条形图

随机变量的仿真 ‘均匀分布’的随机数 打开本章的数据文件‘sim.sav’ 1.设置随机数种子 选择(转换)→(随机数字生成器),“设置起点’,并在‘固定值’下的‘1值’中输入一个用户给定的数值 2.生成均匀分布的随机数 选择【转换】一【计算变量】，在目标变量框中输入变量名“Spinn”，在“数字表达式（E)''框中输入“TRUNC（RVUNIEORM(1,5))” 分析生成的这些随机数的性质。 【分析】一【描述统计】一【频率】，然后把变量“Spinn”选人“变量（V）”框中 单击【图表（C）】按钮，得到图4-5所示的“频率：图表”对话框，勾选“直方图（H）”选项。 正态分布的随机数 设置随机数种子为“123456''，并且要打开本章的数据文件'sim.sav' 然后选择[转换）一[计算变量），计算变量对话框中设置目标变量为'Rnorm01'，在“数字表达式（E）”部分输入“RVNorma(0.1)” 保存该文件为“Sim norm.say” 下面我们观测生成的随机数的分布情况。首先，绘制生成的随机数的序列图，选择【图形（G）】一【图表构建器（C）】，在“图库” 标签的“选择范围（C）” 下选择 “条形图”然后双击右侧的条形模板(第一个图形模板），把“Rnomno变量拖放到画布的y轴上，“xid” 变量抢放到x轴上。然后设置元素属性。“编辑一下对象的属性”框中选择'条形图

选择（转换）——（随机数字生成器），勾选“设置起点（E）”,并在“固定值（F）”下的“值（v）”中输入一个用户给定的数值。 选择（转换）——计算变量，在目标变量框中输入变量名“Spinn”,在“数字表达式（E）”框中输入“trunc（rv.uniform（1,5））”,然后单击（确定）按钮， （1）选择（分析）——描述统计——频率，然后把变量“spinn”选入“变量（v）”框中， （2）在图4－4中单击（图表（C））按钮，得到图4－5所示的“频率:图表”对话框，勾选“直方图（h）”选项。 （3）单击（继续）按钮，返回“频率（F）”对话框，然后单击（确定）按钮。以上过程也可以通过在语法编辑器中运行如下的语法程序实现。 并且要打开本章的数据文件“sim.sav”。 然后选择“转换”——计算变量， 保存该文件为“sim norm.sav”。 从该组随机数的分布能否确定该样本数据的确是从正态分布的总体中随机抽取的呢？ 如果随机试验只有两个可能的结果，不妨称为成功和失败，设该试验中成功的概率为p（0<p<1）。如果将该试验独立地重复进行n次，这一串重复的独立试验称为n重贝努力试验。如果用x表示在这n次实验中成功的次数，则随机变量x服从二项分布，随机变量x的分布函数如下 选择“条（b）”。然后在右侧的示例图预览中双击第一个图标。预览图将出现在右上角的画布中。用鼠标把“变量（v）

选择［转换］—［随机数字生成器］，勾选“设置起点”,并在“固定值”下的“值”中输入一个用户给定的数值。 选择［转换］—计算变量，在目标变量框中输入变量名“Spinn”,在“数字表达式”框中输入“trunc（rv.uniform（1,5））”,然后单击（确定）按钮， （1）选择（分析）—描述统计—频率，然后把变量“spinn”选入“变量”框中， （2）单击（图表（C））按钮，“频率:图表”对话框，勾选“直方图（h）”选项。 （3）单击（继续）按钮，返回“频率”对话框，然后单击（确定）按钮。以上过程也可以通过在语法编辑器中运行如下的语法程序实现。 并且要打开本章的数据文件“sim.sav”。 然后选择“转换”—计算变量， 保存该文件为“sim norm.sav”。 从该组随机数的分布能否确定该样本数据的确是从正态分布的总体中随机抽取的呢？ 如果随机试验只有两个可能的结果，不妨称为成功和失败，设该试验中成功的概率为p（0<p<1）。如果将该试验独立地重复进行n次，这一串重复的独立试验称为n重贝努力试验。如果用x表示在这n次实验中成功的次数，则随机变量x服从二项分布，随机变量x的分布函数如下 选择“条形图”。然后在右侧的示例图预览中双击第一个图标。预览图将出现在右上角的画布中。用鼠标把“变量”中的变量x拖放到“是否x轴”虚线框中，把变量prob25拖放到“计数”虚线框中，

