(教案)1.2独立性检验的基本思想及其初步应用

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新课标人教a版选修1-2教案

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1.1回归分析的基本思想及其初步应用(一)教学要求:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用.教学重点:了解线性回归模型与函数模型的差异,了解判断刻画模型拟合效果的方法-相关指数和残差分析.教学难点:解释残差变量的含义,了解偏差平方和分解的思想.教学过程:一、复习准备:1. 提问:“名师出高徒”这句彦语的意思是什么?有名气的老师就一定能教出厉害的学生吗?这两者之间是否有关?2. 复习:函数关系是一种确定性关系,而相关关系是一种非确定性关系. 回归分析是对具有相关关系的两个变量进行统计分析的一种常用方法,其步骤:收集数据→作散点图→求回归直线方程→利用方程进行预报.二、讲授新课:1. 教学例题:体重.(分析思路→教师演示→学生整理)第一步:作散点图第二步:求回归方程 第三步:代值计算 ② 提问:身高为172cm 的女大学生的体重一定是60.316kg 吗?不一定,但一般可以认为她的体重在60.316kg 左右.③ 解释线性回归模型与一次函数的不同事实上,观察上述散点图,我们可以发现女大学生的体重y 和身高x 之间的关系并不能用一次函数y bx a =+来严格刻画(因为所有的样本点不共线,所以线性模型只能近似地刻画身高和体重的关系). 在数据表中身高为165cm 的3名女大学生的体重分别为48kg 、57kg 和61kg ,如果能用一次函数来描述体重与身高的关系,那么身高为165cm 的3名女在学生的体重应相同. 这就说明体重不仅受身高的影响还受其他因素的影响,把这种影响的结果e (即残差变量或随机变量)引入到线性函数模型中,得到线性回归模型y bx a e =++,其中残差变量e 中包含体重不能由身高的线性函数解释的所有部分. 当残差变量恒等于0时,线性回归模型就变成一次函数模型. 因此,一次函数模型是线性回归模型的特殊形式,线性回归模型是一次函数模型的一般形式.2. 相关系数:相关系数的绝对值越接近于1,两个变量的线性相关关系越强,它们的散点图越接近一条直线,这时用线性回归模型拟合这组数据就越好,此时建立的线性回归模型是有意义.3. 小结:求线性回归方程的步骤、线性回归模型与一次函数的不同.1.1回归分析的基本思想及其初步应用(二)教学要求:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用. 教学重点:了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和. 教学难点:了解评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和. 教学过程:一、复习准备:1.由例1知,预报变量(体重)的值受解释变量(身高)或随机误差的影响.2.为了刻画预报变量(体重)的变化在多大程度上与解释变量(身高)有关?在多大程度上与随机误差有关?我们引入了评价回归效果的三个统计量:总偏差平方和、残差平方和、回归平方和.二、讲授新课:1. 教学总偏差平方和、残差平方和、回归平方和:(1)总偏差平方和:所有单个样本值与样本均值差的平方和,即21()ni i SST y y ==-∑.残差平方和:回归值与样本值差的平方和,即21()ni i i SSE y y ==-∑. 回归平方和:相应回归值与样本均值差的平方和,即21()ni i SSR y y ==-∑. (2)学习要领:①注意i y 、 i y 、y 的区别;②预报变量的变化程度可以分解为由解释变量引起的变化程度与残差变量的变化程度之和,即 222111()()()n n ni i i i i i i y y y y y y ===-=-+-∑∑∑;③当总偏差平方和相对固定时,残差平方和越小,则回归平方和越大,此时模型的拟合效果越好;④对于多个不同的模型,我们还可以引入相关指数 22121()1()n i i i ni i y y R yy ==-=--∑∑来刻画回归的效果,它表示解释变量对预报变量变化的贡献率. 2R 的值越大,说明残差平方和越小,也就是说模型拟合的效果越好.2. 教学例题:为了对x 、Y 两个变量进行统计分析,现有以下两种线性模型: 6.517.5y x =+,717y x =+,试比较哪一个模型拟合的效果更好.分析:既可分别求出两种模型下的总偏差平方和、残差平方和、回归平方和,也可分别求出两种模型下的相关指数,然后再进行比较,从而得出结论.(答案: 52211521()155110.8451000()i i i ii y y R y y ==-=-=-=-∑∑,221R =- 521521()18010.821000()i i i i i y y y y ==-=-=-∑∑,84.5%>82%,所以甲选用的模型拟合效果较好.)3. 小结:分清总偏差平方和、残差平方和、回归平方和,初步了解如何评价两个不同模型拟合效果的好坏.1.1回归分析的基本思想及其初步应用(三)教学要求:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用.教学重点:通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法.教学难点:了解常用函数的图象特点,选择不同的模型建模,并通过比较相关指数对不同的模型进行比较.教学过程:一、复习准备:1. 给出例3:一只红铃虫的产卵数y 和温度x 有关,现收集了7组观测数据列于下表中,试建立y 与x 之间的回归方程.2. 讨论:观察右图中的散点图,发现样本点并没有分布在某个带状区域内,即两个变量不呈线性相关关系,所以不能直接用线性回归方程来建立两个变量之间的关系. 二、讲授新课: 1. 探究非线性回归方程的确定: ① 如果散点图中的点分布在一个直线状带形区域,可以选线性回归模型来建模;如果散点图中的点分布在一个曲线状带形区域,就需选择非线性回归模型来建模.② 根据已有的函数知识,可以发现样本点分布在某一条指数函数曲线y =2C 1e x C 的周围(其中12,c c 是待定的参数),故可用指数函数模型来拟合这两个变量.③ 在上式两边取对数,得21ln ln y c x c =+,再令ln z y =,则21ln z c x c =+,而z 与x 间的关系线的附近,因此可以用线性回归方程来拟合. ④ 利用计算器算得 3.843,0.272a b =-=,z 与x 间的线性回归方程为0.272 3.843z x =- ,因此红铃虫的产卵数对温度的非线性回归方程为 0.272 3.843x y e -=.⑤ 利用回归方程探究非线性回归问题,可按“作散点图→建模→确定方程”这三个步骤进行.其关键在于如何通过适当的变换,将非线性回归问题转化成线性回归问题.2. 小结:用回归方程探究非线性回归问题的方法、步骤.三、巩固练习:(1(2)试求出预报变量对解释变量的回归方程.(答案:所求非线性回归方程为0.69 1.112ˆy=e x +.)1.1回归分析的基本思想及其初步应用(四)教学要求:通过典型案例的探究,进一步了解回归分析的基本思想、方法及初步应用.教学重点:通过探究使学生体会有些非线性模型通过变换可以转化为线性回归模型,了解在解决实际问题的过程中寻找更好的模型的方法,了解可用残差分析的方法,比较两种模型的拟合效果.教学难点:了解常用函数的图象特点,选择不同的模型建模,并通过比较相关指数对不同的模型进行比较.教学过程:一、复习准备:1. 提问:在例3中,观察散点图,我们选择用指数函数模型来拟合红铃虫的产卵数y 和温度x 间的关系,还可用其它函数模型来拟合吗?2. 讨论:能用二次函数模型234y c x c =+来拟合上述两个变量间的关系吗?(令2t x =,则34y c t c =+,此时y 与t 间的关系如下:直线的周围,因此不宜用线性回归方程来拟合它,即不宜用二次曲线234y c x c =+来拟合y 与x 之间的关系. )小结:也就是说,我们可以通过观察变换后的散点图来判断能否用此种模型来拟合. 事实上,除了观察散点图以外,我们也可先求出函数模型,然后利用残差分析的方法来比较模型的好坏.二、讲授新课:1. 教学残差分析:① 残差:样本值与回归值的差叫残差,即 i ii e y y=-. ② 残差分析:通过残差来判断模型拟合的效果,判断原始数据中是否存在可疑数据,这方面的分析工作称为残差分析.③ 残差图:以残差为横坐标,以样本编号,或身高数据,或体重估计值等为横坐标,作出的图形称为残差图. 观察残差图,如果残差点比较均匀地落在水平的带状区域中,说明选用的模型比较合适,这样的带状区域的宽度越窄,模型拟合精度越高,回归方程的预报精度越高.2. 例3中的残差分析:计算两种模型下的残差一般情况下,比较两个模型的残差比较困难(某些样本点上一个模型的残差的绝对值比另一个模型的小,而另一些样本点的情况则相反),故通过比较两个模型的残差的平方和的大小来判断模型的拟合效果. 残差平方和越小的模型,拟合的效果越好.由于两种模型下的残差平方和分别为1450.673和15448.432,故选用指数函数模型的拟合效果远远优于选用二次函数模型. (当然,还可用相关指数刻画回归效果)3. 小结:残差分析的步骤、作用三、巩固练习:练习:教材P13第1题1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)教学要求:通过探究“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表、柱形图和条形图展示在吸烟者中患肺癌的比例比不吸烟者中患肺癌的比例高,让学生亲身体验独立性检验的实施步骤与必要性.教学重点:理解独立性检验的基本思想及实施步骤.K的含义.