统计案例教案
统计初中教案怎么写
统计初中教案怎么写一、教学目标：1. 让学生掌握统计学的基本概念，了解统计学在实际生活中的应用。
2. 培养学生收集、整理、分析数据的能力，提高学生的数据素养。
3. 引导学生运用统计方法解决实际问题，培养学生的实践能力。
4. 培养学生合作学习、积极探究的学习态度。
二、教学内容：1. 统计学的概念及意义2. 数据的收集与整理3. 统计表的绘制4. 统计图的绘制5. 统计分析方法6. 实际问题中的应用三、教学过程：1. 导入：通过生活中的实例，如彩票中奖概率、天气预报等，引出统计学的基本概念，激发学生的学习兴趣。
2. 新课导入：介绍统计学的定义、意义及基本内容，让学生了解统计学的基本框架。
3. 案例分析：选取具有代表性的案例，如学校运动会成绩、班级学生身高体重等，引导学生学会收集、整理、分析数据。
4. 方法讲解：讲解统计表的绘制方法，如条形图、折线图、饼图等，以及统计图的绘制技巧。
5. 实践操作：让学生分组进行实践，运用所学知识绘制统计表和统计图，培养学生的动手能力。
6. 课堂讨论：组织学生进行课堂讨论，分享各自在实践操作中的心得体会，互相学习，共同提高。
7. 拓展延伸：引导学生运用统计方法解决实际问题，如商品销售数据分析、学习成绩分析等，提高学生的应用能力。
8. 总结：对本节课的主要内容进行总结，强调统计学在生活中的重要性，激发学生继续学习的动力。
四、教学评价：1. 学生课堂参与度：观察学生在课堂上的发言、提问、讨论等情况，了解学生的学习状态。
2. 学生作业完成情况：检查学生课后作业，评估学生对课堂所学知识的掌握程度。
3. 实际应用能力：通过课后实践项目，评估学生运用统计方法解决实际问题的能力。
4. 学生自评与互评：鼓励学生进行自我评价和同伴评价，提高学生的自我认知和团队协作能力。
五、教学资源：1. 教材：选用符合新课程标准的统计学教材，为学生提供系统的学习资源。
2. 网络资源：利用互联网为学生提供丰富的统计学学习资料，拓宽学生的知识视野。
扇形统计图应用案例解析：教案篇!
扇形统计图应用案例解析：教案篇！！扇形统计图是一种非常实用的数据可视化工具，它可以有效地帮助我们展示各种数据之间的比例关系。
在教育教学中，我们也可以利用扇形统计图来帮助学生更好地理解各种知识点，提高他们的图示解读能力。
本文将通过分析几个教育领域中的扇形统计图应用案例，来探究这一工具的使用方法和优点。
案例一：小学数学在小学数学教学中，扇形统计图常常被用来帮助学生理解各种比例关系。
例如，在学习分数的时候，老师可以通过扇形统计图来展示一个玩具盒里不同种类的玩具数量所占的比例。
这样一来，学生就可以直观地看到不同种类玩具之间的数量比例，进而更方便地理解分数中分子和分母的含义。
此外，在学习几何的时候，扇形统计图也可以被用来展示各种角度之间的关系，如圆周角、扇形角、中心角等。
案例二：中学物理在中学物理教学中，扇形统计图可以被用来展示某种物理现象中不同因素之间的关系。
例如，当我们在教学测量质量重心的时候，可以通过扇形统计图来展示不同部分的质量占总质量的比例。
这样一来，学生不仅可以更好地理解重心的概念，还能够更清晰地认识到不同部分之间的重心位置关系。
同样地，扇形统计图在展示各种电路中电流、电压、电阻之间的关系时也非常有用。
案例三：大学经济管理在大学经济管理教学中，扇形统计图一般被用来展示某个公司或某个市场中不同产品的销售情况。
例如，当我们在探讨某个公司的销售策略时，可以通过扇形统计图来展示不同产品的销售额所占比例。
这样一来，学生就可以更清晰地认识到公司在各种产品上的市场占有率，以及各产品之间的竞争关系。
此外，扇形统计图还可以被用来展示某个市场中不同企业在各个领域的市场占有率，以便于学生更好地了解市场格局。
总体来说，通过扇形统计图来展示各种数据之间的比例关系，可以让学生更方便地理解和记忆知识点。
同时，扇形统计图的直观性和美观性也很适合于教学中的辅助展示。
当然，我们在使用扇形统计图的时候，也要注意图示语言的准确和合理性，以免引起学生的混淆。
7.1《条形统计图》例1(教案)四年级上册数学人教版
7.1《条形统计图》例1（教案）四年级上册数学人教版一、教学目标1. 让学生掌握条形统计图的概念和特点，能正确识别和使用条形统计图。
2. 培养学生运用条形统计图分析数据的能力，提高数据分析和解决实际问题的能力。
