形统计图比较，折线统计图不仅可以表示数量的多少，而且可以反映同一事物在不同时间里的发展变化的情况。折线图在生活中运用的非常普遍，虽然它不直接给出精确的数据，但只要掌握了一定的技巧，熟练运用“坐标法”也可以很快地确定某个具体的数据。　　折线统计图的特点：　　（1）能够显示数据的变化趋势，反映事物的变化情况。　　　　四、网状统计图　　网状统计图的特点是：　　这类统计图中只有一些字母，字母所代表的意义都在题外，在答题前必弄清这些字母代表的意义，在具体的答题过程中就可以脱离字母，较简便地得出答案。

扇形统计图是用整个圆表示总数,用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数.通过扇形统计图可以很清楚地表示出各部分数量同总数之间的关系.用整个圆的面积表示总数（单位1）,用圆的扇形面积表示各部分占总数的百分数. 扇形统计图可以清楚地表示各个项目与总数之间的关系 作用 作用:能清楚地反映出各部分数同总数之间的关系与比例. 扇形面积与其对应的圆心角的关系是： 扇形面积越大,圆心角的度数越大. 扇形面积越小,圆心角的度数越小. 扇形所对圆心角的度数与百分比的关系是：圆心角的度数=百分比*360度 扇形统计图还可以画成圆柱形的. 以上是扇形的公式. 制作 1 已知单位一,求出各面积占单位一的百分率(分比). 2 如单位一未知,应先求出单位一. 3 用360(圆的度数)乘求出的百分比（百分数）,求应画角的度数. 4 画一个平面圆形 5 用量角器量出角度画半径. ps:单位一未知用除法,找出实数再找它的对应分率 如果圆的半径为R,则圆的面积为πR的平方,因此扇形面积的计算公式为S扇形=πR的平方,其中R为扇形的半径. 特点 通过扇形的大小来反映各个部分占总体的百分之几. 如果要更清楚的了解个部分数量同总数之间的关系,可以用扇形统计图. 扇形统计图可以让一些杂乱无章的数据变得清晰透彻,使人看上去一目了然,利于计算各种数据,变得更加方便,快捷! 怎样做 扇形统计图是说明事物的结构、比例的图形.所以它的制作步骤是： 1、把各组的数值在总量中所占比率计算出来. 2、再用各组的比率乘以360°,得出改组在统计图中扇面的角度. 3、根据各组扇面的角度,在圆形图上画出来.

先通过条形统计图上各部分数据求出总数，用各部分数量除以总数量，化成百分数。统计图中项目除以总体即该项占总体的百分比，在excl表数字中，所需框中设置上公式，与百分比符号，然后点回车健，即可生成百分比数字。百分位数是一个统计学术语，如果将一组数据从小到大排序并计算相应的累计百分位，则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数，也可以说是一组里的n个观测值按数值大小排列，处于p%位置的值称第p百分位数。

除以100

先画一个圆，然后分配

扇形统计图的话,就用 每一项的具体数字÷总和=分数（小数）=百分数 你就记着,是小数除以大数

常用的统计图有：条形统计图   扇形统计图   折线统计图统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形，以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。表现统计数字大小和变动的各种图形总称。其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。其特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。其主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。一般采用直角坐标系．横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y；或采用角度坐标(如圆形图)、地理坐标(如地形图)等。按图尺的数字性质分类，有实数图、累积数图、百分数图、对数图、指数图等；其结构包括图名、图目、图尺(坐标单位)、各种图线(基线、轮廓线、指导线等)、图注(图例说明、资料来源等)等。

100%/360°=3.6°/1% 再把百分数乘与3.6 就是所得度数 画扇形图 先用圆规画个圆 然后在圆心画出半径 用量角器量度数 像画角一样的画出另外一边这就是其中一块了

1、条形统计图能够使人们一眼看出各个数据的大小。易于比较数据之间的差别。能清楚地表示出数量的多少。2、折线统计图易于显示数据变化趋势以及变化幅度，可以直观地反映这种变化以及各组之间的差别。3、扇形统计图用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比；易于显示每组数据相对于总数的大小。统计图用途统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形，以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。表现统计数字大小和变动的各种图形总称。其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。其特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。其主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。一般采用直角坐标系，横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y；或采用角度坐标（如圆形图）、地理坐标（如地形图）等。按图尺的数字性质分类，有实数图、累积数图、百分数图、对数图、指数图等；其结构包括图名、图目（图1中的标题）、图尺（坐标单位）、各种图线（基线、轮廓线、指导线等）、图注（图例说明、资料来源等）等。

