2样本数据特征初步分析

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初二数学下册《样本与数据分析初步》教学案

初二下册样本与数据分析初步讲义

【要点导航】

1、抽样调查法，用样本的特性去估计总体的相应特性．

2、总体与个体，样本与样本容量．

3、平均数、中位数与众数．

4、方差、标准差．

【知识点例析】

一总体、个体、样本及样本容量的应用

例1 我市去年参加某次数学考试的人数为45368名，为了了解考生数学成绩情况，从中抽取了500名考生的数学成绩进行统计分析。在这个问题中，总体、个体、样本和样本容量各是多少？

点拨：解决此题，只要熟知总体、个体、样本和样本容量的概念即可。

解答：总体是所有考生数学成绩的全体，个体是每个考生的数学成绩，样本是被抽到的那500名考生的数学成绩的集体，样本容量为500。

总结：

对于本题的概念较多，要熟知总体、个体、样本和样本容量的概念的内涵。另外，如果要考察的对象内容比较笼统时，样本通常指的是人和物；如果要考察的对象内容是某一方面的特性时，这些特性常常以数据的形式呈现出来。

随堂变式：

1、调查某县农民家庭情况时，从中取出1000名农民进行统计，在这个问题中，总体是_ _________；个体是 ___________；总体的一个样本是___________；样本容量是___________。

2.为检测一批日光灯的寿命，从中抽样检测50个是日光灯的寿命。总体是_ _________；个体是__ _________；总体的一个样本是；样本容量是___________。

解答：1、该县的全体农民；每一个农民；从中取出1000名农民的集体；1000

2、这批日光灯的寿命的全体；每支日光灯的寿命；抽取的各支日光灯的寿命的集体；

初中数学人教版样本与数据分析初步2 人教版

教材对“合作学习”“探究活动”“设计题”“课题学习”栏目的设计，是期望由此促进教学方式的改革。
这也是我们课程改革的核心问题：改变学生的学习方式。
五、几个注意点
1、注意计算器、电脑等现代技术的应用 2、注意在实际情境中学习概念、更要注重提高学生应用数学知识的能力培养 3、注意课堂体现“数学味”
注意的几个提醒
1、注意计算器、电脑等现代技术的应用
本章的阅读材料着重介绍利用计算机求平均数、中位数和众数，意在渗透现代教学手段的运用，既为大多数学生开阔视野，也为一部分有条件的学生提供实践的机会。
2、注意在实际情境中学习概念、更要注重提高学生应用数学知识的能力培养
学数学，除了知识的灌输之外，根本上是要提高人的智力，一旦智力有了提高，就会在人们最不经意的地方发挥起它的作用来。----加里宁
的6名同学的平均分为74分,其中甲同学考了89分,
则除甲以外的5名同学的平均分为
分.
（06年浙江省绍兴市）如图是小敏五次射击成绩的图，根据图示信息，则此五次成绩的平均数是_____________ 环。
（04鹿泉20）在某旅游景区上山的一条小路上，有一些断断续续的台阶.图11是其中的甲、乙段台阶路的示意图.请你用所学过的有关统计知识（平均数、中位数、方差和极差）回答下列问题：
南浔南方锦绣实验学校何晓英

样本研究报告的基本特征

样本研究报告的基本特征包括以下几点：

1. 样本描述：报告中应详细描述样本的来源和选取方式，包括样本的数量、性别比例、年龄分布、地域分布等。

2. 研究目的：明确报告的研究目的和研究问题，描述为什么选择这个样本进行研究，并解释研究的背景和意义。

3. 方法描述：详细描述研究的方法设计，包括研究设计类型、数据收集方式、调查问卷设计、实验设计等。同时，也应详细说明统计分析的方法和软件使用。

4. 结果呈现：报告中应清晰地呈现样本研究的结果，可以使用表格、图表、描述性统计等形式来展示。同时，也需要对结果进行解读和分析，回答研究问题，并讨论结果与已有研究的一致性或差异性。

