统计建模与R软件-第三讲-(2019)：数据描述与分析方法

统计建模与R软件的第三讲主要讨论了数据描述性分析。在这个主题下，郭广报介绍了统计计算的主要内容，包括描述统计量，数据分布，R软件中的绘图命令，多元数据的数据特征与相关分析，以及多元数据的图表示方法。在描述性统计量的部分，他详细介绍了均值、众数、中位数、以及百分位数等用来描述定量资料的集中趋势的统计量。 首先，描述性统计分析是数据分析的基础，它可以帮助我们了解数据的主要特征，包括数据的集中位置、分散程度和数据分布等。这对于从数据中提取有用信息非常重要，尤其在研究问题的全体时。在描述数据的位置的度量时，常用的统计量包括均值、众数、中位数和百分位数。 均值是数据的平均数，通常用来描述数据的集中位置。具体来说，均值被定义为所有观测值的总和除以观测值的个数。另一方面，众数是指数据中出现频率最高的值，中位数是将数据按大小顺序排列后位于中间位置的值。而百分位数表示小于等于该百分位数的观测值所占的百分比。 除了描述数据的位置趋势，还需要了解数据的分布。在数据的分布方面，我们需要考虑数据的对称性、峰态和尾度。对称性指的是数据分布的形状是否对称，峰态描述了分布的数据集中程度，而尾度则表示了数据分布的陡峭程度。这些统计量的计算可以帮助我们更好地理解数据的表现形式。 在R软件中，绘图命令是非常重要的，它可以帮助我们直观地展示数据的特征。通过绘制直方图、盒图、散点图等图形，我们可以更清晰地看到数据的分布规律，进而进行更深入的数据分析。此外，针对多元数据的数据特征与相关分析，我们还可以通过多元数据的图表示方法，比如矩阵图、散点图矩阵等图形来展示多个变量之间的关联关系。 总之，这门课程的主题内容涉及了描述性统计量、数据的分布、R软件中的绘图命令、以及多元数据的数据特征与相关分析。它为我们提供了了解数据特征的工具和方法，有助于我们更好地进行数据分析和统计建模。通过学习和应用这些统计计算的方法，我们可以更准确地理解数据的含义，从而更好地应用统计建模与R软件进行问题的研究和解决。