扇形统计图是用整个圆表示总数,用圆内各个扇形的大小表示各部分数量占总数的百分数.通过扇形统计图可以很清楚地表示出各部分数量同总数之间的关系.用整个圆的面积表示总数（单位1）,用圆的扇形面积表示各部分占总数的百分数. 扇形统计图可以清楚地表示各个项目与总数之间的关系 作用 作用:能清楚地反映出各部分数同总数之间的关系与比例. 扇形面积与其对应的圆心角的关系是： 扇形面积越大,圆心角的度数越大. 扇形面积越小,圆心角的度数越小. 扇形所对圆心角的度数与百分比的关系是：圆心角的度数=百分比*360度 扇形统计图还可以画成圆柱形的. 以上是扇形的公式. 制作 1 已知单位一,求出各面积占单位一的百分率(分比). 2 如单位一未知,应先求出单位一. 3 用360(圆的度数)乘求出的百分比（百分数）,求应画角的度数. 4 画一个平面圆形 5 用量角器量出角度画半径. ps:单位一未知用除法,找出实数再找它的对应分率 如果圆的半径为R,则圆的面积为πR的平方,因此扇形面积的计算公式为S扇形=πR的平方, 其中R为扇形的半径. 特点 通过扇形的大小来反映各个部分占总体的百分之几. 如果要更清楚的了解个部分数量同总数之间的关系,可以用扇形统计图. 扇形统计图可以让一些杂乱无章的数据变得清晰透彻,使人看上去一目了然,利于计算各种数据,变得更加方便,快捷! 怎样做 扇形统计图是说明事物的结构、比例的图形.所以它的制作步骤是： 1、把各组的数值在总量中所占比率计算出来. 2、再用各组的比率乘以360°,得出改组在统计图中扇面的角度. 3、根据各组扇面的角度,在圆形图上画出来.

扇形统计图的话,就用 每一项的具体数字÷总和=分数（小数）=百分数 你就记着,是小数除以大数

100%/360°=3.6°/1% 再把百分数乘与3.6 就是所得度数 画扇形图 先用圆规画个圆 然后在圆心画出半径 用量角器量度数 像画角一样的画出另外一边这就是其中一块了

1、条形统计图能够使人们一眼看出各个数据的大小。易于比较数据之间的差别。能清楚地表示出数量的多少。2、折线统计图易于显示数据变化趋势以及变化幅度，可以直观地反映这种变化以及各组之间的差别。3、扇形统计图用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比；易于显示每组数据相对于总数的大小。统计图用途统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形，以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。表现统计数字大小和变动的各种图形总称。其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。其特点是：形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。其主要用途有：表示现象间的对比关系；揭露总体结构；检查计划的执行情况；揭示现象间的依存关系，反映总体单位的分配情况；说明现象在空间上的分布情况。一般采用直角坐标系，横坐标用来表示事物的组别或自变量x，纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y；或采用角度坐标（如圆形图）、地理坐标（如地形图）等。按图尺的数字性质分类，有实数图、累积数图、百分数图、对数图、指数图等；其结构包括图名、图目（图1中的标题）、图尺（坐标单位）、各种图线（基线、轮廓线、指导线等）、图注（图例说明、资料来源等）等。

一个圆圈。。。在圆圈里面画百分之几，就是百分数统计图

扇形统计图的画法如下：1、第一步计算出要填入扇形统计图的各个数据的百分比的比值，根据统计资料，整理或计算出必要的数据。2、用圆规画出一个圆。3、整理好各个数据在扇形统计图中说占的比值，根据数据，算出各部分扇形圆心角的度数根据需要，取适当的半径画圆，用量角器依次按圆心角把圆分成几个扇形。4、写出各数据点的比率大小和数据名称，写出统计图的标题，用量角器完成扇形统计图，并标出各部分的内容和占总体的百分比。这些部分以虚线、实线或不同颜色区分。5、检查所做的扇形统计图及数据是否正确。

通过看统计图，要求一个数的是总数的百分之几（百分数），必须要知道“这个数”和“总数”，可以先从统计图中找出其它对应的数量和对应的百分数求出总数，再求出要求百分数的那个数，就可有：这个数÷总数=百分之几

横轴数量数量连接名称。

rank（）就可以计算排名，rank（）/countif（）就可以算百分位

saf a SGg

方法如下：1、行百分比：Cell群体人口/对应行群体人口，构成百分比:等于行百分比。2、列百分比:Cell群体人口/对应列群体人口，100×Cell列百分比/Total列百分比。3、总和百分比:Cell群体人口/Base群体人口。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。

