第2章数据的组织与表达

第2章数据的组织与表达内容摘要：

6组，组限为— ； ……。 依次把 140个观察值都进行归组，即可制成 140行水稻产量的次数分布表 (表 5)。 二、 连续性变数资料的整理 表 5 140行水稻的次数分布 组 限 中点值 ( y ) 次数 ( f ) — 75 2 — 90 7 — 105 7 — 120 13 — 135 17 — 150 20 — 165 25 — 180 21 — 195 13 — 210 9 — 225 3 — 240 2 — 255 1 合计 ( n ) 140 注 ： 前面提到分为 12组，但由于第一组的中点值接近于最小观察值，故第一组的下限小于最小观察值，实际上差不多增加了 1/2组；这样也使最后一组的中点值接近于最大值，又增加了 1/2组，故实际的组数比原来确定的要多一个组，为 13组。 二、 连续性变数资料的整理 三、 属性变数资料的整理 属性变数的资料，也可以用类似次数分布的方法来整理。 在整理前，把资料按各种质量性状进行分类，分类数等于组数， 然后根据各个体在质量属性上的具体表现，分别归入相应的组中， 即可得到属性分布的规律性认识。 例如，某水稻杂种第二代植株 米粒性状的分离情况，归于表 6。 表 6 水稻杂种二代植株 米粒性状的分离情况 属性分组 ( y ) 次数 ( f ) 红米非糯 96 红米糯稻 37 白米非糯 31 白米糯稻 15 合计 ( n ) 179 Section 次数分布图 一、 方柱形图 方柱形图 ( histogram )适用于表示连续性变数的次数分布。 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270510152025y （产量，克 / 行） 现以表 3的 140行水稻产量的次数分布表为例加以说明。 即成方柱形次数分布图 1。 图 1 140行水稻产量次数分布方柱形图 二、多边形图 多边形图 ( polygon )也是表示连续性变数资料的一种普通的方法，且在同一图上可比较两组以上的资料。 60 75 90 105 120 135 150 165 180 195 210 225 240 255 270051015202530y （产量，克 / 行） 仍以 140行水稻产量次数分布为例，所成图形即为次数多边形图 (图 2)。 图 2 140行水稻产量次数分布多边形图 三、 条形图 条形图 (bar)适用于间断性变数和属性变数资料，用以表示这些变数的次数分布状况。 一般其横轴标出间断的中点值或分类性状，纵轴标出 次数。 020406080100120红米非糯 红米糯稻 白米非糯 白米糯稻f 现以表 6水稻杂种第二代米粒性状的分离情况为例，可画成水稻杂种第二代植株 4种米粒性状分离情况条形图(图 3)。 图 3 水稻 F2代米粒性状分离条形图 四、 饼图 饼图 ( pie )适用于间断性变数和属性变数资料，用以表示这些变数中各种属性或各种间断性数据观察值在总观察个数中的百分比。 如图 4中白米糯稻在F2群体中占 8%，白米非糯、红米糯稻和红米非糯分别占 17%、 21%和 54%。 红米非糯54%红米糯稻21%白米非糯17%。