选择（转换）——（随机数字生成器），勾选“设置起点（E）”,并在“固定值（F）”下的“值（v）”中输入一个用户给定的数值。 选择（转换）——计算变量，在目标变量框中输入变量名“Spinn”,在“数字表达式（E）”框中输入“trunc（rv.uniform（1,5））”,然后单击（确定）按钮， （1）选择（分析）——描述统计——频率，然后把变量“spinn”选入“变量（v）”框中， （2）在图4－4中单击（图表（C））按钮，得到图4－5所示的“频率:图表”对话框，勾选“直方图（h）”选项。 （3）单击（继续）按钮，返回“频率（F）”对话框，然后单击（确定）按钮。以上过程也可以通过在语法编辑器中运行如下的语法程序实现。 并且要打开本章的数据文件“sim.sav”。 然后选择“转换”——计算变量， 保存该文件为“sim norm.sav”。 从该组随机数的分布能否确定该样本数据的确是从正态分布的总体中随机抽取的呢？ 如果随机试验只有两个可能的结果，不妨称为成功和失败，设该试验中成功的概率为p（0<p<1）。如果将该试验独立地重复进行n次，这一串重复的独立试验称为n重贝努力试验。如果用x表示在这n次实验中成功的次数，则随机变量x服从二项分布，随机变量x的分布函数如下 选择“条（b）”。然后在右侧的示例图预览中双击第一个图标。预览图将出现在右上角的画布中。用鼠标把“变量（v）

选择（转换）——（随机数字生成器），勾选“设置起点（E）”,并在“固定值（F）”下的“值（v）”中输入一个用户给定的数值。 选择（转换）——计算变量，在目标变量框中输入变量名“Spinn”,在“数字表达式（E）”框中输入“trunc（rv.uniform（1,5））”,然后单击（确定）按钮， （1）选择（分析）——描述统计——频率，然后把变量“spinn”选入“变量（v）”框中， （2）在图4－4中单击（图表（C））按钮，得到图4－5所示的“频率:图表”对话框，勾选“直方图（h）”选项。 （3）单击（继续）按钮，返回“频率（F）”对话框，然后单击（确定）按钮。以上过程也可以通过在语法编辑器中运行如下的语法程序实现。 并且要打开本章的数据文件“sim.sav”。 然后选择“转换”——计算变量， 保存该文件为“sim norm.sav”。 从该组随机数的分布能否确定该样本数据的确是从正态分布的总体中随机抽取的呢？ 如果随机试验只有两个可能的结果，不妨称为成功和失败，设该试验中成功的概率为p（0<p<1）。如果将该试验独立地重复进行n次，这一串重复的独立试验称为n重贝努力试验。如果用x表示在这n次实验中成功的次数，则随机变量x服从二项分布，随机变量x的分布函数如下 选择“条（b）”。然后在右侧的示例图预览中双击第一个图标。预览图将出现在右上角的画布中。用鼠标把“变量（v）

随机变量的仿真 ‘均匀分布’的随机数 打开本章的数据文件‘sim.sav’ 1.设置随机数种子 选择(转换)→(随机数字生成器),“设置起点’,并在‘固定值’下的‘1值’中输入一个用户给定的数值 2.生成均匀分布的随机数 选择【转换】一【计算变量】，在目标变量框中输入变量名“Spinn”，在“数字表达式（E)''框中输入“TRUNC（RVUNIEORM(1,5))” 分析生成的这些随机数的性质。 【分析】一【描述统计】一【频率】，然后把变量“Spinn”选人“变量（V）”框中 单击【图表（C）】按钮，得到图4-5所示的“频率：图表”对话框，勾选“直方图（H）”选项。 正态分布的随机数 设置随机数种子为“123456''，并且要打开本章的数据文件'sim.sav' 然后选择[转换）一[计算变量），计算变量对话框中设置目标变量为'Rnorm01'，在“数字表达式（E）”部分输入“RVNorma(0.1)” 保存该文件为“Sim norm.say” 下面我们观测生成的随机数的分布情况。首先，绘制生成的随机数的序列图，选择【图形（G）】一【图表构建器（C）】，在“图库” 标签的“选择范围（C）” 下选择 “条形图”然后双击右侧的条形模板(第一个图形模板），把“Rnomno变量拖放到画布的y轴上，“xid” 变量抢放到x轴上。然后设置元素属性。“编辑一下对象的属性”框中选择'条形图