知道扇形统计图的百分之几怎么求人数解：已知百分比求度数：360°×n%=度数已知度数求百分比：n°÷dao360°=x%已知度数求人：总人数×（n°÷360°）=部分人数已知百分比求人：总人数×n%=部分人数知道了某类人数占总数的百分之几，还需要知道总人数，才能求某类人数；知道了某类人数占总数的百分之几，再需要知道某类人数，可以求总人数。扩展资料：用扇形统计图可以清楚地表示出各部分数量与总数之间的关系；从扇形统计图上可以直观的看出各部分数量的大小关系。（1）根据统计资料，整理或计算出必要的数据（包括部分占整体的百分数）；（2）根据数据，算出各部分扇形圆心角的度数；（3）根据需要，取适当的半径画圆，用量角器依次按圆心角把圆分成几个扇形；（4）写出统计图标题，借助量角器完成扇形统计图，并在各扇形内标上每部分的内容及占总体的百分数。其中，用虚线、实线或不同颜色将各部分区分开来。参考资料来源：百度百科-扇形图

将每组数据中的按照一定的顺序将有效百分比进行累加，得出来的便是积累百分比。统计分组的基础上，将总体中各单位按组归类整理，按一定顺序排列，形成总体中各单位在各组间的分布，叫次数分布或变量分布。累计百分比就是前几项按照指示从上而下的累加，加到最后一项就是100%；有效百分比在这里面的总数是剔除可缺失值等过滤因素的百分比.比如第一项是40%，第二项是30%，第三项是20%，第四项是10%，那么前三项的累计百分比就是90%。

（一）意义：用点线面积等来表示相关的量之间的数量关系的图形叫做统计图。 　　（二）分类 　　1、条形统计图 　　用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直线按照一定的顺序排列起来。 　　优点：很容易看出各种数量的多少。 　　注意：画条形统计图时，直条的宽窄必须相同。 　　取一个单位长度表示数量的多少要根据具体情况而确定； 　　复式条形统计图中表示不同项目的直条，要用不同的线条或颜色区别开，并在制图日期下面注明图例。 　　制作条形统计图的一般步骤: 　　（1）根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。 　　（2）在水平射线上，适当分配条形的位置，确定直线的宽度和间隔。 　　（3）在与水平射线垂直的深线上根据数据大小的具体情况，确定单位长度表示多少。 　　（4）按照数据的大小画出长短不同的直条，并注明数量。 　2、折线统计图 　　用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少描出各点，然后把各点用线段顺次连接起来。 　　优点：不但可以表示数量的多少，而且能够清楚地表示出数量增减变化的情况。 　　注意：折线统计图的横轴表示不同的年份、月份等时间时，不同时间之间的距离要根据年份或月份的间隔来确定。 　　制作折线统计图的一般步骤: 　　（1）根据图纸的大小，画出两条互相垂直的射线。 　　（2）在水平射线上，适当分配折线的位置，确定直线的宽度和间隔。 　　（3）在与水平射线垂直的深线上根据数据大小的具体情况，确定单位长度表示多少。 　　（4）按照数据的大小描出各点，再用线段顺次连接起来，并注明数量。 　　3、扇形统计图 　　用整个圆的面积表示总数，用扇形面积表示各部分所占总数的百分数。 　　优点：很清楚地表示出各部分同总数之间的关系。 　　制扇形统计图的一般步骤： 　　（1）先算出各部分数量占总量的百分之几。 　　（2）再算出表示各部分数量的扇形的圆心角度数。 　　（3）取适当的半径画一个圆，并按照上面算出的圆心角的度数，在圆里画出各个扇形。 　　（4）在每个扇形中标明所表示的各部分数量名称和所占的百分数，并用不同颜色或条纹把各个扇形区别开。

=countif(数据区域,"90%-100%")其他的只要把百分数改一下就行。

累计己付金额比例公式

　　excel表格统计数据所占比例的方法 　　统计数据所占比例步骤1：在数据的最下面我们把数据汇总一下，在A98单元格输入总计 　　统计数据所占比例步骤2：在右边的单元格，也就是B98单元格，我们点击工具栏上的求和工具 　　统计数据所占比例步骤3：接着出现了这个界面，我们按回车键就可以了。 　　统计数据所占比例步骤4：这就是我们求出的总计销售额。 　　统计数据所占比例步骤5：接着在销售额的右边，也就是C1单元格输入 百分比 　　统计数据所占比例步骤6：在C2单元格，输入公式 =B2/$B$98 ，这个公式中运用了符号$，这是“固定不变的意思”，也就是说，一会我们要复制C2内的公式到别的单元格，别的单元格会根据复试的位置改变公式中的变量，加上符号$以后，变量就不变了。如刚刚输入的公式，B2是一个变量，是会改变的，但是B98这个就不变了。B98是刚才得到的销售总额。 　　统计数据所占比例步骤7：拖动单元格的右下角就可以快速填充下面的单元格

excel中计算百分比的方法如下：1、首先在电脑中打开表格，利用求和公式把销售额总额计算出来。2、在销售额右侧空白单元格中利用除非公式计算出占比.3、接着把公式中的被除数利用$符号固定。4、最后将鼠标下拉，计算所有销售额的占比，将占比列设置为百分比形式即可完成了。小技巧1、按alt+向下箭头，可以根据已输入过的内容自动生成下拉列表； 2、按alt+=号，可以快速插入求和公式；3、按alt+回车键，可以在指定的位置强行换行；4、选取整个区域，按alt+; 选取时可以跳过隐藏区域，只选取显示的区域；5、按alt+数字键可以输入特殊符号：如 alt+41420 可以输入 √、alt+41409 可以输入 ×；6、按Ctrl+D向下填充。选取一个含公式或值的单元格以及下面的N个单元格，可以填充值或公式。

