**章 数据的特征数
本章以及第2章和第3章的内容来自推断统计学。在统计学中研究的对象都是随机变量。观测值是随机变量在观测或实验中得到的观测结果。观测值反映的是随机变量的特征。
对于经济问题,经济变量与理想状态下的随机变量是有区别的。随着统计推断的思想和方法引入到经济研究领域,人们自然把针对经济问题而获得的观测值(数据)也看成是经济变量在现实中的反映。数量经济学的任务就是要通过观测值或数据分析,研究经济变量的本质特征。所以在本书中把经济观测值对应的变量称为经济变量,或简称为变量,通常当做随机变量处理。���现实中经济变量能否满足随机变量的定义要求,是我们在实际研究中始终应该关注的问题。本书假定经济变量就是推断统计学中的随机变量。数据是随机变量的测量结果。
当为研究某个经济问题而得到大量数据时,首先面临的工作就是了解数据(或经济变量)的基本特征,分析数据(或经济变量)的特征数。
本章把数据的特征数分为4大类,即描述集中位置的特征数、分散程度的特征数、分布状况的特征数和两变量线性相关的特征数。本章共介绍10个特征数,分别是算术平均数、几何平均数、中位数、极差、方差、标准差、偏度、峰度、协方差和相关系数。在介绍特征数之前,先给出求和算子和画图的概念。
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