Excel在统计分析中的应用—第一章—统计基础与数据描述

没有系统学习过统计学，看到《Excel在统计分析中的应用》这本书，感觉值得一读。

从今天开始，快速学习一下这本书。

1. 总体和样本

总体：对一组数据中的每一个元素进行观察

样本：只对一部分元素进行观察

归纳统计学/统计推断：如果样本可以很好地反映总体的特性，可通过样本的分析对总体下结论

描述性统计/演绎统计学：仅描述和分析特定对象而不下结论、不推断

2. 数据类型

连续数据：可取区间内的任何值（受精度限制）

离散数据：仅可取区间内的有限个值

横截面数据：特定时间内一组变量的状况

时间序列数据：某特定变量随时间变化情况

组数据：数据太多时，无法直观地观察其中的规律，有必要进行加工汇总，将其转换为组数据（方法1：使用countif函数，方法2：使用frequency函数）

非组数据：未分组数据

关于如何使用frequency函数分组数据，可参考：

数据分析（入门篇）-第二章-玩转数据分析-Part2（Excel数据分析工具库-描述性统计分析）

名称

公式

结果

最大值

=MAX(visits)

3279

最小值

=MIN(visits)

49

极差

=H4-H5

3230

分组数

=CEILING(SQRT(COUNT(visits)),1)

12

分组组距

=H6/H7

269.16667

这几个公式比较重要，特别是极差、分组数、分组组距

提示：countif的灵活性高于frequency

3. 数据描述

频率分布图：以等级区间（指数值）作为横轴，以观测值频率作为纵轴

相对频率分布图：观测值数目与纵观测量的比值作为纵轴（与频率分布图形状相似）

累积频率分布图或累积曲线：使用累积频率绘制（由countif函数绘制）

直方图：使用Excel分析工具库中的“直方图”进行分析