既然要体现变化，那么当然用折线图更直观

以一个圆的面积表示事物的总体，以扇形面积表示占总体的百分数的统计图，叫作扇形统计图。也叫作百分数比较图。扇形统计图可以比较清楚地反映出部分与部分、部分与整体之间的数量关系。扇形统计图的特点：(1)用扇形的面积表示部分在总体中所占的百分比。(2)易于显示每组数据相对于总数的大小。

百分数的统计图。 应该是扇形统计图，圆表示的整体！扇形表示部分占整体的百分比！同时也可以体现出部分与部分！部分与整体的数量关系。

就是统计图为一个圆形，里面各个时间都有它的百分数，是多少

=SUMIF(B2:F2,"迟到")/COUNTA(B2:F2)

具体什么问题单因素方差分析方差分析前提：不同水平下，各总体均值服从方差相同的正态分布。方差齐性检验：采用方差同质性检验方法（Homogeneity of variance）在spss中打开你要处理的数据，在菜单栏上执行：analyse-compare means--one-way anova，打开单因素方差分析对话框 在这个对话框中，将因变量放到dependent list中，将自变量放到factor中，点击post hoc，选择snk和lsd，返回确认ok统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

spss数据分析的五种方法：1、线性模型；点击分析，一般线性模型，单变量，设置因变量和固定因子，点击确定即可。2、图表分析。3、回归分析；点击分析，打开回归，设置自变量和因变量数据，点击确定即可。4、直方图分析。5、统计分析。【spss简介】SPSS，是一个“统计产品与服务解决方案”软件。最初软件全称为“社会科学统计软件包”,但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加，SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为“统计产品与服务解决方案”，这标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。

多元线性回归1.打开数据，依次点击：analyse--regression，打开多元线性回归对话框。2.将因变量和自变量放入格子的列表里，上面的是因变量，下面的是自变量。3.设置回归方法，这里选择最简单的方法：enter，它指的是将所有的变量一次纳入到方程。其他方法都是逐步进入的方法。4.等级资料，连续资料不需要设置虚拟变量。多分类变量需要设置虚拟变量。虚拟变量ABCD四类，以a为参考，那么解释就是b相对于a有无影响，c相对于a有无影响，d相对于a有无影响。5.选项里面至少选择95%CI。点击ok。统计专业研究生工作室原创，请勿复杂粘贴

