2019年中級經濟師經濟基礎章節考點第二十二章
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第二十二章 數據特征的測度
1. 對統計數據特征的測度：主要從三方面入手：(1)分布的集中趨勢，反映個數據向其中心值靠攏或聚集的程度;(2)分布的離散程度，反映各數據遠離其中心值的趨勢;(3)分布的片太和峰度，反映數據分布的形狀。
2. 集中趨勢的測度，主要包括位置平均數(眾數M0、中位數Me)和數值平均數(算術平均數、幾何平均數)算術平均數是集中趨勢最主要的測度值。
3. 位置平均數主要有：眾數、中位數
4. 眾數是一組數據中出現頻數最多的那個數值，用M0表示。不僅適用于品質數據，也適用于數值型數據。眾數是一個位置代表值，不受極端值的影響，抗干擾性強。非常直觀。
5. 中位數位置:
6. 中位數主要用于順序數據，也適用于數值型數據，但不適用于分類數據，中位數也是一個位置代表值，不受極端值的影響，抗干擾性強。
眾數(M0) 中位數(Me)
計算方法 頻數最多的那個數值 分奇數和偶數兩種情況
特點 都是位置代表值，不受極端值的影響，抗干擾性強
使用范圍 順序數據、分類數據、數值型數據 順序數據、數值型數據
7. 數值平均數主要有：算術平均數(簡單算術平均和加權算術平均)、幾何平均數。主要適用于數值型數據。注：算術平均數同時受到兩個因素的影響：各組數值的大小、各組分布頻數的多少。另外，易受極端值的影響。
8. 算術平均數有：簡單算術平均數和加權算術平均數。
9. 幾何平均數是n個觀察值乘積的n詞方根。計算幾何平均數要求各觀察值之間存在連乘積關系，它的主要用途是：(1)對比率、指數等進行平均。(2)計算平均發展速度。
10. 離散程度的測度主要包括：極差、標準差和方差、離散系數。
11. 數據的離散程度越大，集中趨勢的測試值對該組數據的代表性就越差，離散程度越小，其代表性就越好。
12. 極差計算簡單，含義直觀，運用方便。但它僅僅取決于兩個極端值的水平，不能反映其間的變量分布情況，同時易受極端值的影響。
13. 離散系數是一組數據的標準差與其相應的算術平均數之比，是測度數據離散程度的相對指標。離散系數大的說明數據的離散程度也就大，離散系數小的說明數據的離散程度也就小。
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