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正態(tài)分布圖在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用例子
當(dāng)我們面對(duì)一堆龐大的數(shù)據(jù)，且需要從中尋找某種規(guī)律時(shí)，往往不知如何下手。最近我在處理油耗數(shù)據(jù)時(shí)，就碰到了這樣的難題，偶然間記得概率統(tǒng)計(jì)中存在一種比較特殊的數(shù)據(jù)分布方式，即所謂的正態(tài)分布
從維基百科中搜到的結(jié)果是“正態(tài)分布是自然科學(xué)與行為科學(xué)中的定量現(xiàn)象的一個(gè)方便模型。各種各樣的心理學(xué)測(cè)試分?jǐn)?shù)和物理現(xiàn)象比如光子 計(jì)數(shù)都被發(fā)現(xiàn)近似地服從常態(tài)分布。盡管這些現(xiàn)象的根本原因經(jīng)常是未知的， 理論上可以證明如果把許多小作用加起來看做一個(gè)變量，那么這個(gè)變量服從正態(tài)分布”，如
圖1
既然這樣，那我何不驗(yàn)證一下呢?進(jìn)一步閱讀相關(guān)文章后，對(duì)概率統(tǒng)計(jì)方法的相關(guān)要求和步驟有了初步的了解，為便于了解，用圖2來表示推斷過程
在總體數(shù)據(jù)量不大的情況下，我傾向于用總體做為分析依據(jù)，以減少樣本抽取的誤差
在上圖所示四步中，用統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行分析的過程是最需引起重視的，大概有兩點(diǎn)：
1.對(duì)總體(或樣本)數(shù)據(jù)的分組。由于油耗屬于連續(xù)型變量，不同變量之間的變化非常小，我采用較多數(shù)組的組距分組方式
2.求平均值。數(shù)據(jù)分布不同，平均值的計(jì)算方法也有不同，最常用的是算術(shù)平均值，在呈正態(tài)分布的數(shù)據(jù)中，它與中位數(shù)(Median)和眾數(shù)(Mode)的計(jì)算結(jié)果基本一致，且概率密度函數(shù)(Normdist)也是默認(rèn)算術(shù)平均值的計(jì)算方式
實(shí)際操作一遍:
1.準(zhǔn)備統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)
2.求中間參數(shù)值
3.求頻率(Frequency)和概率(Normdist)
4.用第3步的函數(shù)計(jì)算結(jié)果分別作柱形圖和折線圖
5.客觀推論最后得下圖
推論之一：上圖數(shù)據(jù)分布的趨勢(shì)比較明顯，油耗值趨向于柱形最高的區(qū)域集中，且波動(dòng)范圍較小，說明對(duì)應(yīng)車輛的油耗比較穩(wěn)定
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