3. 培养学生的观察能力、思考能力和合作能力，提高学生的数学素养。
二、教学内容1. 条形统计图的概念和特点2. 条形统计图的绘制方法3. 条形统计图的应用三、教学重点与难点1. 教学重点：条形统计图的概念、特点和绘制方法。
2. 教学难点：如何运用条形统计图分析数据，解决实际问题。
四、教学过程1. 导入新课通过展示一些生活中常见的条形统计图，引导学生观察并思考：这些图形有什么共同特点？它们能帮助我们解决什么问题？2. 讲解条形统计图的概念和特点（1）概念：条形统计图是一种用长方形的长度来表示各种数量的图表。
（2）特点：直观、形象、易于比较。
3. 讲解条形统计图的绘制方法（1）确定横轴和纵轴（2）确定刻度（3）绘制长方形（4）标注数据4. 演示绘制条形统计图的过程通过PPT或黑板演示，让学生直观地了解条形统计图的绘制过程。
5. 练习绘制条形统计图让学生分组练习，绘制一些简单的条形统计图，巩固所学知识。
6. 应用条形统计图解决实际问题（1）出示一些实际问题，引导学生运用条形统计图进行分析。
（2）讨论：如何根据条形统计图做出合理的判断和决策？7. 总结与拓展（1）总结条形统计图的概念、特点和绘制方法。
（2）拓展：介绍其他类型的统计图，如折线统计图、饼图等。
五、课后作业1. 绘制一些简单的条形统计图。
2. 运用条形统计图分析实际问题，并写出解题过程。
六、板书设计1. 条形统计图的概念和特点2. 条形统计图的绘制方法3. 条形统计图的应用七、教学反思本节课结束后，教师应认真反思教学效果，针对学生的掌握情况，调整教学策略，以提高教学效果。
同时，关注学生的学习兴趣和积极性，激发学生的学习动力，为下一节课做好准备。
统计教案创意设计：如何让数字活起来
统计教案创意设计：如何让数字活起来数字是统计学的核心，它们能够反映出事物的规律及变化趋势，有着重要的作用。
然而，纸上谈兵虽然有理，但是当数字只是冷冰冰的数字时，会让学生们感到枯燥无味。
教师要想让学生沉浸在数字世界中，让数字活起来，需要进行创意设计。
本文将从情境设计、案例拓展和动画制作三个方面来探究统计教案创意设计。
一、情境设计情境设计是根据实际情况或者是老师需要说明的目标，通过制造一种情境氛围，使学生获得比较真实的体验，从而更容易获得知识的方式。
在教授统计学中，情境设计能够让学生更好的理解具体的场景。
例如：在讲解两个以上样本的检验中，老师可以设计一种实验场景：A班和B班是两个班级，现在老师有三位助教，要求在10分钟内抽取出A班和B班各10位同学，通过比较两个班级的身高、体重、视力等特征，来判断两个班级的异同之处。
此时，就会让学生们身临其境的感受到身高、体重、视力等特征参数，通过数据检验的形式进行比较，更加深刻的体会数学知识的应用。
二、案例拓展学生们总是喜欢通过案例来学习知识，通过案例可以让学生更加深入的理解相关概念，学习起来也更加的兴趣盎然。
在教授统计学时，挖掘合适的案例很重要，这对于学生深入了解相关知识点，如何将数字活起来具有重要的帮助。
例如：在教学中，讲解了抽样调查，那么老师可以设计一个班级调查的案例，让学生们自己设计出一个调查问卷，再组织同学们进行实地调查。
通过这种方式，学生们可以班级内对发生的事情进行调查，通过数据的分析，更好的熟悉统计知识点，并且了解让数字活起来真实应用的场景。
三、动画制作动画制作是一种非常生动的演示方式，在统计教学中，老师可以通过制作动画来传递知识，这样让学生们更容易理解一些抽象的概念。
这也是将数字活起来的一种形式。
例如：在教学中，老师要讲解概率的概念，为能够更好的传递概率的意义，老师可以通过一段有趣的动画来进行讲解。
通过这种形式的讲解，学生们可以感受到数字的变化，而不会觉得乏味。
初中 统计调查教案
初中统计调查教案课程目标：1. 理解全面调查的意义；2. 了解数据的收集、整理和描述的过程；3. 能用扇形图描述数据。
教学步骤：一、导入（5分钟）1. 引导学生回顾之前学习过的统计知识，如数据的收集、分类整理数据等。
2. 提问：我们为什么要进行统计调查？统计调查的意义是什么？二、新课讲解（15分钟）1. 讲解全面调查的定义和意义，强调全面调查能够获取更准确、全面的信息。
2. 讲解数据的收集、整理和描述的过程，让学生了解从数据收集到数据展示的整个过程。
3. 介绍扇形图的概念和作用，让学生明白扇形图是用来描述数据的一种方式。
三、实例分析（15分钟）1. 提供一组数据，让学生进行数据的收集和整理。
