地球化学数据统计基础.ppt

地球化学数据统计基础
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推荐用书
《数据统计分析与SPSS应用》
余建英 何旭宏 编著
人民邮电出版社 出版
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第一讲 地球化学数据统计基础
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一、地化数据的特点
各种地球化学特征在不同的研究对象（样品或测点）上进行测试，可以得到各自的数值。这种在不同对象上可以取值的地球化学特征称为地球化学变量。
地球化学变量具有3个特点。即它具有随机变量的性质，又具有确定性变量的特征，还具有区域化变量的结构性。
随机性

，地球化学变量的取值受多因素的控制
，误差就带有随机性特点
确定性
每一个研究对象在指定的时刻，某种地球化学特征的真实数值是客观存在的，是有确定数值的。这个值不依赖于人们是否已经测试到了。
区域结构性
所谓结构性是指地球化学变量由于受地质因素的控制，在不同方向上变化率的不同，具有不同的自相关的特性。当一个变量分布在空间内时（即赋于其空间位置时），称为区域化变量
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二、地球化学变量的分类
按取值范围内的可能，分为3类：

连续型变量在取值范围内有不可数无限多个值。这种变量可以取在某一个数值区间内的任何数值。

离散型变量在取值范围内取有限多个或可数无限个值。

二元变量也称二态变量或有无变量，它是一种只有两个取值的离散变量。
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根据给予某个变量具体数值的方式，划分为4类：
为叙述方便，先设变量x在两个观测对象A与B中的取值分别为xA和xB。

名义型变量把观测值分成互不相交的组别。这些组别可以用它们的名字、特征或符号来标识。

有序型变量对观测特征可以列出一个等级大小的顺序。对于A和B两个对象，它不仅能区别出xA=xB或xA≠xB，还能进一步区分出xA>xB或xA<xB，即有了大小顺序的差别。但它们的级差不是等距的。
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间隔型变量不但能区分它们之间的值是相等、不等、谁大谁小，而且还能表示谁比谁大多少。间隔型变量可以定量地表示它们之间的差异，但间隔型变量没有绝对零值。

比例型变量比间隔型变量更进一步。它具有间隔型变量的标识功能，而且还有真正的零点。
以上4类变量中，名义型变量和有序型变量属于定性变量，间隔型变量和比例型变量为定量变量。一般来说，定性变量只能参加布尔运算，定量变量可作代数运算。
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地球化学变量按其预处理取值方法的不同还可以分为：

它又叫观察变量或原始变量。它是用仪器或特定的分析手段对研究对象直接测定所得。

综合变量是将两个或多个原始观察值加以综合，组成一个新的变量，具有特定的地质意义。

它是根据地质人员对地质现象和成矿理论人为确定的变量。
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地球化学数据统计的基本内容
数据统计基础
方差分析
相关分析
回归分析
聚类分析
判别分析
因子分析
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统计描述
（Mean）和均值标准误差（）
定义：均值（平均值、平均数）表示的是某变量所有取值的集中趋势或平均水平。
计算公式：
总体平均数<期望>：
样本平均数：
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