教学难点:了解独立性检验的基本思想、了解随机变量2教学过程:一、复习准备:回归分析的方法、步骤,刻画模型拟合效果的方法(相关指数、残差分析)、步骤.二、讲授新课:1. 教学与列联表相关的概念:①分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别的变量称为分类变量. 分类变量的取值一定是离散的,而且不同的取值仅表示个体所属的类别,如性别变量,只取男、女两个值,商品的等级变量只取一级、二级、三级,等等. 分类变量的取值有时可用数字来表示,但这时的数字除了分类以外没有其他的含义. 如用“0”表示“男”,用“1”表示“女”.②列联表:分类变量的汇总统计表(频数表). 一般. 如吸烟与患肺癌的列联表:称为222. 教学三维柱形图和二维条形图的概念:由列联表可以粗略估计出吸烟者和不吸烟者患肺癌的可能性存在差异.(教师在课堂上用EXCEL软件演示三维柱形图和二维条形图,引导学生观察这两类图形的特征,并分析由图形得出的结论)3. 独立性检验的基本思想:①独立性检验的必要性(为什么中能只凭列联表的数据和图形下结论?):列联表中的数据是样本数据,它只是总体的代表,具有随机性,故需要用列联表检验的方法确认所得结论在多大程度上适用于总体.第一步:提出假设检验问题H0:吸烟与患肺癌没有关系↔H1:吸烟与患肺癌有关系第二步:选择检验的指标22()K()()()()n ad bca b c d a c b d-=++++(它越小,原假设“H:吸烟与患肺癌没有关系”成立的可能性越大;它越大,备择假设“H1:吸烟与患肺癌有关系”成立的可能性越大.1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(二)教学要求:通过探究“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表、柱形图和条形图展示在吸烟者中患肺癌的比例比不吸烟者中患肺癌的比例高,让学生亲身体验独立性检验的实施步骤与必要性.教学重点:理解独立性检验的基本思想及实施步骤.教学难点:了解独立性检验的基本思想、了解随机变量2K的含义.教学过程:教学过程:一、复习准备:独立性检验的基本步骤、思想二、讲授新课:1. 教学例1:例1 在某医院,因为患心脏病而住院的665名男性病人中,有214人秃顶;而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175名秃顶. 分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系?你所得的结论在什么范围内有效?①第一步:教师引导学生作出列联表,并分析列联表,引导学生得出“秃顶与患心脏病有关”的结论;第二步:教师演示三维柱形图和二维条形图,进一步向学生解释所得到的统计结果;第三步:由学生计算出2K的值;第四步:解释结果的含义.②通过第2个问题,向学生强调“样本只能代表相应总体”,这里的数据来自于医院的住院病人,因此题目中的结论能够很好地适用于住院的病人群体,而把这个结论推广到其他群体则可能会出现错误,除非有其它的证据表明可以进行这种推广.2. 教学例2:例2 为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系,在某城市的某校高中生中随机抽取300名学生,得到如下列联表:由表中数据计算得到的观察值. 在多大程度上可以认为高中生的性别与是否数学课程之间有关系?为什么?(学生自练,教师总结)强调:①使得2( 3.841)0.05P K ≥≈成立的前提是假设“性别与是否喜欢数学课程之间没有关系”.如果这个前提不成立,上面的概率估计式就不一定正确;②结论有95%的把握认为“性别与喜欢数学课程之间有关系”的含义;③在熟练掌握了两个分类变量的独立性检验方法之后,可直接计算2K 的值解决实际问题,而没有必要画相应的图形,但是图形的直观性也不可忽视.3. 小结:独立性检验的方法、原理、步骤 三、巩固练习: 某市为调查全市高中生学习状况是否对生理健康有影响,随机进行调查并得到如下的列联表:请问有多大把握认为“高中生学习状况与生理健康有关”?2.1.1 合情推理(一)教学要求:结合已学过的数学实例,了解归纳推理的含义,能利用归纳进行简单的推理,体会并认识归纳推理在数学发现中的作用.教学重点:能利用归纳进行简单的推理.教学难点:用归纳进行推理,作出猜想.教学过程:一、新课引入:1. 哥德巴赫猜想:观察4=2+2, 6=3+3, 8=5+3, 10=5+5, 12=5+7, 12=7+7, 16=13+3, 18=11+7, 20=13+7, ……, 50=13+37, ……, 100=3+97,猜测:任一偶数(除去2,它本身是一素数)可以表示成两个素数之和. 1742年写信提出,欧拉及以后的数学家无人能解,成为数学史上举世闻名的猜想. 1973年,我国数学家陈景润,证明了充分大的偶数可表示为一个素数与至多两个素数乘积之和,数学上把它称为“1+2”.2. 费马猜想:法国业余数学家之王—费马(1601-1665)在1640年通过对020213F =+=,121215F =+=,2222117F =+=,32321257F =+=,4242165537F =+=的观察,发现其结果都是素数,于是提出猜想:对所有的自然数n ,任何形如221n n F =+的数都是素数. 后来瑞士数学家欧拉,发现5252142949672976416700417F =+==⨯不是素数,推翻费马猜想.3. 四色猜想:1852年,毕业于英国伦敦大学的弗南西斯.格思里来到一家科研单位搞地图着色工作时,发现了一种有趣的现象:“每幅地图都可以用四种颜色着色,使得有共同边界的国家着上不同的颜色.”,四色猜想成了世界数学界关注的问题.1976年,美国数学家阿佩尔与哈肯在美国伊利诺斯大学的两台不同的电子计算机上,用1200个小时,作了100亿逻辑判断,完成证明.二、讲授新课:1. 教学概念:① 概念:由某类事物的部分对象具有某些特征,推出该类事物的全部对象都具有这些特征的推理,或者由个别事实概括出一般结论的推理,称为归纳推理. 简言之,归纳推理是由部分到整体、由个别到一般的推理.② 归纳练习:(i )由铜、铁、铝、金、银能导电,能归纳出什么结论?(ii )由直角三角形、等腰三角形、等边三角形内角和180度,能归纳出什么结论?(iii )观察等式:2221342,13593,13579164+==++==++++==,能得出怎样的结论? ③ 讨论:(i )统计学中,从总体中抽取样本,然后用样本估计总体,是否属归纳推理? (ii )归纳推理有何作用? (发现新事实,获得新结论,是做出科学发现的重要手段)(iii )归纳推理的结果是否正确?(不一定)2. 教学例题:① 出示例题:已知数列{}n a 的第1项12a =,且1(1,2,)1n n na a n a +==+ ,试归纳出通项公式. (分析思路:试值n =1,2,3,4 → 猜想n a →如何证明:将递推公式变形,再构造新数列)② 思考:证得某命题在n =n 0时成立;又假设在n =k 时命题成立,再证明n =k +1时命题也成立. 由这两步,可以归纳出什么结论? (目的:渗透数学归纳法原理,即基础、递推关系) ③ 练习:已知(1)0,()(1)1,f af n bf n ==-= 2,0,0n a b ≥>>,推测()f n 的表达式.3. 小结:①归纳推理的药店:由部分到整体、由个别到一般;②典型例子:哥德巴赫猜想的提出;数列通项公式的归纳.三、巩固练习:1. 练习:教材P 38 1、2题.2. 作业:教材P 44 习题A 组 1、2、3题.2.1.1合情推理(二)教学要求:结合已学过的数学实例,了解合情推理的含义,能利用归纳和类比等进行简单的推理,体会并认识合情推理在数学发现中的作用.教学重点:了解合情推理的含义,能利用归纳和类比等进行简单的推理.教学难点:用归纳和类比进行推理,作出猜想.教学过程:一、复习准备:1. 练习:已知 0(1,2,,)i a i n >= ,考察下列式子:111()1i a a ⋅≥;121211()()()4ii a a a a ++≥;123123111()()()9iii a a a a a a ++++≥. 我们可以归纳出,对12,,,n a a a 也成立的类似不等式为 . 2. 猜想数列1111,,,,13355779--⨯⨯⨯⨯ 的通项公式是 . 3. 导入:鲁班由带齿的草发明锯;人类仿照鱼类外形及沉浮原理,发明潜水艇;地球上有生命,火星与地球有许多相似点,如都是绕太阳运行、扰轴自转的行星,有大气层,也有季节变更,温度也适合生物生存,科学家猜测:火星上有生命存在. 以上都是类比思维,即类比推理.二、讲授新课:1. 教学概念:① 概念:由两类对象具有某些类似特征和其中一类对象的某些已知特征,推出另一类对象也具有这些特征的推理. 简言之,类比推理是由特殊到特殊的推理.② 类比练习:(i )圆有切线,切线与圆只交于一点,切点到圆心的距离等于半径. 由此结论如何类比到球体? (ii )平面内不共线的三点确定一个圆,由此结论如何类比得到空间的结论?(iii )由圆的一些特征,类比得到球体的相应特征. (教材P81 探究 填表)小结:平面→空间,圆→球,线→面.③ 讨论:以平面向量为基础学习空间向量,试举例其中的一些类比思维.2. 教学例题:思维:直角三角形中,090C ∠=,3条边的长度,,a b c ,2条直角边,a b 和1条斜边c ; →3个面两两垂直的四面体中,090PDF PDE EDF ∠=∠=∠=,4个面的面积123,,S S S 和S 3个“直角面”123,,S S S 和1个“斜面”S . → 拓展:三角形到四面体的类比. 3. 小结:归纳推理和类比推理都是根据已有的事实,经过观察、分析、比较、联想,再进行归纳、类比,然后提出猜想的推理,统称为合情推理.三、巩固练习:1. 练习:教材P 38 3题. 2. 探究:教材P 35 例5 3.作业:P 44 5、6题.2.1.2 演绎推理教学要求:结合已学过的数学实例和生活中的实例,体会演绎推理的重要性,掌握演绎推理的基本方法,并能运用它们进行一些简单的推理。