5. 结论和讨论：根据研究结果，报告应对研究问题进行总结和回答，并提出对未来研究的建议。同时，也可以讨论研究的局限性和可能的影响因素。

6. 参考文献：报告中应列出所有引用的文献，参考文献的格式应符合科学研究论文的要求。

7. 附录：如果需要，可以附加一些补充信息，如调查问卷、实验材料等。

以上是样本研究报告的基本特征，不同的研究领域和研究目的可能会有一些差异，在撰写报告时需要根据具体情况进行调整和补充。

数据分析中的数据探索

数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，从中提取有价值的信息和洞察，以支持决策和解决问题。在数据分析的过程中，数据探索是一个非常重要的环节，它包括对数据进行初步的探索性分析，以了解数据的特征、结构和潜在规律。本文将介绍数据分析中的数据探索的一般步骤和常用方法。

一、数据探索的步骤

1. 数据收集：首先需要收集相关的数据，可以是结构化的数据（如数据库中的

表格数据）或非结构化的数据（如文本、图像、音频等）。数据的收集可以通过调查问卷、观察、实验、网络爬虫等方式进行。

2. 数据清洗：在进行数据分析之前，需要对数据进行清洗，包括去除重复值、

处理缺失值、处理异常值等。清洗后的数据更加准确和可靠。

3. 数据可视化：通过可视化手段，将数据转化为图表、图像等形式，以便更直

观地观察和理解数据。常用的数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn、Tableau 等。

4. 描述性统计：通过计算数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，来

描述数据的分布和变化情况。描述性统计可以帮助我们了解数据的中心趋势、离散程度和偏态等特征。

5. 探索性数据分析：通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，来探索数据之

间的关系和趋势。探索性数据分析可以帮助我们发现数据中的模式、异常值和趋势等。

6. 相关性分析：通过计算相关系数（如皮尔逊相关系数）或绘制相关矩阵热图，来衡量不同变量之间的相关性。相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关系强度和方向。

7. 探索性模型分析：通过构建简单的模型（如线性回归模型、决策树模型等），来探索数据中的模式和规律。探索性模型分析可以帮助我们预测和解释数据。

样本数据特征初步分析

用直观方式显示定性变量
定性变量常常用非数值刻度来测量对这些变量可以进行分类
可以采用两种最为常见的图形来描述定性变量的分布饼图条形图
用直观方式显示定性变量 -- 饼图
饼图的圆圈代表了所有观察值的集合根据定性变量的类型数目将饼图分成几个部分
饼图每一部分的大小与每一类型的相对频数成正比
茎叶图形
例如,我们想将12个数据转换成一张茎叶图形 : 4.4 3.0 3.6 4.5 4.4 3.8 3.7 2.2 7.6 3.9 3.6 3.5
茎叶图形
2| 2 3| 0 5 6 6 7 8 9 4| 4 4 5 5| 6| 7| 6
用直观方式显示定量变量
三种最常使用的图形类型 -直方图
40 30 20 10
0
140.0 150.0 身高计数频数
160.0
170.0
180.0
190.0 200.0
用直观方式显示定量--分布曲线
图形显示了每一组的累积频数或相对累积频数它可以用“小于”或“大于” 来表示
100
80 60 40 20 0 140.0 150.0 160.0 身高. 累积计数频数 170.0 180.0 190.0
2 2 2
集中趋势测度
--未分组数据
举例: 有6名工人组成一个样本，请找出他们每周工资的中位

