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Statistical Program for Sciences 盒狀圖觀察

SPSS for Nat.Res. Statistical Program for Sciences 盒狀圖觀察. 自然資源現象 ｜ 因素. class lab 5/27 animals group report 6/3 個人發表報告 (+stat) 個人繳交報告 3000 字森林體驗心得 (+stat) 6/10 總複習 ( y|x +stat) 補考通知，務必要到 3PM 蘇夢淮老師（農學院） 330 張琪如老師（景觀系 6F ） 4PM 巫奇勳老師（苗圃 -- 古道）.

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Presentation Transcript

  1. SPSS for Nat.Res. Statistical Program for Sciences 盒狀圖觀察

  2. 自然資源現象 ｜ 因素 • class lab • 5/27 animals group report • 6/3 個人發表報告(+stat) 個人繳交報告 • 3000字森林體驗心得(+stat) • 6/10 總複習(y|x+stat) 補考通知，務必要到 • 3PM 蘇夢淮老師（農學院） • 330 張琪如老師（景觀系6F） • 4PM 巫奇勳老師（苗圃--古道）

  3. 「野外的工作」 2468 1357

  4. y|x 重點 • 監測探討植物對環境的適應情形。 • Y=動物相fauna＝f(x)=f(flora change) • 植物對環境變化的適應主要呈現在其形態及生理上。

  5. 研究動機與目的 • 我們可以從照片上看出一棵樹，因為樹木的外觀不同、枝條密度不同、葉面密度及葉片大小、厚度影響葉面積的多寡 • 那是否能由不同的微氣候環境, 觀察各種植物的葉片形態有何特徵, 各有何差異? 質感, 含水量, 厚度, 長度, 寬度, 面積, 葉脈形態, 葉緣形態, 葉表形態, 上下葉表的差別, ...等等方面有何差別? • 葉片的形態特徵 • 可計量或測量的外表形態特徵如下: • 最長葉片的長度(cm) • 最長葉片的最寬度(cm) 葉片基部的寬度(cm) • 葉寬/ 葉基寬的最大比值 葉長/ 葉基寬 葉尖的角度(angle) • 葉片抬高的仰角(angle) 葉脈的數目(最寬地區) 葉片重量(每單位面積) • 葉片的氣孔數目 http://www.greenwaytreecare.co.uk/images/crown-thinning.jpg

  6. Carol 人豪 傑霖 爬的樹 葉片的大小與形狀影響植物的熱對流

  7. 魚眼相機

  8. 20130225 天母古道淨山行

  9. 20130414 攀高天母古道

  10. 201305 三條主繩上樹採三層次

  11. 期末考分析題 • 計算各組各調查區大樹之上、中、下 層樹葉長寬重的平均數、變異數 • 將各組大樹長、寬、重與長/寬做盒形圖 • 將做出來的盒形圖做簡單說明。 • 參考課網最末 http://140.137.70.88/2013/c/index.htm /

  12. 【方法說明】 對一個(相對)次數分配而言，最重要的特徵值有三項， (1) 代表值：中心 (2) 分散程度：離度 (3) 異常狀況：離群值 若以百分位數表示法視之，則可以 (1)中位數(50百分位數)表示「中心」。 (2)全距(即：最大值減最小值)及四分位距(即：75百 分位數 減25百分位數)表示「離度」。 (3)10百分位及90百分位表示「離群值」。 若僅看中心與離度，則百分位數可進一步簡化為四分位 數。

  13. 第一四分位數（Q1）：45 最小數：5 中位數（Q2）：64.5=(64+65)/2 最大數：89 第三四分位數（Q3）：80 四分位距： Q3－Q1 中位數 (50%) 第一四分位數 (25%) 最小數 （10%） 第三四分位數 (75%) 最大數

