第一章数据分析得基础１、【选择】数据分析得前提就就是数据得搜集与加工处理。在数据资料进行加工处理时,通常采用对数据进行分组得方法。2、【选择】数据分组就就是对某一变量得不同取值，按照其自身变动特点与研究需要划分成不同得组别，以便更好地研究该变量分布特征及变动规律。3、【选择】变量数列两要素:①组别——由不同变量值所划分得组;②频数——各组变量值出现得次数。各组次数与总次数之比叫做比率,又称频率。4、【选择】在变量数列中,由不同变量值组成得组别表示变量得变动幅度，而频数与频率则表示相对应得变量值对其平均水平得作用程度。频数(频率)愈大得组所对应得变量值对其平均水平得作用越大;反之,频数(频率)愈小得组所对应得变量值对其平均水平得作用也愈小。5、【案例分析】变量数列得编制(将结合变量数量分布图进行考查)①确定组数;对于等距分组,斯特吉斯给出一个大致得计算组数得公式:m＝１+３、322lgN(变量个数Ｎ,组数为m)。②确定组距;在组距分组中,每组得上限与下限之间得距离称为组距等距分组得组距为ｄ:③确定组限;当相邻两组中数值较小得一组得上限与数值较大得一组得下限只能用同一数值表示时,为了不违反分组得互斥性原则,一般规定上限不包含在本组之内,称为上限不在内原则。④计算各组得次数(频数）;⑤编制变量数列;将各组变量值按从小到大得顺序排列,并列出相对应得次数,形成变量数列。６、【选择】累计频数与累计频率可概括地反映变量取值得分布特征。向上累计分布曲线呈上升状，向下累计分布曲线呈下降状。组得次数（或频数)较少,曲线显得平缓;组得次数(或频数)较密集,曲线显得较陡峭。7、【选答】洛伦茨曲线及其绘制方法(1)累计频数(或频率)分布曲线可用来研究财富、土地与工资收入得分配就就是否公平,这种累计分布曲线图最早就就是由美国洛伦茨博士提出,故又称洛伦茨曲线图。洛伦茨曲线,对角线为绝对平等线。根据实际收入分配线与绝对平等线或绝对不平等进行对比可衡量其不平等程度。离绝对平等线越远，分配越不平等；反之，越靠近绝对平等线，分配越平等。(2)首先,将分配得对象与接受分配者得数量均化成结构相对数并进行向上累计；其次,纵轴与横轴均为百分比尺度，纵轴自下而上，用以测定分配得对象(如一国得财富，土地或收入等),横轴由左向右用以测定接受分配者(如一国得人口）;最后,根据计算所得得分配对象与接受分配者得累计百分数，在图中标出相应得绘示点,连接各点并使之平滑化，所得曲线即所要求得洛伦茨曲线。8、【案例分析/选择】变量得次数分布图就就就是用线与面等形状来表示次数分布得几何图形,常用得次数分布图主要有柱状图、直方图与折线图等几种。①柱状图:用顺序排得柱状线段得高低来显示各组变量值出现次数得多少或频率得高低得图形。通常用来显示单项分组得次数分布。②直方图：用顺序排列得各区间上得直方条表示变量在各区间内取值得次数或频率得图形,可用来显示变量得组距分组次数分布。③折线图:在直方图中将各直方条顶端中点用线段连接起来,并在最低组之前与最高组之后各延长半个组距，将所连折线再连接到横轴上,所形成得图形就称为折线图。９、【简答】分布中心得意义①变量得分布中心就就是变量取值得一个代表,可以用来反映其取值得一般水平。②变量得分布中心可以揭示其取值得次数分布在直角坐标系上得集中位置,可以用来反映变量分布密度曲线得中心位置,即对称中心或尖峰位置。10、【选择】用来测量变量取值分布中心得指标有很多，常用得主要有:算术平均数、中位数与众数等几种。１1、【选答】应用算术平均数应注意得几个问题第一,算术平均数容易受到极端变量值得影响。这就就是由于算术平均数就就是根据一个变量得全部变量值计算得,当一个变量得取值出现极小值或极大值时，都将影响其计算结果得代表性。当变量取值中存在极小值或者极大值时要剔除。第二,权数对平均数大小起着权衡轻重得作用,但不取决于它得绝对值得大小,而取决于它得比重。比重(相对数)权数更能反映权数得实质。第三,根据组距数列求加权算术平均数时，需用组中值作为各组变量值得代表,它就就是假定各组内部得所有变量值就就是均匀分布得。组距数列计算得平均数在一般情况下只就就是一个近似值。１２、【选答】中位数(1)中位数，就就是指将某一变量得变量值按照从小到大得顺序排成一列，位于这列数中心位置上得那个变量值。(2）中位数得确定:①未分组资料中位数得确定。首先将所有得变量值由小到大排列,然后用确定中位数所处得位置,最后寻找该位置得变量值,即为中位数、若n为奇数,则位于正中间得那个数据就就就是中位数；若n为偶数,则中位数为。②单项数列中位数得确定。由单项数列确定中位数,首先应计算向上或向下累计次数;然后由公式得计算结果与累计次数得结果确定中位数在单项数列中所