1.2《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案(新人教选修1-2)

1.2《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案(新人教选修1-2)

1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(第一课时)。

教学目标:1理解独立性检验的基本思想2、会从列联表、柱形图、条形图直观判断吸烟与患癌有关。

3、了解随机变量K 2的含义。

教学重点:理解独立性检验的基本思想。

教学难点;1、理解独立性检验的基本思想、2、了解随机变量K 2的含义。

教学过程:一、引入:从问题“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表,柱形图,和条形图的展示,使学生直观感觉到吸烟和患肺癌可能会有关系。

但这种结论能否推广到总体呢?要回答这个问题,就必须借助于统计理论来分析。

二、独立性检验就是检验两个分类变量是否有关的一种统计方法:用字母表示吸烟与患肺癌的列联表:不患肺癌 患肺癌 合计不吸烟 a b a+b吸烟 c d c+d合计 a+c b+d a+b+c+d样本容量 n=a+b+c+d假设H 0 : 吸烟与患肺癌没有关系。

则吸烟者中不患肺癌的的比例应该与不吸烟者中相应的比例差不多,即:()()()()()()()220a c a c d c a b ad bc a b c dad bc n ad bc k a b c d a c b d n a b c d ≈⇒+≈+⇒-≈++--=++++=+++因此 : 越小, 说明吸烟与患肺癌之间关系越弱.构造随机变量 其中()()2781721489874916.635⨯⨯≈⨯⨯⨯≥≈≥f 2020220202若H 成立,则K 应该很小. 把表中数据代入公式9965777549-422099K =56.632在H 成立的情况下.统计学家估算出如下概率P K 0.01即在H 成立的情况下,K 的值大于6.635的概率非常小.如果K 6.635,就断定H 不成立,出错的可能性有多大?出现K =56.632 6.635 的概率不超过1% .因此,我们有99%的把握认为"吸烟与患肺癌有关系."三、作业:预习17页。

高中数学选修1,2《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案

高中数学选修1,2《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案

高中数学选修1,2《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案高中数学选修1-2《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案教学要求:通过探究“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表、柱形图和条形图展示在吸烟者中患肺癌的比例比不吸烟者中患肺癌的比例高,让学生亲身体验独立性检验的实施步骤与必要性.教学重点:理解独立性检验的基本思想及实施步骤.教学难点:了解独立性检验的基本思想、了解随机变量的含义.教学过程:教学过程:一、复习准备:独立性检验的基本步骤、思想二、讲授新课:1. 教学例1:例1 在某医院,因为患心脏病而住院的665名男性病人中,有214人秃顶;而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175名秃顶. 分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系?你所得的结论在什么范围内有效?① 第一步:教师引导学生作出列联表,并分析列联表,引导学生得出“秃顶与患心脏病有关”的结论;第二步:教师演示三维柱形图和二维条形图,进一步向学生解释所得到的统计结果;第三步:由学生计算出的值;第四步:解释结果的含义.② 通过第2个问题,向学生强调“样本只能代表相应总体”,这里的数据来自于医院的住院病人,因此题目中的结论能够很好地适用于住院的病人群体,而把这个结论推广到其他群体则可能会出现错误,除非有其它的证据表明可以进行这种推广.2. 教学例2:例2 为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系,在某城市的某校高中生中随机抽取300名学生,得到如下列联表:喜欢数学课程不喜欢数学课程总计男3785122女35143178总计72228300由表中数据计算得到的观察值 . 在多大程度上可以认为高中生的性别与是否数学课程之间有关系?为什么?(学生自练,教师总结)强调:①使得成立的前提是假设“性别与是否喜欢数学课程之间没有关系”.如果这个前提不成立,上面的概率估计式就不一定正确;②结论有95%的把握认为“性别与喜欢数学课程之间有关系”的含义;③在熟练掌握了两个分类变量的独立性检验方法之后,可直接计算的值解决实际问题,而没有必要画相应的图形,但是图形的直观性也不可忽视.不健康健康总计不优秀41626667优秀37296333三、课时小结:独立性检验的方法、原理、步骤四、巩固练习:某市为调查全市高中生学习状况是否对生理健康有影响,随机进行调查并得到如下的列联表:请问有多大把握认为“高中生学习状况与生理健康有关”?五、课外作业课时练习六、板书设计。

1.2独立性检验的基本思想及其初步应用

1.2独立性检验的基本思想及其初步应用

试用图形判断服用药和患病之间是否有关系?
解析:相应的等高条形图如下:
从图形可以看出,服用药的样本中患病的比例明显低于 没有服用药的样本中患病的比例,因此可以认为:服用药和 患病之间有关系.
独立性检验方法——K2公式
在调查的480名男士中有38名患有色盲,520名女 士中有6名患有色盲,能否在犯错误的概率不超过0.001的前 提下认为性别与患色盲有关系? 分析:
4.下面是一个2×2列联表: x1 x2 总计 y1 a 2 b y2 21 25 46 总计 73 27 100
则表中a、b的值分别为( C ) A.94、96 C.52、54 B.52、50 D.54、52
5.性别与身高列联表如下: 男 女 总计 高(165 cm以上) 37 6 43 矮(165 cm以下) 4 13 17 总计 41 19 60
作出2×2列联表 → 计算随机变量K2的值 → 对照临界值作出结论 解析:根据题目所给的数据作出如下的列联表:
色盲 不色盲 总计

女 总计
38
6 44
442
514 956
480
520 1 000
根据列联表中所给的数据可以得: a=38,b=442,c=6,d=514,a+b=480,c+d= 520,a+c=44,b+d=956,n=1 000.
3.独立性检验. 利用随机变量K2来判断“两个分类变量有关系”的方法 定义 称为独立性检验.
nad-bc2 公式 K2=_____________________ a+bc+da+cb+d ,其中n=______________. a+b+c+d
①根据实际问题的需要确定容许推断“两个分类变量有 临界值 k0 .② 关系”犯错误概率的上界α,然后查表确定 ________ k________ ≥k0 利用公式计算随机变量K2的 ________ , 观测值 k .③如果 具体 就推断“X与Y有关系”,这种推断犯错误的概率不超过 步骤 α;否则,就认为在犯错误的概率不超过α的前提下不能 推断“X与Y有关系”,或者在样本数据中没有发现足够 证据支持结论“X与Y有关系”.