秩和检验的检验统计量是t。根据网上相关资料查询显示，秩的重量比较重，检测起来使用小的统计量将很不方便，所以秩和检验的检验统计量是t。

Z表示两样本比较的秩和检验；Hc多个样本比较的秩和检验。参数统计与非参数统计的区别　　参数统计：即总体分布类型已知，用样本指标对总体参数进行推断或作假设检验的统计分析方法。 　　非参数统计：即不考虑总体分布类型是否已知，不比较总体参数，只比较总体分布的位置是否相同的统计方法。 　　下面我们将介绍非参数统计中一种常用的检验方法--秩和检验，其中“秩”又称等级、即按数据大小排定的次序号。上述次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。 编辑本段不同设计和资料类型的秩和检验配对比较的资料　　对配对比较的资料应采用符合秩和检验（signed-rank test），其基本思想是：若检验假设成立，则差值的总体分布应是对称的，故正负秩和相差不应悬殊。检验的基本步骤为： 　　（1）建立假设； 　　H0：差值的总体中位数为0； 　　H1：差值的总体中位数不为0；检验水准为0.05。 　　（2）算出各对值的代数差； 　　（3）根据差值的绝对值大小编秩； 　　（4）将秩次冠以正负号，计算正、负秩和； 　　（5）用不为“0”的对子数n及T（任取T+或T-）查检验界值表得到P值作出判断。 　　应注意的是当n>25时，可用正态近似法计算u值进行u检验，当相同秩次较多时u值需进行校正。 两样本成组比较　　两样本成组资料的比较应用Wilcoxon秩和检验，其基本思想是：若检验假设成立，则两组的秩和不应相差太大。其基本步骤是： 　　（1）建立假设； 　　H0：比较两组的总体分布相同； 　　H1：比较两组的总体分布位置不同；检验水准为0.05。 　　（2）两组混合编秩； 　　（3）求样本数最小组的秩和作为检验统计量T； 　　（4）以样本含量较小组的个体数n1、两组样本含量之差n2-n1及T值查检验界值表； 　　（5）根据P值作出统计结论。 　　同样应注意的是，当样本含量较大时，应用正态近似法作u检验；当相同秩次较多时，应用校正公式计算u值。 多个样本比较　　多个样本比较的秩和检验可用Kruskal-Wallis法，其基本步骤为： 　　（1）建立假设； 　　H0：比较各组总体分布相同； 　　H1：比较各组总体分布位置不同或不全相同；检验水准为0.05。 　　（2）多组混合编秩； 　　（3）计算各组秩和Ri； 　　（4）利用Ri计算出检验统计量H； 　　（5）查H界值表或利用卡方值确定概率大小。 　　应注意的是当相同秩次较多时，应计算校正Hc 按等级分组资料或频数表资料　　这类资料的特点是无原始值，只知其所在组段，故应用该组段秩次的平均值作为其秩次，在此基础上计算秩和并进行假设检验，其步骤与两组或多组比较秩和检验相同。需注意的是由于样本含量较多，相同秩次也较多，应用校正后的u值和H值。 编辑本段小结多个样本两两比较的秩和检验　　同样的，多个样本组比较的秩和检验，如拒绝H0，只说明比较各组的总体分布位置不同或不全相同，应在此基础上进行两两比较，常用Nemenyi法。 秩和检验的优缺点　　秩和检验的优点是（1）不受总体分布限制，适用面广；（2）适用于等级资料及两端无缺定值的资料；（3）易于理解，易于计算。缺点是符合参数检验的资料，用秩和检验，则不能充分利用信息，检验效能低。 　　3.应用中的注意事项： 　　（1）注意应用条件； 　　（2）编秩时相同值要取平均秩次； 　　（3）相同秩次较多时，统计量要校正。 秩和检验常用软件　　spss软件，只要输入数据，选择合适的参数，就可以很快得到结果。

Z表示两样本比较的秩和检验；Hc多个样本比较的秩和检验。秩和检验在实践中我们常常会遇到以下一些资料，如需比较患者和正常人的血清铁蛋白、血铅值、不同药物的溶解时间、实验鼠发癌后的生存日数、护理效果评分等，我们将非参数统计中一种常用的检验方法--秩和检验，其中“秩”又称等级、即上述次序号的和称“秩和”，秩和检验就是用秩和作为统计量进行假设检验的方法。

利用例数给组数加权个案

秩和检验属于非参数统计，使用的是曼-惠特尼检验，这里的是显著性水平仍与常用的检验表达同样的意义，即越接近0就越显著。Z标准化后的得分。秩就是秩序的意思，秩和检验的作用就是检验那些无法用数值表达的变量。按照从小到大的顺序排列好后，序号求和就为秩和，而和越大，说明差异越明显。秩和除以N就是秩均值。

1、打开SPSS软件，输入两列数据，如下图所示；2、用鼠标在工具栏上一次点击“分析”----”相关”----“双变量”，如下图所示；3、进入要分析的变量，将两个变量都选定，相关系数选择Pearson，显著性检验选择双侧检验，标记显著性相关，如下图所示；4、选择其他相关需要，如均值与标准差，缺失值的选择，然后点击继续，如下图所示；5、在bootstrap菜单中打勾，置信区间选择百分位，抽样选择简单，然后点击确定，如下图所示；6、等待软件分析完成后就可以得到描述性分析和相关性分析的数据了，如下图所示。

