表示原始数据的分布特征？

一、表示原始数据的分布特征？

原始数据即为通过调查取得的未经处理的数据。

数据筛选 data filter

数据筛选是根据需要找出符合特定条件的某类数据。

频数 frequency

频数是落在某一特定类别或组中的数据个数。

频数分布 frequency distribution

把各个类别及落在其中的相应频数全部列出，并用表格形式表现出来，称为频数分布。

列联表 contingency table

由两个或两个以上变量交叉分类的频数分布表也称为列联表。

交叉表 cross table

二维的列联表（两个变量交叉分类）也称为交叉表。

比例 proportion

比例，也称构成比，它是一个样本（或总体）中各个部分的数据与全部数据之比，通常用于反映样本（或总体）的构成或结构。

二、excel怎么分析数据分布特征？

方法/步骤

1

以office07版为例；新建并打开excel表格，

2

首先添加数据分析插件，点击左上角按钮，出现菜单页面，选中右下角“EXCEL选项”按钮，点击，

3

然后点击“加载项”选项，选中“分析工具库”，点击下方"转到"按钮，

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然后出现excel加载宏界面，在”分析工具库“前方框内打勾，点击确定。

5

经过上一步已经成功添加”数据分析插件“，在”数据“-”数据分析“下可以找到，

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然后点击”数据分析“，可以找到相关的分析方法，如 回归分析，方差分析，相关分析等。

三、什么可以描述正态分布数据特征？

正态分布的特点：呈钟型，两头低，中间高，左右对称因其曲线呈钟形。

正态分布，也称“常态分布”，又名高斯分布，最早由A.棣莫弗在求二项分布的渐近公式中得到。C.F.高斯在研究测量误差时从另一个角度导出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。

正态分布也叫常态分布，是连续随机变量概率分布的一种，自然界、人类社会、心理和教育中大量现象均按正态形式分布，例如能力的高低，学生成绩的好坏等都属于正态分布。

它随随机变量的平均数、标准差的大小与单位不同而有不同的分布形态。标准正态分布是正态分布的一种，其平均数和标准差都是固定的，平均数为0，标准差为1。

四、直方图怎么看数据分布特征？

直方图是一种常用的数据可视化工具，可用于观察数据的分布特征。下面是通过直方图来观察数据分布特征的步骤：1. 选择合适的组距和组数：根据数据的范围和分布情况，选择合适的组距和组数。组距即每个组的宽度，组数即直方图的柱子数量。2. 绘制直方图：绘制水平坐标为观测值或变量，垂直坐标为频数或相对频率的柱状图。每个柱子的高度表示该组内的观测值频数或相对频率。3. 观察数据特征：根据直方图的形状和分布情况，观察数据的集中趋势、离散程度和偏态等特征。- 集中趋势：直方图的峰度可以反映数据的中心位置。如果直方图呈现单峰结构，集中趋势为中心峰的位置。如果直方图呈现多峰结构，集中趋势为各个峰值的位置。- 离散程度：直方图的宽度可以反映数据的离散程度。如果直方图较窄且高，表示数据较集中；如果直方图较宽且低，表示数据较分散。- 偏态：直方图的形状可以反映数据的偏态。如果直方图呈现左偏态（也称为负偏态），表示数据分布向左侧（低值）倾斜；如果直方图呈现右偏态（也称为正偏态），表示数据分布向右侧（高值）倾斜；如果直方图呈现对称态，表示数据分布较为均匀。通过观察直方图的形状和分布特征，可以初步了解数据的分布情况，并进一步进行数据分析和判断。

五、分布律的特征？

分布律是一种覆盖系统各种状态的概率分布、概率测量或者频率分布，也称玻尔兹曼分布律。描述理想气体在受保守外力作用、或保守外力场的作用不可忽略时，处于热平衡态下的气体分子按能量的分布规律。

波尔兹曼分布律适用于经典理想气体，这是一种理想化的实际气体。在实际气体中，存在可以使其速度分布与麦克斯韦-波尔兹曼形式不同的各种效应（例如：范德华相互作用、涡流、相对论速度限制和量子交换相互作用）。

六、数据分布特征的表现形式通常有？

1.