《1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)》教学案3

《1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)》教学案3

《1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)》教学案3 教学目标(一)知识与技能:通过本节知识的学习,了解独立性检验的基本思想和初步应用,能对两个分类变量是否有关做出明确的判断.明确对两个分类变量的独立性检验的基本思想具体步骤,会对具体问题作出独立性检验.(二)过程与方法:在本节知识的学习中,应使学生从具体问题中认识进行独立性检验的作用及必要性,树立学好本节知识的信心,在此基础上学习三维柱形图和二维柱形图,并认识它们的基本作用和存在的不足,从而为学习下面作好铺垫,进而介绍K的平方的计算公式和K的平方的观测值R的求法,以及它们的实际意义.从中得出判断“X与Y有关系”的一般步骤及利用独立性检验来考察两个分类变量是否有关系,并能较准确地给出这种判断的可靠程度的具体做法和可信程度的大小.最后介绍了独立性检验思想的综合运用(三)情感、态度与价值观:通过本节知识的学习,首先让学生了解对两个分类博变量进行独立性检验的必要性和作用,并引导学生注意比较与观测值之间的联系与区别,从而引导学生去探索新知识,培养学生全面的观点和辨证地分析问题,不为假想所迷惑,寻求问题的内在联系,培养学生学习数学、应用数学的良好的数学品质.加强与现实生活相联系,从对实际问题的分析中学会利用图形分析、解决问题及用具体的数量来衡量两个变量之间的联系,学习用图形、数据来正确描述两个变量的关系.明确数学在现实生活中的重要作用和实际价值.教学中,应多给学生提供自主学习、独立探究、合作交流的机会.养成严谨的学习态度及实事求是的分析问题、解决问题的科学世界观,并会用所学到的知识来解决实际问题. 教学重难点教学重点:理解独立性检验的基本思想及实施步骤.K的含义.教学难点:了解独立性检验的基本思想、了解随机变量2教学方法:诱思探究教学法学习方法:自主探究、观察发现、合作交流、归纳总结.教学过程一、复习准备:回归分析的方法、步骤,刻画模型拟合效果的方法(相关指数、残差分析)、步骤.二、讲授新课:1. 教学与列联表相关的概念:①分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别的变量称为分类变量. 分类变量的取值一定是离散的,而且不同的取值仅表示个体所属的类别,如性别变量,只取男、女两个值,商品的等级变量只取一级、二级、三级,等等. 分类变量的取值有时可用数字来表示,但这时的数字除了分类以外没有其他的含义. 如用“0”表示“男”,用“1”表示“女”.②列联表:分类变量的汇总统计表(频数表).一般我们只研究每个分类变量只取两个值,这样的列联表称为22⨯. 如吸烟与患肺癌的列联表:2. 教学三维柱形图和二维条形图的概念:由列联表可以粗略估计出吸烟者和不吸烟者患肺癌的可能性存在差异.(教师在课堂上用EXCEL软件演示三维柱形图和二维条形图,引导学生观察这两类图形的特征,并分析由图形得出的结论)3. 独立性检验的基本思想:①独立性检验的必要性(为什么中能只凭列联表的数据和图形下结论?):列联表中的数据是样本数据,它只是总体的代表,具有随机性,故需要用列联表检验的方法确认所得结论在多大程度上适用于总体.②独立性检验的步骤(略)及原理(与反证法类似):第一步:提出假设检验问题H0:吸烟与患肺癌没有关系↔H1:吸烟与患肺癌有关系第二步:选择检验的指标22()K()()()()n ad bca b c d a c b d-=++++(它越小,原假设“H:吸烟与患肺癌没有关系”成立的可能性越大;它越大,备择假设“H1:吸烟与患肺癌有关系”成立的可能性越大.第三步:查表得出结论1.三维柱形图中柱的高度表示的是( )A .各分类变量的频数B .分类变量的百分比C .分类变量的样本数D .分类变量的具体值解析: 三维柱形图中柱的高度表示图中各个频数的相对大小.选A2. 统计推断,当______时,有95 %的把握说事件A 与B 有关;当______时,认为没有充分的证据显示事件A 与B 是有关的.解析:当841.3>k 时,就有95 %的把握说事件A 与B 有关,当076.2≤k 时认为没有充分的证据显示事件A 与B 是有关的.3.为了探究患慢性气管炎与吸烟有无关系,调查了却339名50岁以上的人,结果如下表所示,据此数据请问:50岁以上的人患慢性气管炎与吸烟习惯有关系吗?分析:有表中所给的数据来计算2K 的观测值k ,再确定其中的具体关系. 解:设患慢性气管炎与吸烟无关.a=43,b=162,c=13,d=121,a+b=205,c+d=134, a+c=56,b+d=283,n=339 所以2K 的观测值为469.7))()()(()(2==+++-=d b c a d c b a bc ad n k .因此635.6>k ,故有99%的把握认为患慢性气管炎与吸烟有关.四,课后练习:1. 在三维柱形图中,主对角线上两个柱形高度的乘积与副对角线上的两个柱形的高度的乘积相差越大两个变量有关系的可能性就( )A.越大B.越小C.无法判断D.以上都不对 2.下列关于三维柱形图和二维条形图的叙述正确的是: ( ) A .从三维柱形图可以精确地看出两个分类变量是否有关系B .从二维条形图中可以看出两个变量频数的相对大小,从三维柱形图中无法看出相对频数的大小C .从三维柱形图和二维条形图可以粗略地看出两个分类变量是否有关系D .以上说法都不对3.对分类变量X 与Y 的随机变量2K 的观测值K ,说法正确的是() A . k 越大," X 与Y 有关系”可信程度越小; B . k 越小," X 与Y 有关系”可信程度越小; C . k 越接近于0," X 与Y 无关”程度越小 D . k 越大," X 与Y 无关”程度越大4. 在吸烟与患肺病这两个分类变量的计算中,下列说法正确的是( )A.若K 2的观测值为k=6.635,我们有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系,那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病;B.从独立性检验可知有99%的把握认为吸烟与患肺病有关系时,我们说某人吸烟,那么他有99%的可能患有肺病;C.若从统计量中求出有95% 的把握认为吸烟与患肺病有关系,是指有5% 的可能性使得推判出现错误;D.以上三种说法都不正确.5.若由一个2*2列联表中的数据计算得k 2=4.013,那么有 把握认为两个变量有关系6.某高校“统计初步”课程的教师随机调查了选该课的一些学生情况,具体数据如下表:250(1320107) 4.84423272030k ⨯⨯-⨯=≈⨯⨯⨯因为23.841K ≥,所以判定主修统计专业与性别有关系,那么这种判断出错的可能性为 ____;7.在对人们的休闲方式的一次调查中,共调查了124人,其中女性70人,男性54人.女性中有43人主要的休闲方式是看电视,另外27人主要的休闲方式是运动;男性中有21人主要的休闲方式是看电视,另外33人主要的休闲方式是运动.(1)根据以上数据建立一个2×2的列联表; (2)判断性别与休闲方式是否有关系. 参考答案1.A2.C3.B4.C5. 95%6. 5%7.解:(1)2×2的列联表计算2124(43332721) 6.20170546460k ⨯⨯-⨯=≈⨯⨯⨯因为 5.024k ≥,所以有理由认为假设“休闲方式与性别无关”是不合理的, 即有97.5%的把握认为“休闲方式与性别有关”五,课时小结你能根据上例“吸烟与患肺癌的案例探究”总结“独立性检验”的具体做法步骤第一步:根据实际问题需要的可信程度确定临界值;第二步:利用公式计算随机变量K 2的观测值k ;第三步:查对临界值表得出结论. 六,布置作业:。

