数理统计——描述性数据分析及Python实践

文章结构概述

• 前言

  • 一、描述性统计的定义是什么？

  • • 1.统计指标
    • 2.变量的分类

  • 二、各类统计指标与Python操作实践

  • • 1.出现次数与比例
    • 2.数据集中性
    • 3.四分位数值
    • 4.数据分散程度
    • 5.分布特征（与偏态有关）
    • 5.分布特征（与峰态有关）

  • 练习任务：

前言

本节核心内容与学习目标：
1、掌握描述性统计分析中常用的量化指标
2、准确理解各项统计指标的定义及其在实际问题中的运用场景
3、具备运用Python编程语言进行实现，并将其应用于数据分析实践的能力

一、描述性统计是什么？

对总体数据中的关键变量信息（如总和、均值等）进行提取，并从宏观角度对数据集进行统计性描述。在实施统计分析的过程中，通常会结合绘制相应的统计图表以提供辅助支持。

1.统计量

统计信息，即需要进行提取的统计数据，具体包含以下内容：
1、出现次数及频率比例
2、集中趋势的分析（平均数、中位数值、众数）
3、数据离散程度的分析（方差与标准差、最大最小值之差）
4、数据分布形态（偏斜度、峰态）

2.变量类型分类与定义

1、分类变量
有顺序性（等级型变量）
无顺序性（名称型变量）
2、定量变