2.  试这些数据分析该居民区居民的消费状况,并作出居民区消费能力的总体评价。

居民月消费支出额分组上限
 
频数
累计频数
频率(%)
累计频率(%)
[800,900)
5
 
 
 
[900,1000)
1
 
 
 
[1000,1100)
8
 
 
 
[1100,1200)
11
 
 
 
[1200,1300)
11
 
 
 
[1300,1400)
7
 
 
 
[1400,1500)
4
 
 
 
[1500,1600)
2
 
 
 
[1600,1700)
1
 
 
 
合  计
50
~
100
~
居民月消费支出额分组上限
 
频数
累计频数
频率(%)
累计频率(%)
[800,900)
5
5
10
10
[900,1000)
1
6
2
12
[1000,1100)
8
14
16
28
[1100,1200)
11
25
22
50
[1200,1300)
11
36
22
72
[1300,1400)
7
43
14
86
[1400,1500)
4
47
8
94
[1500,1600)
2
49
4
98
[1600,1700)
1
50
2
100
合  计
50
~
100
~

解:

例2:下面一组数据是某生产车间30名工人某日加工零件的个数,请设计适当的茎叶图表示这组数据,并由图出发说明一下这个车间此日的生产情况。

134
112
117
126
128
124
122
116
113
107
116
132
127
128
126
121
120
118
108
110
133
130
124
116
117
123
122
120
112
112

分析:以零件个数的前两位数作茎,后一位数作叶。

解:

从图可以看出这个车间此日的零件生产数目平均每人120左右。

点评:用茎叶图表示有两个突出的优点,其一,从统计图上没有信息的损失,所有的信息都可以从这个茎叶图中得到;其二,茎叶图可以在比赛时随时记录,方便记录与表示。但茎叶图只能表示两位的整数,虽然可以表示两个人以上的比赛结果(或两个以上的记录),但没有表示两个记录那么直观、清晰。

[同步训练]

1.解析视屏:

(1)频率折线图:将频率分布直方图中各相邻矩形的上底边中点顺次连接起来就得到一条折线,这条折线成为本组数据的频率折线图。

(2)总体密度曲线:样本容量越大,所分组数越多,各组的频率就接近于总体在相应各组的取值概率,设想样本容量无限大,分组的组距无限缩小,频率分布的直方图就会接近于一条曲线--总体密度曲线,它反映了总体在各个范围内取值的概率。根据这条曲线,可求出总体在区间(a,b)内取值的概率等于总体密度曲线,直线x=a,x=b及x轴所围图形的面积.

(3)茎叶图:它的思路是将数组的数按位数进行比较,将数大小基本不变或变化不大的位作为一个主杆(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主杆的后面,这样就可以清楚地看到每个主杆后面的几个数,每个数具体是多少。

茎叶图有三列数:左边的一列数统计数,它是上(或下)向中心累积的值,中心的数(带括号)表示最多数组的个数;中间的一列表示茎,也就是变化不大的位数;右边的是数组中的变化位,它是按照一定的间隔将数组中的每个变化的数一一列出来,象一条枝上抽出的叶子一样,所以人们形象地叫它茎叶图。

茎叶图在质量管理上用途与直方图差不多,但它通常是作为更细致的分析阶段使用。它是用数字组成直方图。

 0  259055  259063  259069  259073  259079  259081  259085  259091  259093  259099  259105  259109  259111  259115  259121  259123  259129  259133  259135  259139  259141  259145  259147  259149  259150  259151  259153  259154  259155  259157  259159  259163  259165  259169  259171  259175  259181  259183  259189  259193  259195  259199  259205  259211  259213  259219  259223  259225  259231  259235  259241  259249  447090 

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