人教A版 选修1-2 1.2 独立性检验的基本思想及初步应用 教案

人教A版 选修1-2  1.2 独立性检验的基本思想及初步应用   教案

[核心必知]1.预习教材,问题导入根据以下提纲,预习教材P 10~P 15的内容,回答下列问题. 阅读教材P 10“探究”的内容,思考: (1)是否吸烟、是否患肺癌是什么变量? 提示:分类变量.(2)吸烟与患肺癌之间的关系还是前面我们研究的线性相关关系吗? 提示:不是.(3)如何研究吸烟是否对患肺癌有影响? 提示:独立性检验. 2.归纳总结,核心必记 (1)分类变量变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这样的变量称为分类变量. (2)列联表①定义:列出的两个分类变量的频数表称为列联表. ②2×2列联表一般地,假设有两个分类变量X 和Y ,它们的取值分别为{x 1,x 2}和{y 1,y 2},其样本频数列联表(称为2×2列联表)为(3)等高条形图①图形与表格相比,更能直观地反映出两个分类变量间是否相互影响,常用等高条形图展示列联表数据的频率特征.②通过直接计算或观察等高条形图发现a +b a 和c +d c相差很大,就判断两个分类变量之间有关系.(4)独立性检验(1)有人说:“在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为吸烟和患肺癌有关,是指每100个吸烟者中就会有99个患肺癌的.”你认为这种观点正确吗?为什么?提示:观点不正确.犯错误的概率不超过0.01说明的是吸烟与患肺癌有关的程度,不是患肺癌的百分数.(2)应用独立性检验的基本思想对两个变量间的关系作出的推断一定是正确的吗? 提示:不一定.所有的推断只代表一种可能性,不代表具体情况. (3)下面是2×2列联表.则表中a ,b 提示:a =46-13=33,b =33+a =33+33=66.[课前反思](1)分类变量的定义是什么?(2)列联表的定义是什么?2×2列联表中的各个数据有什么意义?(3)什么是等高条形图,有什么作用?(4)独立性检验的内容是什么?讲一讲1.在对人们饮食习惯的一次调查中,共调查了124人,其中六十岁以上的70人,六十岁以下的54人.六十岁以上的人中有43人的饮食以蔬菜为主,另外27人则以肉类为主;六十岁以下的人中有21人饮食以蔬菜为主,另外33人则以肉类为主.请根据以上数据作出饮食习惯与年龄的列联表,并利用a +b a 与c +d c判断二者是否有关系.[尝试解答] 2×2列联表如下:年龄在六 十岁以上 年龄在六 十岁以下 总计 饮食以蔬菜为主 43 21 64 饮食以肉类为主27 33 60 总计7054124a +b a =6443=0.671 875.c +d c =6027=0.45.显然二者数据具有较为明显的差距,据此可以在某种程度上认为饮食习惯与年龄有关系.(1)作2×2列联表时,关键是对涉及的变量分清类别.计算时要准确无误.(2)利用2×2列联表分析两个分类变量间的关系时,首先要根据题中数据获得2×2列联表,然后根据频率特征,即将a +b a 与c +d c c +d d的值相比,直观地反映出两个分类变量间是否相互影响,但方法较粗劣.练一练1.假设有两个分类变量X 与Y ,它们的可能取值分别为{x 1,x 2}和{y 1,y 2},其2×2列联表为:y 1y 2x 1 1018 x 2m26则当m 取下面何值时,X 与Y A .8 B .9 C .14 D .19解析:选C 由10×26≈18m ,解得m ≈14.4,所以当m =14时,X 与Y 的关系最弱.讲一讲2.某学校对高三学生作了一项调查发现:在平时的模拟考试中,性格内向的学生426人中有332人在考前心情紧张,性格外向的学生594人中有213人在考前心情紧张,作出等高条形图,利用图形判断考前心情紧张与性格类型是否有关系.[尝试解答] 作列联表如下:性格内向 性格外向 总计 考前心情紧张 332 213 545 考前心情不紧张94 381 475 总计4265941 020图中阴影部分表示考前心情紧张与考前心情不紧张中性格内向的人数的比例,从图中可以看出考前心情紧张的样本中性格内向的人数占的比例比考前心情不紧张样本中性格内向的人数占的比例高,可以认为考前紧张与性格类型有关.利用等高条形图判断两个分类变量是否相关的步骤:练一练2.在调查的480名男人中有38人患色盲,520名女人中有6名患色盲,试利用图形来判断色盲与性别是否有关?解:根据题目给出的数据作出如下的列联表:色盲不色盲总计男38442480女6514520总计449561000从等高条形图来看,在男人中患色盲的比例要比在女人中患色盲的比例大得多,因此,我们认为患色盲与性别是有关系的.讲一讲3.研究人员选取170名青年男女大学生为样本,对他们进行一种心理测验.发现有60名女生对该心理测验中的最后一个题目的反应是:作肯定的有22名,否定的有38名;110名男生在相同的项目上作肯定的有22名,否定的有88名.问:性别与态度之间是否存在某种关系?用独立性检验的方法判断.(链接教材P 13-例1)附:P (K 2≥k 0)0.10 0.05 0.025 k 02.7063.8415.024[尝试解答]肯定 否定 总计 男生 22 88 110 女生 22 38 60 总计44126170根据2×2k =110×60×44×126170×(22×38-22×88≈5.622>5.024.所以在犯错误的概率不超过0.025的前提下,认为“性别与态度有关系”.根据题意列出2×2列联表,计算K 2的观测值,如果K 2的观测值很大,说明两个分类变量有关系的可能性很大;如果K 2的观测值比较小,则认为没有充分的证据显示两个分类变量有关系.练一练3.在一次天气恶劣的飞机航程中,调查了男女乘客在飞机上晕机的情况:男乘客晕机的有24人,不晕机的有31人;女乘客晕机的有8人,不晕机的有26人.请你根据所给数据判定:在天气恶劣的飞机航程中,男乘客是否比女乘客更容易晕机?附:P (K 2≥k 0)0.10 0.05 k 02.7063.848解:根据题意,列出 晕机 不晕机 总计由公式可得K 2的观测值k =(a +b n(ad -bc=55×34×32×5789(24×26-31×8≈3.689>2.706,故在犯错误的概率不超过0.10的前提下,认为“在天气恶劣的飞机航程中男乘客比女乘客更容易晕机”.——————————————[课堂归纳·感悟提升]——————————1.本节课的重点是用2×2列联表、等高条形图分析两个分类变量间的关系以及独立性检验.2.本节课要重点掌握的规律方法(1)用2×2列联表分析两分类变量间的关系,见讲1; (2)用等高条形图分析两分类变量间的关系,见讲2; (3)独立性检验,见讲3.3.解决一般的独立性检验问题的步骤:(1)通过列联表确定a ,b ,c ,d ,n 的值,根据实际问题需要的可信程度确定临界值k 0; (2)利用K 2=(a +b n(ad -bc 求出K 2的观测值k ;(3)如果k ≥k 0,就推断“两个分类变量有关系”,这种推断犯错误的概率不超过α,否则就认为在犯错误的概率不超过α的前提下不能推断“两个分类变量有关系”.其中第(2)步易算错K 2的值,是本节课的易错点.课下能力提升(二) [学业水平达标练]题组1 用2×2列联表分析两分类变量间的关系 1.分类变量X 和Y 的列联表如下:A .ad -bc 越小,说明X 与Y 关系越弱B .ad -bc 越大,说明X 与Y 关系越强C .(ad -bc )2越大,说明X 与Y 关系越强 D .(ad -bc )2越接近于0,说明X 与Y 关系越强解析:选C |ad -bc |越小,说明X 与Y 关系越弱,|ad -bc |越大,说明X 与Y 关系越强.2.假设有两个变量X 与Y ,它们的取值分别为x 1,x 2和y 1,y 2,其列联表为:( ) A .a =50,b =40,c =30,d =20 B .a =50,b =30,c =40,d =20 C .a =20,b =30,c =40,d =50 D .a =20,b =30,c =50,d =40解析:选D 当(ad -bc )2的值越大,随机变量K 2=(a +b n(ad -bc的值越大,可知X 与Y 有关系的可能性就越大.显然选项D 中,(ad -bc )2的值最大.3.某电视台在一次对收看文艺节目和新闻节目观众的抽样调查中,随机抽取了100名电视观众,相关的数据如下表所示:填“是”或“否”).解析:因为在20至40岁的58名观众中有18名观众收看新闻节目,而大于40岁的42名观众中有27名观众收看新闻节目,即a +b b =5818,c +d d =4227,两者相差较大,所以经直观分析,收看新闻节目的观众与年龄是有关的.答案:是题组2 用等高条形图分析两分类变量间的关系4.如图是调查某地区男女中学生喜欢理科的等高条形图,阴影部分表示喜欢理科的百分比,从图中可以看出( )A .性别与喜欢理科无关B .女生中喜欢理科的百分比为80%C .男生比女生喜欢理科的可能性大些D .男生不喜欢理科的比为60%解析:选C 从图中可以分析,男生喜欢理科的可能性比女生大一些. 5.观察下列各图,其中两个分类变量x ,y 之间关系最强的是( )解析:选D 在四幅图中,D 图中两个深色条的高相差最明显,说明两个分类变量之间关系最强.6.为了研究子女吸烟与父母吸烟的关系,调查了一千多名青少年及其家长,数据如下:解:等高条形图如图所示:由图形观察可以看出父母吸烟者中子女吸烟的比例要比父母不吸烟者中子女吸烟的比例高,因此可以在某种程度上认为“子女吸烟与父母吸烟有关系”.题组3 独立性检验7.在一项中学生近视情况的调查中,某校男生150名中有80名近视,女生140名中有70名近视,在检验这些中学生眼睛近视是否与性别有关时用什么方法最有说服力( ) A.平均数与方差 B.回归分析C.独立性检验 D.概率解析:选C 判断两个分类变量是否有关的最有效方法是进行独立性检验.8.对于分类变量X与Y的随机变量K2的观测值k,下列说法正确的是( )A.k越大,“X与Y有关系”的可信程度越小B.k越小,“X与Y有关系”的可信程度越小C.k越接近于0,“X与Y没有关系”的可信程度越小D.k越大,“X与Y没有关系”的可信程度越大解析:选B k越大,“X与Y没有关系”的可信程度越小,则“X与Y有关系”的可信程度越大,即k越小,“X与Y有关系”的可信程度越小.9.在吸烟与患肺病是否相关的判断中,有下面的说法:①若K2的观测值k>6.635,则在犯错误的概率不超过0.01的前提下,认为吸烟与患肺病有关系,那么在100个吸烟的人中必有99人患有肺病;②从独立性检验可知在犯错误的概率不超过0.01的前提下,认为吸烟与患肺病有关系时,若某人吸烟,则他有99%的可能患有肺病;③从独立性检验可知在犯错误的概率不超过0.05的前提下,认为吸烟与患肺病有关系时,是指有5%的可能性使得推断错误.其中说法正确的是________.解析:K2是检验吸烟与患肺病相关程度的量,是相关关系,而不是确定关系,是反映有关和无关的概率,故说法①不正确;说法②中对“确定容许推断犯错误概率的上界”理解错误;说法③正确.答案:③10.为了解决高二年级统计案例入门难的问题,某校在高一年级的数学教学中设有试验班,着重加强统计思想的渗透,下面是高二年级统计案例的测验成绩统计表(单位:分)的一部分,试分析试验效果.附:k =(a +b n(ad -bc=50×50×44×56100(32×38-18×12≈16.234. 因为16.234>6.635,所以,在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为高二年级统计案例的测试成绩与高一年级数学教学中增加统计思想的渗透有联系.[能力提升综合练]1.利用独立性检验对两个分类变量是否有关系进行研究时,若有99.5%的把握认为事件A 和B 有关系,则具体计算出的数据应该是( )A .k ≥6.635B .k <6.635C .k ≥7.879D .k <7.879解析:选C 有99.5%的把握认为事件A 和B 有关系,即犯错误的概率为0.5%,对应的k 0的值为7.879,由独立性检验的思想可知应为k ≥7.879.2.通过随机询问110名性别不同的大学生是否爱好某项运动,得到如下的列联表:由K 2=(a +b n(ad -bc 算得,观测值k =60×50×60×50≈7.8. 附表:A .有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”B .有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别无关”C .在犯错误的概率不超过0.1% 的前提下,认为“爱好该项运动与性别有关”D .在犯错误的概率不超过0.1% 的前提下,认为“爱好该项运动与性别无关” 解析:选A 由k ≈7.8及P (K 2≥6.635)=0.010可知,在犯错误的概率不超过1%的前提下认为“爱好该项运动与性别有关”,也就是有99%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”.3.某人研究中学生的性别与成绩、视力、智商、阅读量这4个变量的关系,随机抽查了52名中学生,得到统计数据如表1至表4,则与性别有关联的可能性最大的变量是( )表1表3A .成绩B .视力C .智商D .阅读量解析:选D 因为K 12=16×36×32×2052×(6×22-14×10=16×36×32×2052×82,K 22=16×36×32×2052×(4×20-16×12=16×36×32×2052×1122,k 32=16×36×32×2052×(8×24-12×8=16×36×32×2052×962, K 42=16×36×32×2052×(14×30-6×2=16×36×32×2052×4082,则有K 42>K 22>K 32>K 12,所以阅读量与性别有关联的可能性最大. 4.下列关于K 2的说法中,正确的有________. ①K 2的值越大,两个分类变量的相关性越大; ②K 2的计算公式是K 2=(a +b n(ad -bc ;③若求出K 2=4>3.841,则有95%的把握认为两个分类变量有关系,即有5%的可能性使得“两个分类变量有关系”的推断出现错误;④独立性检验就是选取一个假设H 0条件下的小概率事件,若在一次试验中该事件发生了,这是与实际推断相抵触的“不合理”现象,则作出拒绝H 0的推断.解析:对于①,K 2的值越大,只能说明我们有更大的把握认为二者有关系,却不能判断相关性大小,故①错;对于②,(ad -bc )应为(ad -bc )2,故②错;③④对.答案:③④5.某班主任对全班50名学生作了一次调查,所得数据如表:)在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为喜欢玩电脑游戏与认为作业多有关.解析:查表知若要在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为喜欢玩电脑游戏与认为作业多有关,则临界值k 0=6.635,本题中,k ≈5.059<6.635,所以不能在犯错误的概率不超过0.01的前提下认为喜欢玩电脑游戏与认为作业多有关.答案:不能6.随着生活水平的提高,人们患肝病的越来越多,为了解中年人患肝病与经常饮酒是否有关,现对30名中年人进行了问卷调查得到如下列联表:已知在全部30人中随机抽取1人,抽到肝病患者的概率为15.(1)请将上面的列联表补充完整,并判断是否有99.5%的把握认为患肝病与常饮酒有关?说明你的理由;(2)现从常饮酒且患肝病的中年人(恰有2名女性)中,抽取2人参加电视节目,则正好抽到一男一女的概率是多少?参考数据:解:(1)设患肝病中常饮酒的人有x 人,30=15,x =6.由已知数据可求得K 2=10×20×8×22≈8.523>7.879,因此有99.5%的把握认为患肝病与常饮酒有关.(2)设常饮酒且患肝病的男性为A ,B ,C ,D ,女性为E ,F ,则任取两人有AB ,AC ,AD ,AE ,AF ,BC ,BD ,BE ,BF ,CD ,CE ,CF ,DE ,DF ,EF ,共15种.其中一男一女有AE ,AF ,BE ,BF ,CE ,CF ,DE ,DF ,共8种.故抽出一男一女的概率是P =158.7.某食品厂为了检查甲乙两条自动包装流水线的生产情况,随机在这两条流水线上各抽取40件产品作为样本称出它们的质量(单位:克),质量值落在(495,510]的产品为合格品,否则为不合格品.表1是甲流水线样本频数分布表,图1是乙流水线样本频率分布直方图.表1 甲流水线样本频数分布表(1)根据上表数据作出甲流水线样本频率分布直方图;(2)若以频率作为概率,试估计从两条流水线分别任取1件产品,该产品恰好是合格品的概率分别是多少;(3)由以上统计数据作出2×2列联表,并回答在犯错误的概率不超过多少的前提下认为“产品的包装质量与两条要自动包装流水线的选择有关”.解:(1)甲流水线样本频率分布直方图如下:(2)由表1知甲样本合格品数为8+14+8=30,由图1知乙样本中合格品数为(0.06+0.09+0.03)×5×40=36, 故甲样本合格品的频率为4030=0.75, 乙样本合格品的频率为4036=0.9, 据此可估计从甲流水线任取1件产品, 该产品恰好是合格品的概率为0.75. 从乙流水线任取1件产品, 该产品恰好是合格品的概率为0.9. (3)2×2列联表如下:因为K2的观测值k=(a+b=66×14×40×40≈3.117>2.706,所以在犯错误的概率不超过0.1的前提下认为产品的包装质量与两条自动包装流水线的选择有关.。