正好你开咯这样的帖

统计学：科学方法收集、整理、汇总、描述和分析数据资料，并在此基础上进行推断和决策的科学； 归纳统计学/统计推断：通过样本分析来给总体下结论 描述性统计学/演绎统计学：值描述和分析特定对象而不下结论或推断 变量、常量、连续变量、离散变量、连续数据、离散数据 自变量、因变量、函数、单值函数、多值函数 数组阵列：原始数据按照数量大小升序或者降序排列，最大值与最小值的差为全距； 组距、组限、组界、组中值、直方图与频率多边形 频率分布=某一组频数/总频数 累计频数分布/累计频数表，累计频数多边形/卵形线 累计频率分布/百分率累计频数=累计频数/总频数 一、中位数 定义/解释 ：按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数，即在这组数据中，有一半的数据比他大，有一半的数据比他小 　　# 如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。 二、方差 参考百科： 方差 　1）定义 　　　方差（variance) ：是在概率论和统计方差衡量 随机变量 或一组数据时离散程度的度量　2）应用 　　1、在统计描述中 方差用来计算 每一个变量 （观察值）与总体均数之间的差异 在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义 为避免出现 离均差 （X -  ）总和为零，离均差平方和受样本含量的影响，统计学采用 平均离均差平方和 来描述变量的变异程度 总体方差计算公式： ：总体方差 ：变量 ：总体均值 ：总体例数 实际工作中，总体均数难以得到时，应用样本统计量代替总体参数，经校正后，样本方差计算公式： S2 = ∑(X - )2/ (n - 1)   S2 ：样本方差 X ：变量 ：为样本均值 n ：样本例数。 　　2、在概率分布中 用来度量 随机变量 和其 数学期望 （即 均值 ）之间的偏离程度。 在概率分布中，设X是一个离散型 随机变量 ，若E{[X - E(X)]2}存在，则称E{[X - E(X)]2}为X的方差，记为D(X)，Var(X)或DX，其中E(X)是X的期望值，X是变量值，公式中的E是期望值expected value的缩写，意为“变量值与其期望值之差的平方和”的期望值。 离散型随机变量方差计算公式： D(X)=E{[X - E(X)]2} = E(X2) - [E(X)]2 当D(X) = E{[X-E(X)]2}称为变量X的方差，而 称为标准差（或 均方差 ）。它与X有相同的量纲。标准差是用来衡量一组数据的离散程度的 统计量   对于连续型随机变量X，若其定义域为(a, b)，概率密度函数为f(x)，连续型随机变量X方差计算公式：D(X) = (x - μ)2* f(x)dx，方差刻画了随机变量的取值对于其数学期望的 离散程度 。（标准差、方差越大，离散程度越大)，若X的取值比较集中，则方差D(X)较小，若X的取值比较分散，则方差D(X)较大。因此，D(X)是刻画X取值分散程度的一个量，它是衡量取值分散程度的一个尺度。三、标准差 # 参考百科： 标准差 　1）定义 标准差（Standard Deviation）又常称 均方差 ，是方差的算术平方根，反映一个数据集的离散程度 　2）应用 在 概率 统计中：最常使用作为 统计分布 程度（statistical dispersion）上的测量。 标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的 平方根 。它反映组内个体间的离散程度 测量到分布程度的结果，原则上具有两种 性质 ： 为非负数值， 与测量 资料 具有相同单位 一个总量的标准差或一个 随机变量 的标准差，及一个子集合样品数的标准差之间，有所差别。 公式： 假设有一组数值X₁,X₂,X₃,......Xn（皆为 实数 ），其 平均值 （ 算术平均值 ）为μ 标准差也被称为 标准偏差 ，或者实验标准差，公式： 　3）其它 简单来说，标准差是一组数据 平均值 分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值四、均方误差 　1）定义 均方误差（mean-square error, MSE）是反映 估计量 与被估计量之间差异程度的一种度量。 设t是根据子样确定的总体参数θ的一个估计量，(θ-t)2的 数学期望 ，称为估计量t的均方误差。它等于σ2+b2，其中σ2与b分别是t的 方差 与 偏倚 。　2）名词介绍 相合估计 （或一致估计）是在大样本下评价估计量的标准，在样本量不是很多时，人们更加倾向于基于小样本的评价标准，此时，对 无偏估计 使用 方差 ，对 有偏估计 使用均方误差。 一般地，在 样本量 一定时，评价一个点估计的好坏标准使用的指标总是点估计 与参数真值 的距离的函数，最常用的函数是距离的平方，由于估计量 具有随机性，可以对该函数求 期望 ，这就是下式给出的均方误差：均方误差是评价 点估计 的最一般的标准，自然，我们希望估计的均方误差越小越好，注意到 上式说明，均方误差 由点估计的方差 与偏差 的平方两部分组成。 