  14. 【方法說明】五數綜合之「盒狀圖」(Box Plot) 　　 盒狀圖：

  15. bottle1 bottle2 bottle3 成績 盒狀圖：盒子涵蓋整組數據的中間一半，兩端分別位於第一、第三兩個四分位數。

  16. 四分位距與盒狀圖 • 全距大表資料較疏散，全距小資料較集中。 • 當存在少數特別大或特別小的資料時，四分位距比全距適合來描述整組資料的分散程度。 • 很容易從盒狀圖看出資料集中所在和分析幾組資料間的關係。 • 一起比較時，盒狀圖很有效。若只呈現單一分佈，通常不是好的選擇，因為看不到許多細節。

  17. Numerical Descriptive Techniques • Measures of Central Location • Mean, Median, Mode • Measures of Variability • Range, Standard Deviation, Variance, Coefficient of Variation • Measures of Relative Standing • Percentiles, Quartiles • Measures of Linear Relationship • Covariance, Correlation

  18. Sum of the observations Number of observations Mean = The Arithmetic Mean • This is the most popular and useful measure of central location • Drawback • Very sensitive to extreme values (outliers)

  19. Example Find the median of the time on the internetfor the 10 adults Suppose only 9 adults were sampled Comment Even number of observations 0, 0, 5, 7, 8,9, 12, 14, 22, 33 The Median • The Median of a set of observations is the value that falls in the middle when the observations are arranged in order of magnitude. Sample and population medians are computed the same way. Odd number of observations 8 8.5, 0, 0, 5, 7, 89, 12, 14, 22 0, 0, 5, 7, 8,9, 12, 14, 22, 33

  20. The Mode • The Mode of a set of observations is the value that occurs most frequently. • Set of data may have one mode (or modal class), or two or more modes. • When the number of all data appears only once, mode doesn’t exit. For large data sets the modal class is much more relevant than a single-value mode. The modal class

  21. Example 1 • The times (to the nearest minute) that a sample of 9 bank customers waited in line were recorded and are listed here. 7 4 0 2 7 3 1 9 12 • Determine the mean, median, and mode for these data.

  22. Solution • Mean=(7+4+0+2+7+3+1+9+12)/9=5 • Ordered data：0 1 2 3 4 7 7 9 12 • Median=4, Mode=7

  23. Relationship among Mean, Median, and Mode • If a distribution is symmetrical, the mean, median and mode coincide • If a distribution is asymmetrical, and skewed to the left or to the right, the three measures differ. A positively skewed distribution (“skewed to the right”) Mode Mean Median

  24. Relationship among Mean, Median, and Mode • If a distribution is symmetrical, the mean, median and mode coincide • If a distribution is non symmetrical, and skewed to the left or to the right, the three measures differ. A negatively skewed distribution (“skewed to the left”) A positively skewed distribution (“skewed to the right”) Mode Mean Mean Mode Median Median

  25. 輸入：橫轉直、定義變數 • Scatter matrix

  26. 【方法說明】 對一個(相對)次數分配而言，最重要的特徵值有三項， (1) 代表值：中心 (2) 分散程度：離度 (3) 異常狀況：離群值 若以百分位數表示法視之，則可以 (1)中位數(50百分位數)表示「中心」。 (2)全距(即：最大值減最小值)及四分位距(即：75百 分位數 減25百分位數)表示「離度」。 (3)10百分位及90百分位表示「離群值」。 若僅看中心與離度，則百分位數可進一步簡化為四分位 數。

  27. 第一四分位數（Q1）：45 最小數：5 中位數（Q2）：64.5 最大數：89 第三四分位數（Q3）：80 四分位距： Q3－Q1 中位數 (50%) 第一四分位數 (25%) 最小數 （10%） 第三四分位數 (75%) 最大數

  28. 第10百位數：35 （30×10％＝3 …第3個） … … 第90百分位數：84 （30×90％＝27 …第27個） 中位數 (50%) 第一四分位數 (25%) 最小數 （10%） 第三四分位數 (75%) 最大數

  29. 公布重要分析圖於課網 • 檢討各組的平均數、變異數 • 討論各組與全班盒形圖 • 各組輪番報告，並做 y|x 簡單說明。 • 每個人做科學溝通，報告中自評貢獻比例。

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