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用教学目标:1. 了解独立性检验的基本思想及其在实际问题中的应用。

2. 学会使用假设检验方法判断两个分类变量之间是否具有独立性。

3. 掌握利用独立性检验解决实际问题的基本步骤。

教学内容:第一章:独立性检验的基本思想1.1 独立性检验的定义1.2 独立性检验的基本原理1.3 独立性检验的应用场景第二章:列联表与卡方检验2.1 列联表的定义及制作2.2 卡方检验的原理及计算2.3 卡方检验的判断标准第三章:假设检验方法3.1 假设检验的定义及类型3.2 独立性检验的假设条件3.3 独立性检验的步骤及注意事项第四章:实际问题中的应用4.1 案例一:产品质量检验4.2 案例二:消费者偏好调查4.3 案例三:疾病与性别关系的分析第五章:总结与拓展5.1 独立性检验在实际问题中的应用范围5.2 独立性检验的局限性5.3 独立性检验与其他统计方法的比较教学方法:1. 讲授:讲解独立性检验的基本思想、原理及应用。

2. 案例分析:分析实际问题,引导学生运用独立性检验解决问题。

3. 小组讨论:分组讨论案例,培养学生的合作与交流能力。

4. 练习与反馈:布置课后习题,及时了解学生掌握情况,给予针对性的指导。

教学评估:1. 课后习题:检验学生对课堂内容的掌握程度。

2. 案例分析报告:评估学生在实际问题中运用独立性检验的能力。

3. 课堂表现:观察学生在课堂讨论、提问等方面的参与度。

教学资源:1. 教材:独立性检验相关章节。

2. 案例材料:产品质量检验、消费者偏好调查、疾病与性别关系等实际问题。

3. 计算器:用于计算卡方值及概率。

教学时数:1. 共计4课时,每课时45分钟。

2. 分配如下:第一章1课时,第二章1课时,第三章1课时,第四章1课时。

第六章:多组独立性检验6.1 多组独立性检验的定义6.2 多组独立性检验的方法6.3 多组独立性检验的应用案例第七章:非参数检验7.1 非参数检验的定义及意义7.2 非参数检验方法简介7.3 独立性检验与非参数检验的比较第八章:独立性检验的软件操作8.1 统计软件的选择与操作8.2 独立性检验的软件实现8.3 结果解读与分析第九章:独立性检验在实际问题中的应用案例分析9.1 案例一:市场调查与分析9.2 案例二:教育公平性研究9.3 案例三:医学研究中的应用第十章:总结与展望10.1 独立性检验在统计学中的地位与作用10.2 独立性检验的发展趋势10.3 独立性检验在未来的挑战与机遇教学方法:1. 讲授:讲解多组独立性检验、非参数检验及软件操作相关知识。

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用教案
超重 偏高 不偏高 合计 4 3 7 不超重 1 12 13 合计 5 15 20
(四)课堂小结,感悟提高 课堂小结,
知识梳理 背景分析
三维柱形图
二维条形图
列联表 学生进行思考
分类变量之间关系
独立性检验
后总结, 教师进行概 括。 让本节课所学的
(五)课后作业,学以至用 课后作业, 课本第 18 页 (六)板书设计 第 1 题和第 2 题
2

0.025 5.024
0.010 6.635
0.005 7.879
0.001 10.828 熟 练 运 用 K2 公式进行独立性检

k0
独 立 性 检 验 随 机 变 量 K2 值 的 计 算 公 式 :
验。
K2 =
n(ad − bc) 2 (其中 n = a + b + c + d ) (a + b)(c + d )(a + c)(b + d )

结, 进一步加深学生 对独立性检验思想 的理解。
(三)课堂练习,夯实基础 课堂练习,
1、应用举例 在某医院, 因为患心脏病而住院的 665 名男性病人中, 214 有 练习 1、 人秃顶,而另外 772 名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有 175 人 秃顶。能够以 99 %的把握认为“秃顶与患心脏病”有关系吗? 让学生复习列 联表的制作方法, 运 用独立性检验的思 想解决实际问题。
k0
3.841
6.635
10.828
n(ad − bc) 2 K = (a + b)(c + d )(a + c)(b + d )
2

(完整)独立性检验的基本思想及其初步应用教学设计

(完整)独立性检验的基本思想及其初步应用教学设计

《独立性检验的基本思想及其初步应用》教学设计邹晓利两当一中《独立性检验的基本思想及其初步应用》教学设计两当一中邹晓利【教学目标】1.知识与技能:通过对典型案例的探究,了解独立性检验的基本思想,会对两个分类变量进行独立性检验,明确独立性检验的基本步骤,并能解决实际问题。

2.过程与方法:通过设置问题,引导学生自主发现、合作探究、归纳展示、质疑对抗,使学生成为课堂主体。

3.情感、态度与价值观:通过本节课学习,让学生体会统计方法在决策中的作用;合作探究的学习过程,使学生感受发现、探索的乐趣及成功展示的成就感,培养学生学习数学知识的积极态度。

【教学重点】了解独立性检验的基本思想及实施步骤。

【教学难点】K的含义。

独立性检验的基本思想;随机变量2【学情分析】本节课是在学习了统计、回归分析的基本思想及初步应用后,利用独立性检验进一步分析两个分类变量之间是否有关系,为以后学习统计理论奠定基础。

【教学方式】多媒体辅助,合作探究式教学。

【教学过程】一、情境引入,提出问题5月31日是世界无烟日,有关医学研究表明,许多疾病,例如:心脏病、癌症、脑血管病、肺病等都与吸烟有关,吸烟已经成为继高血压之后的第二号全球杀手。

这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢?[设计意图说明]好的课堂情景引入,能激发学生的求知欲,是新问题能够顺利解决的前提之一。

问题你认为吸烟与患肺癌有关系吗?怎样用数学知识说明呢?[设计意图说明]提出问题,引导学生自主探究,指明方向,步步深入。

二、阅读教材,探究新知1.分类变量对于性别变量,其取值为男和女两种:[设计意图说明]利用图像向学生展示变量的不同取值,更加形象的表示分类变量的概念。

这种变量的不同“值”表示个体所属的不同类别,像这样的变量称为分类变量。

生活中有很多这样的分类变量如:是否吸烟宗教信仰国籍民族……2.列联表为研究吸烟是否对患肺癌有影响,某肿瘤研究所随机地调查了9965人,得到如下结果:表3—7 吸烟与患肺癌列联表单位:人不患肺癌患肺癌总计不吸烟7775 42 7817吸烟2099 49 2148总计9874 91 9965 这样列出的两个分类变量的频数表,称为列联表(一般我们只研究每个分类变量只取两2 列联表)。