数据初步分析

点评：考察学生是否能够真正理解方差的概念和意义，而不是能否准确记忆公式本身。
（12南昌）25．我们约定：如果身高在选定标准的%范围之内都称为“普通身高”．为了解某校九年级男生中具有 “普通身高”的人数，我们从该校九年级男生中随机选出 10名男生，分别测量出他们的身高（单位：cm），收集并整理如下统计表：
及频数直方图，能对统计结果
用样本估计总体，能够根据数据的统计结果做出合理的判断和推测
数据统计及运用统计结果做
势，会计算简单的方差，
2.感悟数学思想，积累数学活动经验让学生从实际生活生产问题出发，引出数据的收集整理描述和分析
给学生提供了自主学习、合作交流的学习空间
用样本估计总体，能够根据数据的统计结果做出合理的判断和推测
20.3综合与实践（体重指数）
内容标准用样本估计总体，能够根据数据的统计结果做出合理的判断和推测
使学生了解并掌握数据的频数分布的方法通过实例理解组距频数及频数分布的意义
经使历学数据生处了理的解基并本过掌程握。数据的频数分布的方
数（数法1，2通我南们昌过从）实该25校．例九我理年们级约解男定组生：中如距随果频机身选高数出在及1选0名定频男标数生准，的分分%布范别围测的之量内出都他称们为的“身普高通（身单高位”：．cm为）了，解收某集校并九整年理级如男下生统中计具表有：“普通身高”的人据势意，义会计算简单的方差，

统计与数据分析

统计与数据分析是一门研究从数据中提取有用信息和洞察力的学科。它涵盖了收集、整理、描述和解释数据的方法和技巧。统计与数据分

析在各个领域中都有广泛的应用，从科学研究到商业决策，都离不开

它的支持和指导。本文将介绍统计与数据分析的基本概念、方法和应用，以及它对我们日常生活和社会发展的重要性。

一、统计与数据分析的基本概念

统计是指通过对样本数据的收集、整理和描述来推断总体特征的过程。它主要包括描述统计和推断统计两个方面。描述统计是对数据进

行汇总、整理和分析，以描述数据的集中趋势、离散程度和分布形态等。推断统计是根据样本数据推断总体特征，并给出相应的置信区间

和假设检验。

数据分析是运用统计方法和模型对数据进行建模和解释的过程。它

包括探索性数据分析、假设检验、回归分析、时间序列分析等多种技

术和方法。数据分析可以帮助我们发现数据中的规律和趋势，预测未

来趋势，支持决策和优化业务流程。

二、统计与数据分析的方法

1. 数据收集：数据收集是进行统计与数据分析的第一步。可以通过

调查问卷、实验观测、采样调查等方式获取数据。数据的选择和收集

方式应与研究目的和问题相匹配，以提高数据的可靠性和代表性。

2. 数据清洗：数据清洗是对收集来的原始数据进行筛选、整理、处理和纠错，以消除数据中的错误和噪声。数据清洗可确保后续分析的准确性和可信度。

3. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程。常用的描述统计方法包括均值、中位数、标准差、频数分布、柱状图和箱线图等。

4. 探索性数据分析：探索性数据分析是对数据进行可视化和初步分析，以识别数据中的模式和异常。通过绘制散点图、折线图、直方图等图形，可以观察数据之间的关系和趋势。

第3章：数据的初步统计分析

奔驰S600轿车
（1）该公司汽车的月平均生产量；（2）该公司某年汽车的平均生产成本。解：（1）34，45，57，35，56，47，87，34，54，60，56，45 （2）41.9885(万元)
7
二、离中趋势的测度
全距（）：又称极差，是统计数据中最大值与最小值之差。全距（range）：）： R=X（Maximum）-X（Minimum）四分位差(quartile deviation)：用来反映观测值在中位数周围的集中情况。四分位差越四分位差：大，统计数据的离散程度也越大。
例2：1950年我国总人口为5.5亿，1985年达到了10.5亿，共计增长了1.9倍。
年度 1950 1955 1960 1965 1970 1975 1980 1985 人口数(万人) 55196 61465 66207 72538 82992 92420 98705 104532 增长速度 1.114 1.077 1.096 1.144 1.114 1.068 1.089
X
Xe
Xo
Xo
Xe
X
当名数分布的偏斜度不很明显时，中位数、众数和算术平均数存在如下关系：中位数总是位于众数与算术平均数中间，中位数(Xe)与众数(Xo)之距离约为算术平均数(X)与中位数(Xe)之距离的2倍，即为：
• • • •
Xe-Xo=2（X-Xe） Xe=(Xo+2X)/3 X=(3Xe-Xo)/2 Xo=3Xe-2X