集中趋势:反映数据向其中心靠拢或 聚集程度;

2.

离中趋势;数据远离中心的趋势(又称 离散程度);

3.

偏态和峰态;偏态是对数据分布对称 性的度量;峰度是指数据分布的平峰或 尖峰程度(形状)。

七、统计学用哪些指标描述数据分布的特征？

　　数据分布特征可以从集中趋势、离中趋势及分布形态三个方面进行描述。　　

1、平均指标是在反映总体的一般水平或分布的集中趋势的指标。测定集中趋势的平均指标有两类：位置平均数和数值平均数。位置平均数是根据变量值位置来确定的代表值，常用的有：众数、中位数。数值平均数就是均值，它是对总体中的所有数据计算的平均值，用以反映所有数据的一般水平，常用的有算术平均数、调和平均数、几何平均数和幂平均数。　　

2、变异指标是用来刻画总体分布的变异状况或离散程度的指标。测定离中趋势的指标有极差、平均差、四分位差、方差和标准差、以及离散系数等。标准差是方差的平方根，即总体中各变量值与算术平均数的离差平方的算术平方根。离散系数是根据各离散程度指标与其相应的算术平均数的比值。　　

3、矩、偏度和峰度是反映总体分布形态的指标。矩是用来反映数据分布的形态特征，也称为动差。偏度反映指数据分布不对称的方向和程度。峰度反映是指数据分布图形的尖峭程度或峰凸程度。

八、河南三大山系分布特征？

河南省呈西高东低地势，北、西、南三面千里太行山脉、伏牛山脉、桐柏山脉、大别山脉沿省界呈半环形分布；中、东部为华北平原；西南部为南阳盆地。 河南平原和盆地面积9.3万平方公里，占全省总面积的55.7%；山地和丘陵面积7.4万平方公里，占全省总面积的44.3%。灵宝市境内的老鸦岔为全省最高峰，海拔2413.8米；最低处在固始县的淮河出省处，海拔23.2米。

九、matlab研究数据时空分布特征用什么方法？

可以使用jbtest函数和adtest函数。具体用法如下：

1. 雅各-贝拉检验（Jarque-Bera test）h = jbtest(x, alpha) % x为向量数据。h = 1 则说明数据不服从正态分布，如果h = 0，则说明数据服从正态分布。alpha为显著性水平，一般为0.05。

2. 安德森-达令检验（Anderson-Darling test）h = adtest(x) % x为向量数据。h = 1 则说明数据不服从正态分布，如果h = 0，则说明数据服从正态分布。默认显著性水平为0.05。

十、大数据的意义及4大特征？

大数据具有重要的意义：

1. 决策支持：帮助企业和组织基于大量数据做出更明智、更准确的决策。

2. 发现新趋势和模式：揭示隐藏在海量数据中的趋势、模式和关联，从而发现新的商业机会和解决问题的方法。

3. 优化业务流程：通过对业务数据的分析，优化流程，提高效率，降低成本。

4. 个性化服务：根据用户的行为和偏好数据，为用户提供个性化的产品和服务，提升用户体验。

大数据的 4 大特征通常被描述为“4V”：

1. 大量（Volume）：数据规模巨大，通常以 PB（Petabyte，1000TB）、EB（Exabyte，1000PB）甚至 ZB（Zettabyte，1000EB）为单位计量。

2. 多样（Variety）：数据类型繁多，包括结构化数据（如关系型数据库中的数据）、半结构化数据（如 XML、JSON 格式的数据）和非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）。

3. 高速（Velocity）：数据产生和处理的速度快，需要能够实时或近实时地处理和分析大量数据。

4. 价值（Value）：虽然大数据中包含大量信息，但其中真正有价值的部分相对较少，需要通过有效的分析和挖掘手段提取出有价值的信息。