如果  是 θ 的无偏估计，则 ，此时用均方误差评价点估计与用方差是完全一致的，这也说明了用方差考察无偏估计是合理的。 当 不是 θ 的无偏估计，就要看其均方误差 ，即不仅看方差大小，还要看其偏差大小，下面的例子说明在均方误差的含义下，有些有偏估计优于无偏估计。　3）一致性最小的均方误差估计 定义1 ： 设有样本 对待估参数 θ，有一个估计类，称 是该类中θ的一致最小均方误差估计，如果对该类估计中另外任意一个θ的估计 ，在 参数空间 上都有 使用情况： 一致最小均方误差估计通常是在一个确定的估计类中进行的，一致最小均方误差估计一般是不存在的。 既然一致最小均方误差估计一般是不存在的，人们通常就对估计提出一些合理性要求，如 无偏性 就是一个常见的合理性要求。  一致最小方差无偏估计前面曾指出，均方误差 由点估计的方差 与偏差 的平方两部分组成，当 是 θ 的无偏估计时，均方误差就简化为方差，此时一致最小均方误差估计就是一致最小方差无偏估计。定义2 ： 设 是 θ 的无偏估计，如果对于任意一个θ的无偏估计 ，在参数空间 上都有 则称 是 θ 的一致最小方差无偏估计，简记为UMVUE。 五、估计量 　1）定义 用来估计总体未知参数用的 统计量 。 在 统计学 中，估计量是基于观测数据计算一个已知量的估计值的法则：于是 估计量 （estimator）、被估量（estimand）和估计值（estimate）是有区别的。 估计值 ：当经 测定 的具体 数值 代入估计量时，它就是一个具体的数值，称为 估计值 ，英文是estimator。　2）举例 设(X1,……,Xn)为来自总体X的样本，(X1,……,Xn)为相应的样本值，θ是总体分布的未知参数，θ∈Θ。 Θ  表示 θ 的取值范围，称 Θ 为参数空间。尽管 θ 是未知的，但它的参数空间 Θ 是事先知道的，为了估计未知参数θ，我们构造一个统计量 h(X1,……,Xn)，然后用 h(X1,……,Xn) 的值 h(X1,……,Xn) 来估计θ的真值，称h(X1,……,Xn)为θ的估计量。假设存在一个固定的待估参数。那么"估计量"是 样本空间 映射到 样本估计值 的一个函数。 的一个估计量记为 。很容易用随机变量的代数来阐述这个理论：因而如果用 X 来标记对应观测数据的 随机变量 ，估计量（本身视为随机变量）的符号表示为该随机变量的函数， 。对特定观测数据集（即对于 X = x ）的估计值为一固定值 。通常使用简化标记，用 表示随机变量，不过这会造成误解。个人理解： 目的：估计总体数据集 X 的分布情况，即 θ； 方法：从总体数据集 X 中抽取一组样本 h，根据 h 的分布以及 θ  的取值范围 Θ  来估计总体数据集 X 的分布情况 θ。　3）误差 对于一个给定样本x，估计量 的" 误差 "定义为 其中 是待估参数。 注意误差 e 不仅取决于估计量（估计公式或过程），还取决于样本。　4）均方误差 估计量 的均方误差被定义为误差的平方的 期望值 ，即为： 。 它用来显示估计值的集合与被估计单个参数的平均差异。试想下面的类比：假设“参数”是靶子的靶心，“估计量”是向靶子射箭的过程，而每一支箭则是“估计值”（样本）。那么，高均方误差就意味着每一支箭离靶心的平均距离较大，低均方误差则意味着每一支箭离靶心的平均距离较小。箭支可能集聚，也可能不。比如说，即使所有箭支都射中了同一个点，同时却严重偏离了靶子，均方误差相对来说依然很大。然而要注意的是，如果均方误差相对较小，箭支则更有可能集聚（而不是离散）。　5）一致性 一致估计量序列是一列随着序号（通常是样本容量）无限增大时依概率 收敛 于被估量的估计量序列。换句话说，增加样本容量增大了估计量接近总体参数的概率。 在数学上，一个估计量序列 { tn ; n ≥ 0} 是参数 θ  的一致估计量当且仅当对于所有 ϵ  > 0，不管多小，我们都有 ； 就如，一个人不断地抛硬币，随着次数的增多，任何一面出现的 概率 （机率）就会趋于0.5。那么这个0.5就是这个抛硬币事件中任何一面出现概率的一致估计量，或者说一致估计值。六、高斯函数、正态分布 　1）定义 格式 ： a 、 b 与 c 为 实数 常数，且 a > 0； c = 2的高斯函数是 傅立叶变换 的 特征函数 。这就意味着高斯函数的傅立叶变换不仅仅是另一个高斯函数，而且是进行傅立叶变换的函数的 标量 倍。　2）积分 任意高斯函数的积分是： 另一种形式是： 其中 f  必须是严格积分的积分收敛；　3）正态分布 参见百科： https://baike.baidu.com/item/%E6%AD%A3%E6%80%81%E5%88%86%E5%B8%83 公式： 正态分布（Normal distribution），也称“常态分布”，又名 高斯分布 （Gaussian distribution） 高斯函数是 正态分布 的密度函数，根据 中心极限定理 它是复杂总和的有限 概率分布 ； 若 随机变量 X服从一个 数学期望 为μ、 方差 为σ^2的正态分布，记为N(μ，σ^2)。其 概率密度函数 为正态分布的 期望值 μ决定了其位置，其 标准差 σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是 标准正态分布 。定理： 由于一般的正态