样本描述法的使用流程

1. 简介

样本描述法（Sample Description Method）是一种通过描述样本的特征和属性

来进行统计分析和可视化展示的方法。该方法主要适用于对数据样本进行初步分析和描述，帮助人们更好地理解数据的基本特征和分布情况。

2. 使用步骤

使用样本描述法进行数据分析可以按照以下步骤进行：

2.1. 收集数据

首先需要收集相关的数据样本。数据可以通过调查问卷、观察实验等方式获取，确保数据的准确性和可靠性。

2.2. 数据清洗与预处理

在进行数据分析之前，通常需要对数据进行清洗和预处理，以确保数据的完整

性和一致性。这一步骤包括去除重复数据、填充缺失值、处理异常值等。

2.3. 描述样本特征

接下来，需要对样本的特征进行描述。可以通过以下步骤描述样本的基本特征：•计算样本的中心趋势：通过计算样本的平均值、中位数、众数等指标来描述样本的中心趋势。

•计算样本的离散程度：通过计算样本的标准差、方差、极差等指标来描述样本的离散程度。

•描述样本的分布情况：可以使用直方图、箱线图等方式来描述样本的分布情况。

2.4. 数据可视化

在进行样本描述分析的过程中，可以采用数据可视化的方式来更好地理解数据

的特征和分布情况。常用的数据可视化方法包括绘制折线图、柱状图、散点图等。

2.5. 分析结果解释

最后，根据样本描述分析的结果，对数据进行解释和分析。可以根据样本描述

的特征和分布情况，进一步推测样本的潜在规律和趋势。

3. 注意事项

在使用样本描述法进行数据分析时，需要注意以下几点：

•样本的选择：样本的选择需要具有代表性，能够反映总体的基本特征。

样本数据的基本类型

样本数据在统计学和数据分析中具有非常重要的作用，可以从中得到有关特定领域的信息和见解。在数据分析中，样本数据的类型可以分为以下几个基本类型：

1.数值型数据：数值型数据是代表数量的数据，可以进一步分为连续型和离散型两种类型。连续型数据可以取任意值，例如身高、体重等连续变量；离散型数据只能取特定值，例如年龄、数量等离散变量。

2.分类型数据：分类型数据是将对象或者现象根据其中一种特性进行分组的数据。例如，性别可以分为男性和女性，颜色可以分为红、蓝、绿等分类。

3.顺序型数据：顺序型数据是指数据具有顺序或者等级关系的数据，但不能进行精确的测量。例如，学历可以分为小学、初中、高中、本科等等。

4.时间型数据：时间型数据是指时间上的数据，通常以日期、时间或者时间段来表示。例如，2024年1月1日，上午9点。

5.原始数据：原始数据是指第一次收集的未经过任何加工、处理的数据，也称为“生数据”或者“未处理数据”。

6.统计数据：统计数据是对原始数据进行汇总、计算和解释得到的数据。统计数据包括各类统计指标和统计图表。

7.抽样数据：抽样数据是从总体中随机选取部分个体或者观察值得到的数据。抽样数据可以代表整个总体，可以用来推断总体的特性和参数。

8.样本数据：样本数据是指研究中用来具体描述和分析总体特征或者进行统计推断的有限数量的数据。

在实际应用中，样本数据可以是定量的（数值型、分类型、顺序型、时间型）或者定性的（原始数据、统计数据、抽样数据、样本数据）。根据研究需求，可以选择适当的样本数据类型进行分析和解释。