随机变量的仿真均匀分布的随机数设置随机数种子选择转换随机数字生成器勾选设置起点，并在固定直下的只中输入一个用户给定的数值。生成均匀布的随机数，选择转换计算变量，在目标变量框中输入变量名。As Piana在数字表达。框中输入t2，uc括号二为一点儿有when for m括号一逗号五括号括号。然后单击确定按钮，选择分析描述性统计频率，将变量选入变量框中。图标按钮，频率图表对话框勾选直方图，安吉继续按钮，返回频率对话框，然后单击确定按钮。正态分布的随机数，这里仍然首先设置随机数种子为123456。并且打开本章的数据文件。然后选择转换计算变量。数字表达式部分输入，单击确定按钮标准，该文件下面我们观测生成随机物的分布情况，重新绘制生成的随机屋一人，通过选择图形图表构建程序在库标签的选择范围。下选择调形图，然后双击右侧的条形图模板，把遍历一遍量拖放到画布外轴上。Xd变量托纳CEO走上随后设置元素属性编辑属性框中选择条统计量部分的统计量列表框中选择值，然后单击应用和关闭按钮返回图表构建程序窗口，最后单击确定按钮。从该组随机数的分布能否确定样本数据的确是从正态分布的总体中随即抽取的呢？选择图形图标。构建程序在库标签的选择范围下选择直方图。把那面儿完厨房到横州上。。然后单击右下角的元素属性按钮，得到元素属性对话框，该对话框选显示正态曲线。得到南门万的直方图同直方图可见生成的随机数的分布的确为正态分布

个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值。（A） A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 2.为了生成某个给定变量的总和。应该选用哪一个汇总统计量？（B） A.mean B.sum C.median D.mode 3.假如有数据如图3/45所示，如果需要求出ABC这三个变量的均值，并且希望在有缺失值的情况下，尽可能的利用已有数据的信息求出均值。在spss中选择哪个函数可以达到要求。（B） A. mean（abc） B.mean.2（abc） C.mean2（abc） D.（a+b+c）/3 4.在图形菜单中，重新做出3.6节统计图形。比较这两种绘制统计图形的方法的异同点。 5.指出均值，众数，中位数这3个描述数据中心趋势的指标的区别及优缺点 是数据中心趋势的主要度量指标。均值容易受极端值影响 众数反应了这组观测值的集中趋势，不受极端值影响 中位数受极端值影响较小，在具有极大或极小的数据中，中位数比均值往往更能代表数据的集中趋势。 6.说明茎叶图和直方图的区别，如果想尽可能展示原始数据的信息，应该采用哪一种图形？ 茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所出的分布的信息以外

1.一个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值。A A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 2.为了生成某个给定变量的总和。应该选用哪一个汇总统计量？B A.mean B.sum C.median D.mode 3.假如有数据如图3/45所示，如果需要求出ABC这三个变量的均值，并且希望在有缺失值的情况下，尽可能的利用已有数据的信息求出均值。在spss中选择哪个函数可以达到要求C A. mean（abc） B.mean.2（abc） C.mean2（abc） D.（a+b+c）/3 4.在图形菜单中，重新做出3.6节统计图形。比较这两种绘制统计图形的方法的异同点。 5.指出均值，众数，中位数这3个描述数据中心趋势的指标的区别及优缺点 是数据中心趋势的主要度量指标。均值容易受极端值影响 众数反应了这组观测值的集中趋势，不受极端值影响 中位数受极端值影响较小，在具有极大或极小的数据中，中位数比均值往往更能代表数据的集中趋势。 6.说明茎叶图和直方图的区别，如果想尽可能展示原始数据的信息，应该采用哪一种图形？ 茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所出的分布的信息以外，还能够还原大部分原始数据的信息

1.一个数据文件包含下列数据，5个家庭没有汽车（编码为0），20个家庭有一辆汽车（编码唯1），10个家庭拥有两辆汽车（编码为2）指出下列哪种统计量适用于描述该数据并计算出统计量的值：A A拥有汽车数的众数 B.拥有汽车数的中位数 C.拥有汽车数的方差 D.变异系数 2.为了生成某个给定变量的总和。应该选用哪一个汇总统计量：B A.mean B.sum C.median D.mode 3.假如有数据如图3/45所示，如果需要求出ABC这三个变量的均值，并且希望在有缺失值的情况下，尽可能的利用已有数据的信息求出均值。在spss中选择哪个函数可以达到要求：B A. mean（abc） B.mean.2（abc） C.mean2（abc） D.（a+b+c）/3 4.在图形菜单中，重新做出3.6节统计图形。比较这两种绘制统计图形的方法的异同点。 5.指出均值，众数，中位数这3个描述数据中心趋势的指标的区别及优缺点 是数据中心趋势的主要度量指标。均值容易受极端值影响 众数反应了这组观测值的集中趋势，不受极端值影响 中位数受极端值影响较小，在具有极大或极小的数据中，中位数比均值往往更能代表数据的集中趋势。 6.说明茎叶图和直方图的区别，如果想尽可能展示原始数据的信息，应该采用哪一种图形？ 茎叶图是描述定量变量的一种图形方式，它除了能够给出直方图所出的分布的信息以外