统计学家做的许多工作都是关注一个变量是否影响另一个变量，把这种关注概括为四个问题： （1） 在数据中，变量之间是否有关系 （2） 变量之间的关系有多强 （3） 总体中是否有关系 （4） 观测到的关系是一种因果关系吗 统计工作的三个部分： 数据收集、数据分析和由数据做推断 统计学可以被定义为一组由（1）收集数据（2）分析数据（3）由数据得出结论而组成的概念、原则和方法 随机性和规律性是统计的两个重要概念。 数据的收集分为两个步骤: 第一步选择用于度量待考察的元素 第二步是实际的收集数据 观测值=真值+非统计错误+随机性 好数据是指根据合理、正确的统计原理收集到的数据 抽样误差： 收集数据时带来的误差 未响应误差： 缺失数据 响应误差： 收的结果不一定正确、完整 数据的可视化 图优性： 是指图能够在最短的时间内：用最少的笔墨，在最小的空间内，给观众最多的思想 数据分析通常包括下列三种中的一种或多种： （1） 图 （2） 表 （3） 计算 分类变量 :观测值不能被排序。 饼图或条形图 度量变量 ：值可以用数值表示 点图和直方图，箱型图，茎叶图，时间序列图，点线图等 箱形图： 双峰 ：直方图有两个顶峰，这告诉我们数值存在两极化 表 用于两种广泛的 目的： （1） 一种是伴随文章以支持其中的观点 （2） 组织数据 图与表的选择：如果精准数字很重要，那么表比图好；想对数据有一个较快的印象，图就比表好。 集中趋势的衡量（均值、中位数、众数） 二众数分布： 一个变量有两个值经常出现 差异的衡量（标准差和方差） 汇总值有一个主要的有点和缺点： 优点 ：汇总值会使数据高度的简单化 缺点： 任何的简单化都意味着某些数据的丢失 极差： 最大值-最小值（缺点是对极端值非常敏感） 标准差： 重要的偏差，是到均值的一种平均距离 标准差&标准误差 由原始观察值算出的叫做标准差，由一组均值算出的叫做标准误差 标准误差：是很多不同样本的均值的标准差 均值的标准误差要比观察值的标准差小，这是因为均值的变化程度要比观察值的变化程度小 四个主要理论统计量：z t X 2 F P值意味着什么和人们怎样基于事件发生的概率来对数据做出决策这样问题为假设检验提供了舞台。 二项分布： 只两种结果 Poisson分布： 小概率事件，例如无安打比赛 超几何分布： 当样本很少时，能用与分析两个分类变量 Z分布： 标准正太分布（钟形分布），均值为0，标准差为1，钟型，中点两边各有50%的观察值，曲线下面有95%的面积在-1.96到1.96之间 T分布： 与z分布曲线基本一致，但是正太分布的中部较高，T分布在水平轴上的收敛不像正太分布那么快。这个区别表明T分布在其均值周围的聚集程度要比正太分布要差一些 T分布的自由度越大，T分布曲线越接近正太分布，在自由度50时这两条曲线就几乎相同 自由度： 不同自由度有不同的分布 正态分布和t分布区分： 区别的方法是将两种分布的曲线重叠在一张图中，这两个曲线的基本形状相同，但是正态分布的中部比较高，他分布在水平的收敛不像正态分布那么快。这个区别表明t分布在其均值周围的聚集程度 比正态分布要差一些。 T分布的自由度越大，则该t分布的曲线就越接近正态分布，在自由度等于50时这两种曲线就几乎相同了。 正态分布是与自由度无关的曲线。 X 2 分布 ：分布是偏斜的，非对称的，非负的 F分布： 也是非负的，F取值大部分在0-5之间变化 注意： t X 2 F变量都是从z变量中衍生出来的，所以使用这三种变量时，都已经事先假定了数据服从正太分布 P值： 是在有关总体的某些假设下，观察值或更极端值出现的概率。 α显著性水平： 检验统计量落在拒绝域内的概率（即拒绝零假设的概率） 若P<=α，则拒绝零假设 α一般取的很小，说明拒绝它的概率很小，但得到的P值比阿尔法还小，所以认为假设不正确。 α通常选0.05，显著水平是0.05的意思是：在零假设正确的情况下进行1000次抽样，会有5次错误拒绝了零假设。 辨明了样本统计量与总体参数之间的差别和从样本统计量中估计参数的方法。 点估计——》无偏估计&有偏估计 无偏估计：统计量的均值等于总体参数的真值 区间估计：是用于参数估计值的一个范围，一个区间比一个单值能提供更多的信息 零假设&备择假设 零假设： 通过一个或多个参数来表示的；而且他设定这些参数等于某个特殊值 H0零假设 H1备择假设 一般吧要验证的问题作为H0，然后验证H1 因为H1有严格的检验 第一类错误（α错误）：零假设正确时却认为他错了 拒绝H0|H0为真|、, 弃真 错误 第二类错误（β错误）：零假设错误却认为他对了 拒绝H0|H0为假， 取伪 错误 当数据导致拒绝零假设时，这个经验就是统计显著的，换句话说，当P值很小，经验结果就是统计显著的 自由度：观测个数的概念抽象，并记为DF 对于问题一：考量样本数据的模式，如果发现某种关系，则提出问题二 对于问题二：计算变量之间关系的强度 对于问题三：建立一个变量之间没有关系的零假设并检验这个假设看是否拒绝它 问题四：两个变量之间 散点图表明变量之间是正相关还是负相关，相关洗漱室衡量关系的强度