统计学中的生物医学数据分析研究

生物医学数据具有极高的复杂性和多样性，例如，病理组织学图像、生物医学信号和基因表达谱等。这些数据是由各种不同的实验室设备、处理方法和分析工具生成的。对这些数据的分析和解释是生物医学研究的一个重要方面。统计学在生物医学数据分析中的作用日益重要，因为统计方法可以揭示这些数据中包含的信息，从而为生物医学研究提供有力的支持。

1. 数据初步分析

在生物医学数据分析中，首先需要进行数据初步分析，以了解数据的特征和分布。例如，可以使用基本的描述性统计方法，如均值、方差和分位数，来对数据进行统计摘要。此外，还可以使用图形方法，如柱状图、直方图和散点图等，可视化数据的分布特征。这些方法可以帮助研究人员获得数据的直观印象，为进一步的数据分析提供基础。

2. 假设检验

在生物医学数据分析中，研究人员常常需要检验某种假设是否成立。例如，对于两组数据，可以使用显著性检验来确定它们是否存在统计上的差异。常用的显著性检验方法包括t检验和方差分析。此外，在生物医学研究中，研究人员还需要进行多重假设检验来纠正可能出现的假阳性错误。

3. 数据建模

数据建模是生物医学数据分析中的另一个核心任务。数据建模的目的是通过建立一个适当的数学模型来对数据进行描述和解释。数据建模可以通过多元回归、分类和聚类等方法来实现。通过这些方法，研究人员可以获得数据中隐藏的规律，并从中发现生物医学现象的本质。

4. 生物医学图像分析

生物医学图像是生物医学研究中常见的数据类型，如MRI、CT、PET等。生物医学图像分析旨在从图像中提取有用的信息，如疾病标志物和器官体积等。生物医学图像分析主要包括图像配准、分割、特征提取和分类等步骤。这些步骤可以使用不同的算法和技术来实现，包括级联分类器、支持向量机和神经网络等。

数据分析中的数据探索

数据分析是指通过采集、整理、处理和解释数据，以提取实用信息、支持决策

和解决问题的过程。而数据探索是数据分析的第一步，通过对数据的初步探索，了解数据的特征、关系和趋势，为后续的数据分析和建模提供基础。

数据探索的目标是发现数据中的规律、异常和趋势，为后续的分析工作提供指导。下面将介绍数据探索的常用方法和步骤。

1. 数据采集和整理

在进行数据探索之前，首先需要采集相关的数据，并对数据进行整理和清洗。数据的采集可以通过调查问卷、实验观测、数据库查询等方式进行。数据整理包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等步骤，以确保数据的质量和完整性。

2. 描述性统计分析

描述性统计分析是数据探索的基础，通过计算数据的中心趋势、离散程度和

分布形态等指标，来描述数据的基本特征。常用的描述性统计方法包括均值、中位数、标准差、频数分布等。

3. 数据可视化

数据可视化是数据探索的重要手段，通过图表、图象等形式将数据可视化展示，匡助人们更直观地理解数据。常用的数据可视化方法包括直方图、散点图、折线图、饼图等，可以用来展示数据的分布、关系和趋势。

4. 相关性分析

相关性分析用于研究数据之间的关系，通过计算相关系数来衡量不同变量之

间的相关程度。常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等，可以匡助我们了解变量之间的线性或者非线性关系。

5. 探索性数据分析

探索性数据分析是一种基于图形和统计方法的数据分析方法，旨在发现数据

中的模式、异常和趋势。通过使用箱线图、散点矩阵图、热力图等工具，探索数据的结构和特征，为后续的建模和分析提供指导。

浙教版八年级第4章样本与数据分析初步教材分析

第4章样本与数据分析初步

本章着重学习统计方面知识，它是建立在七年级上册“数据与图表”的基础之上，既是前面“数据的收集和整理”的延续，又为后面学习“频数及其分布”做准备。统计与现实生活密切相关，平时人们都会自觉或不自觉地运用统计的方法去分析问题和解决问题。课本在本章相对集中地介绍有关统计的一些概念、原理和方法，意在强化学生的统计意识，以培养学生自觉地运用统计的知识和方法去解释、分析、处理、解决许许多多生活中遇到的实际问题。