《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案新人教A版选修

《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案新人教A版选修

《独立性检验的基本思想及其初步应用》教案2(新人教A版选修1-2)课题:独立性检验的基本思想及其初步应用(第一课时)教学目标:1、理解独立性检验的基本思想;2、会从列联表、柱形图、条形图直观判断吸烟与患肺癌有关;3、了解随机变量K2的含义。

教学重点:理解独立性检验的基本思想。

教学难点:1、理解独立性检验的基本思想;2、了解随机变量K2的含义。

教学手段:多媒体课件。

教学方法:讲练结合。

教学过程:一、引入:问题:某医疗机构为了了解患肺癌与吸烟是否有关,进行了一次抽样调查,共调查了9965个成年人,其中吸烟者2148人,不吸烟者7817 人,调查结果是:吸烟的2148 人中49人患肺癌, 2099人不患肺癌;不吸烟的7817人中42人患肺癌, 7775人不患肺癌。

根据这些数据能否断定:患肺癌与吸烟有关?从问题"吸烟是否与患肺癌有关系"引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表,柱形图,和条形图的展示,使学生直观感觉到吸烟和患肺癌可能会有关系。

吸烟与肺癌列联表患肺癌不患肺癌总计吸烟4920992148不吸烟4277757817总计9198749965在不吸烟者中患肺癌的比重是 0.54%在吸烟者中患肺癌的比重是2.28%说明:吸烟者和不吸烟者患肺癌的可能性存在差异,吸烟者患肺癌的可能性大。

通过数据和图表分析,得到结论是:吸烟与患肺癌有关。

但这种结论能否推广到总体呢?要回答这个问题,就必须借助于统计理论来分析。

二、独立性检验就是检验两个分类变量是否有关的一种统计方法:用字母表示吸烟与患肺癌的列联表:不患肺癌患肺癌合计不吸烟aba+b吸烟cdc+d合计a+cb+da+b+c+d样本容量 n=a+b+c+d假设H0 : 吸烟与患肺癌没有关系。

则吸烟者中不患肺癌的的比例应该与不吸烟者中相应的比例差不多,即:作为检验在多大程度上可以认为"两个变量有关系"的标准。

三、结论:y1y2总计x1aba+bx2cdc+d总计a+cb+da+b+c+d2×2列联表1)如果P(k10.828)= 0.001表示有99.9%的把握认为"X与Y"有关系;2)如果P(k 7.879)= 0.005表示有99.5%的把握认为"X与Y"有关系;3)如果P(k 6.635)= 0.01 表示有 99% 的把握认为"X与Y"有关系;4)如果P(k 5.024)= 0.025表示有97.5%的把握认为"X与Y"有关系;5)如果P(k 3.841)= 0.05 表示有 95% 的把握认为"X与Y"有关系;6)如果P(k 2.706)= 0.10 表示有 90% 的把握认为"X与Y"有关系;7)如果P(k≤2.706) , 就认为没有充分的证据显示"X与Y" 有关系。

人教A版 选修1-2 独立性检验的基本思想及其初步应用(一) 教案

人教A版  选修1-2 独立性检验的基本思想及其初步应用(一) 教案
如果k>=6.635,就判断H0不成立,即认为“吸烟与患肺癌没有关系”
在该规则下,把结论h0错判成H0不成立的概率不会超过P(K2>=)=0.010这里计算的前提是H0成立。上面解决问题的想法类似于反正法,要判断“两个分类变量有关系”,首现假设该结论不成立。即H0:两个变量没有关系成立,在该假设下我们所构造的随机变量K2应该很小,如果由观测值数据计算得到的K2的观测值k很大,则断言H0不成立即认为“两个分类变量有关系”;如果观测值k很小,则说明在样本数据组没有发现足够理由拒绝H0。怎么样判断K2的观测值k是大还是小?这仅需要一个确定的整数k0,当k>=k0时就认为K2的观测值k大。此时相应于k0的判断规则:如果k>=k0,就认为“两个分类变量有关系”;否则就认为“两个分类变量没有关系”,我们称这样的一个k0为临界值。
上述利用随机变量K2判断“两个随机分类变量有关系”的方法称为独立性检验
目标三导
学做思一:独立性检验原理
列联表:列出两个变量的频数表。解决问题的想法类似于反正法,要判断“两个分类变量有关系”,首现假设该结论不成立。
即H0:两个变量没有关系成立,在该假设下我们所构造的随机变量K2应该很小,如果由观测值数据计算得到的K2的观测值k很大,则断言H0不成立即认为“两个分类变量有关系”;如果观测值k很小,则说明在样本数据组没有发现足够理由拒绝H0。怎么样判断K2的观测值k是大还是小?这仅需要一个确定的整数k0,当k>=k0时就认为K2的观测值k大。此时相应于k0的判断规则:如果k>=k0,就认为“两个分类变量有关系”;否则就认为“两个分类变量没有关系”,我们称这样的一个k0为临界值。
独立性检验原理
在假设H0下,如果推出了一个与H0相矛盾的小概率事件,就推断H0不成立,且该推论犯错误的概率不超过这个小概率。

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《独立性检验的基本思想及其初步应用》教学设计邹晓利两当一中《独立性检验的基本思想及其初步应用》教学设计两当一中邹晓利【教学目标】1.知识与技能:通过对典型案例的探究, 了解独立性检验的基本思想,会对两个分类变量进行独立性检验,明确独立性检验的基本步骤,并能解决实际问题。

2.过程与方法:通过设置问题,引导学生自主发现、合作探究、归纳展示、质疑对抗,使学生成为课堂主体。

3.情感、态度与价值观:通过本节课学习,让学生体会统计方法在决策中的作用;合作探究的学习过程,使学生感受发现、探索的乐趣及成功展示的成就感,培养学生学习数学知识的积极态度。

【教学重点】了解独立性检验的基本思想及实施步骤。

【教学难点】独立性检验的基本思想;随机变量K 2的含义。

【学情分析】本节课是在学习了统计、回归分析的基本思想及初步应用后,利用独立性检验进一步分析两个分类变量之间是否有关系,为以后学习统计理论奠定基础。

【教学方式】多媒体辅助,合作探究式教学。

【教学过程】一、情境引入,提出问题5 月 31 日是世界无烟日,有关医学研究表明,许多疾病,例如:心脏病、癌症、脑血管病、肺病等都与吸烟有关,吸烟已经成为继高血压之后的第二号全球杀手。

这些疾病与吸烟有关的结论是怎样得出的呢?[ 设计意图说明]好的课堂情景引入,能激发学生的求知欲,是新问题能够顺利解决的前提之一。

问题你认为吸烟与患肺癌有关系吗?怎样用数学知识说明呢?[ 意明]提出,引学生自主探究,指明方向,步步深入。

二、教材,探究新知1.分量于性量,其取男和女两种:[ 意明]利用像向学生展示量的不同取,更加形象的表示分量的概念。

种量的不同“ ”表示个体所属的不同,像的量称分量。

生活中有很多的分量如:是否吸烟宗教信仰国籍民族⋯⋯2. 列表研究吸烟是否患肺癌有影响,某瘤研究所随机地了9965 人,得到如下果:表 3—7吸烟与患肺癌列表位:人不患肺癌患肺癌不吸烟7775427817吸烟20994921489874919965列出的两个分量的数表,称列表(一般我只研究每个分量只取两个,的列表称 2 2 列表)。

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用一、教学目标1. 让学生理解独立性检验的基本思想,掌握独立性检验的步骤和应用。