本章的主要内容有抽样（包括总体、个体、样本、样本容量），平均数，中位数和众数，方差和标准差，以及统计量的选择与应用。平均数、中位数、众数是衡量一组数据集中程度的三个重要特征统计量，方差、标准差是衡量一组数据离散程度的两个重要特征统计量。这些内容都围绕实际问题展开，重视知识的应用，突出学生统计意识的渗透和统计能力的培养。

一、教科书内容和课程教学目标

1、本章的教学要求。

（1）通过丰富的实例，感受抽样的必要性，了解总体、个体、样本等概念,体会不同的抽样可能得到不同的结果。

（2）在具体的情境中理解并会计算加权平均数；根据具体问题，能选择合适的统计量（平均数、中位数、众数）表示数据的集中程度。

（3）探索如何表示一组数据的离散程度，会计算方差和标准差，并会用它们表示数据的离散程度。

（4）通过实例体会样本估计总体的思想，能用样本平均数、方差来估计总体平均数和方差，并能解决一些简单的实际问题。

2、本章教材分析

课本从一个学生比较熟悉的调查问题提出抽样的概念，并通过“做一做”的三个问题让学生感受抽样中可能会遇到的问题。例题的安排既是为了突出在抽样过程中样本选取重要性，说明不同的抽样方法可能得到不同的结果，又引出总体、

统计初步认识统计学和统计数据的收集和分析

统计初步认识统计学和统计数据的收集和分

析

统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科。它在各个领域中

都具有重要的应用，帮助人们了解和解释数据背后的潜在规律。本文

将初步介绍统计学的基本概念，以及统计数据的收集和分析方法。

一、统计学的基本概念

统计学是以观察和收集数据为基础，利用数理统计方法进行数据分

析和解释的一门学科。它可以通过对样本数据的研究来推测总体的性质，并在一定程度上预测未来的发展趋势。统计学的研究对象包括各

个领域中的各种现象和事件，通过统计方法可以对这些现象进行量化

和分析。

二、统计数据的收集

统计数据的收集是统计学的重要环节。在现实生活中，统计数据可

以通过不同的方式进行收集，包括观察、调查和实验等方法。

1. 观察：观察是通过直接观察现象或事件来收集数据的方法。例如，通过观察天气状况记录温度变化，或者观察人们的行为来推测他们的

喜好。

2. 调查：调查是通过设计问卷、面谈等方式来收集数据的方法。通

过问卷调查可以获得大规模、广泛的数据，从而更全面地了解人们的

态度和行为。

3. 实验：实验是为了研究某种因果关系而进行的数据收集方法。通过对受试者进行特定处理，观察其反应和结果，从而推断因果关系。

三、统计数据的分析

统计数据的分析是统计学的核心内容，主要目的是通过对数据的处理和分析，揭示数据背后的规律和趋势。

1. 描述统计分析：描述统计分析是对数据进行整理、汇总和描述的过程。通过计算数据的中心趋势（如均值、中位数）、离散程度（如标准差、方差）以及数据的分布形态（如频数分布表、直方图），我们可以对数据的特征进行量化和总结。