2. 培养学生运用独立性检验解决实际问题的能力,提高学生的数据分析素养。

3. 引导学生运用数学软件或计算器进行独立性检验,培养学生的操作能力。

二、教学内容1. 独立性检验的基本思想(1)理解独立性检验的定义和作用。

(2)掌握独立性检验的基本步骤:提出假设、构造检验统计量、确定显著性水平、计算临界值、做出结论。

2. 独立性检验的初步应用(1)学会运用独立性检验解决实际问题,如判断两个分类变量是否独立。

(2)学会运用数学软件或计算器进行独立性检验,提高数据分析能力。

三、教学重点与难点1. 教学重点:(1)独立性检验的基本思想及步骤。

(2)独立性检验在实际问题中的应用。

(3)运用数学软件或计算器进行独立性检验。

2. 教学难点:(1)独立性检验步骤中构造检验统计量的方法。

(2)如何正确选择显著性水平。

四、教学方法与手段1. 教学方法:(1)讲授法:讲解独立性检验的基本思想和步骤。

(2)案例教学法:分析实际问题,引导学生运用独立性检验。

(3)实践操作法:让学生运用数学软件或计算器进行独立性检验。

2. 教学手段:(1)多媒体课件:展示独立性检验的基本思想和步骤。

(2)数学软件或计算器:让学生进行实际操作。

五、教学过程1. 导入新课:通过一个实际问题引入独立性检验的概念,激发学生的兴趣。

2. 讲解独立性检验的基本思想:讲解独立性检验的定义、作用和基本步骤,让学生理解独立性检验的基本思想。

3. 案例分析:分析一个实际问题,引导学生运用独立性检验,体会独立性检验在解决实际问题中的应用。

4. 实践操作:让学生运用数学软件或计算器进行独立性检验,培养学生的操作能力。

5. 总结与反思:总结本节课的主要内容,让学生巩固所学知识,并思考如何更好地运用独立性检验解决实际问题。

六、教学拓展1. 引导学生探讨独立性检验在实际应用中的局限性,如样本量对检验结果的影响。

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用教案

独立性检验的基本思想及初步应用教案教学目标:1. 了解独立性检验的基本思想及应用;2. 学会使用独立性检验进行数据分析;3. 能够解释独立性检验的结果及意义。

教学内容:一、独立性检验的基本思想1. 引入独立性检验的概念;2. 解释独立性检验的目的;3. 阐述独立性检验的基本步骤。

二、独立性检验的初步应用1. 介绍独立性检验的应用场景;2. 展示独立性检验的实际案例;3. 引导学生通过独立性检验分析数据。

三、独立性检验的计算方法1. 介绍独立性检验的计算方法;2. 解释卡方统计量的含义;3. 演示如何计算卡方统计量及p值。

四、独立性检验的结果解释1. 解释独立性检验的结果;2. 讲解如何判断假设检验的结果;3. 强调独立性检验的局限性。

五、独立性检验的实践操作1. 引导学生使用统计软件进行独立性检验;2. 分析实际数据,展示独立性检验的操作过程;教学方法:1. 采用案例教学法,结合实际数据进行分析;2. 利用统计软件进行独立性检验的演示;3. 引导学生进行小组讨论,分享学习心得。

教学评估:1. 课后作业:要求学生独立完成独立性检验的练习题;2. 课堂问答:提问学生关于独立性检验的概念及应用;3. 小组报告:评估学生在小组讨论中的表现及成果。

教学资源:1. 独立性检验的教学案例及数据;2. 统计软件及相关教学视频;3. 独立性检验的练习题及答案。

六、独立性检验的拓展应用1. 介绍独立性检验在其他领域的应用;2. 分析不同领域中独立性检验的实际案例;3. 引导学生探讨独立性检验的潜在拓展方向。

七、独立性检验的优缺点分析1. 阐述独立性检验的优点;2. 讨论独立性检验的局限性;3. 比较独立性检验与其他统计方法的差异。

八、独立性检验在实际研究中的应用案例1. 分享独立性检验在实际研究中的经典案例;2. 分析案例中独立性检验的使用方法和结果;3. 引导学生从案例中学习独立性检验的应用技巧。

九、独立性检验的敏感性分析1. 介绍独立性检验的敏感性分析概念;2. 解释敏感性分析在独立性检验中的作用;3. 演示如何进行独立性检验的敏感性分析。

教学设计5:1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用

教学设计5:1.2 独立性检验的基本思想及其初步应用

独立性检验的基本思想及其应用【学情分析】:在实际的问题中,经常会面临需要推断的问题,比如研制一种新药,需要推断此药是否有效?有人怀疑吸烟的人更容易患肺癌,那么吸烟是否与患肺癌有关呢?等等。

在对类似的问题作出推断时,我们不能仅凭主观意愿作出结论,需要通过试验来收集数据,并依据独立性检验的原理作出合理的分析推断.在本节的学习中,通过案例分析,使学生学会用假设检验的思想方法解决对于两个分类变量是否有关系的判断问题,并理解统计思维与确定性思维的差异。

【教学目标】:(1)知识与技能:理解分类变量的含义;会根据收集的数据列出2×2列联表,并会阅读三维柱形图和二维条形图,并粗略判断两个分类变量是否有关系;理解假设检验思想,会利用独立性检验精确判断两个分类变量是否有关系;(2)过程与方法:利用学生身边熟悉的问题引入分类变量是否相关的问题;运用统计学解决问题的一般思路引导学生;让学生经历假设检验思想的形成及运用过程,领会分析、总结的方法;(3)情感态度与价值观:通过提供适当的情境资料,吸引学生的注意力,激发学生的学习兴趣;在合作讨论中学会交流与合作,启迪思维,提高创新能力;通过实际问题的解决和从不同角度对问题的解决,可提高学生应用数学能力。

【教学重点】:理解独立性检验的基本思想及实施步骤。

【教学难点】:.(1)了解独立性检验的基本思想;(2)了解随机变量2K太大认为两个分类变量是有关系的。

K的含义,2【课前准备】:课件【教学过程设计】:同步练习与测试:(基础题)1、根据下表计算:计算随机变量的观测值k= 。

【解析】把表格补充完整≈⨯⨯⨯⨯-⨯=17812222872)358514337(3002k 4.512、独立性检验常作的图形是 和 。

【答案】三维柱形图 ,二维条形图3、两个临界值为3.841与6.635。

当2 3.841k ≤时,认为事件A 与B 是 (填“有关的”或“无关的”);当2 6.635k >时,有99%的把握说事件A 与B 是 (填“有关的”或“无关的”)。

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第一课时 1.2独立性检验的基本思想及其初步应用(一)
(共2课时)
教学要求:通过探究“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据的列联表、柱形图和条形图展示在吸烟者中患肺癌的比例比不吸烟者中患肺癌的比例高,让学生亲身体验独立性检验的实施步骤与必要性.
教学重点:理解独立性检验的基本思想及实施步骤.
教学难点:了解独立性检验的基本思想、了解随机变量2
K的含义.
教学过程:
一、复习准备:
回归分析的方法、步骤,刻画模型拟合效果的方法(相关指数、残差分析)、步骤.
二、讲授新课:
1. 教学与列联表相关的概念:
①分类变量:变量的不同“值”表示个体所属的不同类别的变量称为分类变量. 分类变量的取值一定是离散的,而且不同的取值仅表示个体所属的类别,如性别变量,只取男、女两个值,商品的等级变量只取一级、二级、三级,等等. 分类变量的取值有时可用数字来表示,但这时的数字除了分类以外没有其他的含义. 如用“0”表示“男”,用“1”表示“女”.
②列联表:分类变量的汇总统计表(频数表). 一
般我们只研究每个分类变量只取两个值,这样的列
联表称为22
⨯. 如吸烟与患肺癌的列联表:
2. 教学三维柱形图和二维条形图的概念:
由列联表可以粗略估计出吸烟者和不吸烟者患肺
癌的可能性存在差异.(教师在课堂上用EXCEL软件演示三维柱形图和二维条形图,引导学生观察这两类图形的特征,并分析由图形得出的结论)
3. 独立性检验的基本思想:
①独立性检验的必要性(为什么中能只凭列联表的数据和图形下结论?):列联表中的数据是样本数据,它只是总体的代表,具有随机性,故需要用列联表检验的方法确认所得结论在多大程度上适用于总体.
第一步:提出假设检验问题H
0:吸烟与患肺癌没有关系↔H
1
:吸烟与患肺癌有关系
第二步:选择检验的指标
2
2
()
K
()()()()
n ad bc
a b c d a c b d
-
=
++++
(它越小,原假设“H
:吸
烟与患肺癌没有关系”成立的可能性越大;它越大,备择假设“H
1
:吸烟与患肺癌有关系”成立的可能性越大.
教学要求:通过探究“吸烟是否与患肺癌有关系”引出独立性检验的问题,并借助样本数据
的列联表、柱形图和条形图展示在吸烟者中患肺癌的比例比不吸烟者中患肺癌的比例高,让学生亲身体验独立性检验的实施步骤与必要性.
教学重点:理解独立性检验的基本思想及实施步骤.
教学难点:了解独立性检验的基本思想、了解随机变量2K 的含义.
教学过程:
教学过程:
一、复习准备:
独立性检验的基本步骤、思想
二、讲授新课:
1. 教学例1:
例1 在某医院,因为患心脏病而住院的665名男性病人中,有214人秃顶;而另外772名不是因为患心脏病而住院的男性病人中有175名秃顶. 分别利用图形和独立性检验方法判断秃顶与患心脏病是否有关系?你所得的结论在什么范围内有效?
① 第一步:教师引导学生作出列联表,并分析列联表,引导学生得出“秃顶与患心脏病有关”的结论;
第二步:教师演示三维柱形图和二维条形图,进一步向学生解释所得到的统计结果; 第三步:由学生计算出2K 的值;
第四步:解释结果的含义.
② 通过第2个问题,向学生强调“样本只能代表相应总体”,这里的数据来自于医院的住院病人,因此题目中的结论能够很好地适用于住院的病人群体,而把这个结论推广到其他群体则可能会出现错误,除非有其它的证据表明可以进行这种推广.
2. 教学例2:
例 2 为考察高中生的性别与是否喜欢数学课程之间的关系,在某城市的某校高中生中随机
由表中数据计算得到K 的观察值. 在多大程度上可以认为高中生的性别与是否数学课程之间有关系?为什么?
(学生自练,教师总结)
强调:①使得2( 3.841)0.05P K ≥≈成立的前提是假设“性别与是否喜欢数学课程之间没有关系”.如果这个前提不成立,上面的概率估计式就不一定正确;
②结论有95%的把握认为“性别与喜欢数学课程之间有关系”的含义;
③在熟练掌握了两个分类变量的独立性检验方法之后,可直接计算2K 的值解决实际问题,而没有必要画相应的图形,但是图形的直观性也不可忽视.
3. 小结:独立性检验的方法、原理、步骤 三、巩固练习: 某市为调查全市高中生学习状况是否对生理健康有
影响,随机进行调查并得到如下的列联表:请问有
多大把握认为“高中生学习状况与生理健康有关”?。

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