数据初步分析知识点总结

数据初步分析是数据处理的重要步骤之一，也是为了更好地了解数据特征和走向，为后续

深入分析提供重要的参考。在实际应用中，数据初步分析可以通过可视化、统计分析、描

述性分析等手段来进行，以了解数据的基本特点、分布规律和关系等。在本篇文章中，我

们将对数据初步分析的知识点进行总结和归纳，为读者提供一份系统的学习材料。

一、数据初步分析的基本概念

1. 数据初步分析的概念

数据初步分析是对收集到的数据进行最基本的分析和处理，主要目的是了解数据的特点、

趋势和规律，为后续的进一步分析和决策提供参考。数据初步分析一般包括数据的质量检查、数据的可视化展现、数据的统计分析等内容。

2. 数据初步分析的意义

数据初步分析的意义主要体现在以下几个方面：首先，可以通过初步分析了解数据的概貌，为进一步分析提供基础；其次，可以通过对数据的可视化展示，帮助用户更直观地了解数

据特征和规律；最后，可以通过统计分析等手段，发现数据之间的重要关系，为决策提供

支持。

二、数据初步分析的方法和步骤

1. 数据初步分析的方法

数据初步分析一般可以采用可视化分析、描述性分析、相关性分析等方法来进行。其中，

可视化分析主要用于展现数据的分布情况和趋势变化，可以通过绘制散点图、折线图、柱

状图等来展现数据特征；描述性分析主要用于对数据的基本特征进行描述，包括均值、标

准差、偏度、峰度等指标；相关性分析主要用于了解不同变量之间的相关关系，可以通过

计算相关系数、绘制散点图等来进行。

2. 数据初步分析的步骤

数据初步分析一般可以分为以下几个步骤进行：首先，进行数据质量的检查和清洗，包括

八年级上册数学单元测试题ess 第4章样本与数据分析初步

八年级上册数学单元测试题

第4章样本与数据分析初步

一、选择题

1．某班50名学生右眼视力的检查结果如下表所示：

那么该班学生右眼视力的众数和中位数分别是（）

A．4．9和4．8 B． 4．9和4．7 C．4．9和4．6 D．4．8和4．7

答案：B

2．为了调查某校八年级学生的身高情况，现在对该校八年级（1）班的全班学生进行调查．

下列说法中，正确的是（）

A．总体是该校八年级学生

B．总体是该校八年级学生的身高

C．样本是该校八年级（1）班学生

D．个体是该校八年级的每个学生

答案：B

3．有下列三个调查：①了解杭州市今年夏季冷饮市场冰琪淋的质量；②调查八年级（1）班50名学生的身高；③了解一本300页的书稿的错别字个数．其中不适合采用普查而适合采用抽样调查方式的有（）

A．3个B．2个C．1个D．0个

答案：C

4．10名工人某天生产同一种零件，生产的件数分别是：15，17，14，10，15，17，17，16，14，12．若其平均数为a，中位数为 b，众数为c，则有（）

A．a>b>c B．b>c>a C． c>a>b D．c>b>a

答案：D

5．若干名工人某天生产同一种零件，生产的零件数整理成条形图（如图）,设他们生产零件的平均数为a，中位数为b，众数为c，则有（）

A．b>a>c B．c>a>b C．a>b>c D．b>c>a

答案：A

6．已知某样本的方差是4，则这个样本的标准差是（）

A．2 B．4 C．8 D．16

答案：A

7．小勇投镖训练的结果如图所示，他利用所学的统计知识对自己10次投镖的成绩进行了评价，①平均数是（10+8×4+7×2+6×2+5）÷10=7．3（环），②众数是8环，打8环的次数占40％，③中位数是8环，比平均数高0．7环．上述说法中，正确的个数有（）

2样本数据特征初步分析

初二数学下册《样本与数据分析初步》教学案

初中数学人教版 样本与数据分析初步2 人教版

样本研究报告的基本特征

数据分析中的数据探索

样本数据特征初步分析

数据初步分析

统计与数据分析

第3章：数据的初步统计分析

样本描述法的使用流程

样本数据的基本类型

统计学中的生物医学数据分析研究

数据分析中的数据探索

浙教版八年级第4章样本与数据分析初步教材分析

统计初步认识统计学和统计数据的收集和分析

数据初步分析知识点总结

八年级上册数学单元测试题ess 第4章 样本与数据分析初步

初中数学人教版样本与数据分析初步2 人教版

八年级上册数学单元测试题ess 第4章样本与数据分析初步