2. 引导学生使用扇形图来描述这组数据，并解释扇形图中各部分的意义。
3. 分析扇形图中各扇形圆心角大小的确定方法，让学生理解扇形图的绘制过程。
四、课堂练习（15分钟）1. 让学生独立完成一份统计调查，包括数据的收集、整理和扇形图的绘制。
2. 学生之间互相展示自己的统计调查成果，并互相提问、讨论。
五、总结与反思（5分钟）1. 让学生回顾本节课所学的内容，总结统计调查的过程和扇形图的作用。
2. 提问：我们在日常生活中如何运用统计调查和扇形图来解决问题？教学评价：1. 学生能理解全面调查的意义；2. 学生能了解数据的收集、整理和描述的过程；3. 学生能用扇形图描述数据；4. 学生能独立完成统计调查，并运用扇形图展示调查结果。
教学反思：本节课通过讲解和实例分析，让学生了解统计调查的意义和过程，以及扇形图的绘制和作用。
在课堂练习环节，学生能够独立完成统计调查，并运用扇形图展示调查结果。
但在教学过程中，需要注意引导学生积极参与，提高学生的动手能力和思维能力。
同时，可以适当增加一些实际案例，让学生更好地理解统计调查在现实生活中的应用。
统计教学小学数学教案
统计教学小学数学教案
主题：统计
年级：小学
教学目标：
1. 能够理解统计的基本概念；
2. 能够收集和整理数据；
3. 能够制作简单的统计图表。
教学重点：
1. 统计的定义及基本概念；
2. 数据的收集和整理方法；
3. 统计图表的制作方法。
教学难点：
1. 数据的整理和分析；
2. 统计图表的解读。
教学准备：
1. 教师准备统计相关的教学素材，如图表、实物等；
2. 学生准备铅笔、橡皮、尺子等学习工具。
教学过程：
一、导入（5分钟）
教师通过引导学生观察周围的事物，引入统计的概念，让学生了解统计在生活中的应用。
二、讲解统计的基本概念（10分钟）
1. 通过简单的例子，讲解统计的定义及目的；
2. 引导学生了解数据的收集和整理方法；
3. 介绍统计图表的种类及制作方法。
三、实践操作（15分钟）
1. 让学生收集班级同学的身高数据，并整理成表格；
2. 指导学生制作简单的柱状图或饼状图展示数据。
四、讨论分享（10分钟）
1. 学生展示自己制作的统计图表；
2. 讨论数据的特点和规律；
3. 引导学生分析和解释统计图表的含义。
五、作业布置（5分钟）
布置作业：让学生根据实际情况收集数据，制作统计图表，并写出对数据的分析和解读。
六、结束语（5分钟）
总结本节课的内容，强调统计在生活中的重要性，激发学生对数学的兴趣。
初中数学统计 教案
初中数学统计教案教学目标：1. 让学生经历数据的收集、整理、描述与分析的过程。
2. 根据统计表会分析一些生活现象。
教学重点：1. 数据的收集和整理。
2. 统计表的制作和解读。
教学难点：1. 统计表的制作方法。
2. 统计表的解读技巧。
教学准备：1. 课件：统计表若干份。
2. 图片：活动相关图片。
教学过程：一、创设情境，引出新知（5分钟）1. 教师通过展示一张本班学生第三单元成绩统计表，引导学生观察并说出自己看到的信息。
2. 教师介绍统计表的组成部分，如表头、行、列等。
3. 教师提问：制作这样的表格有什么作用呢？引导学生思考统计表的重要性。
二、自主探究，学习统计表的制作方法（15分钟）1. 教师提出活动：统计现场听课老师的人数。
2. 学生分组进行数据的收集，包括老师的性别、年龄等信息。
3. 学生根据收集到的数据，制作统计表。
4. 学生展示自己的统计表，并解释制作过程。
三、小组合作，学习统计表的解读技巧（15分钟）1. 教师提出活动：根据统计表分析生活现象。
2. 学生分组，每组选择一个生活现象，如学校男女比例、学生身高分布等。
3. 学生利用统计表对所选现象进行分析，并得出结论。
4. 学生展示自己的分析结果，并解释解读过程。
四、总结与评价（10分钟）1. 教师引导学生自主总结本节课的学习内容，如数据的收集、整理、统计表的制作和解读等。
2. 教师对学生的学习情况进行评价，鼓励学生的积极参与和思考。
五、布置作业（5分钟）1. 学生根据本节课的学习内容，选择一个生活现象进行数据的收集和统计表的制作。
2. 学生撰写一篇关于统计表的作文，总结自己在课堂上的学习体会和收获。
教学反思：本节课通过让学生经历数据的收集、整理、描述与分析的过程，使学生初步了解了统计的基本知识和技能。
学生在制作和解读统计表的过程中，培养了抽象思维能力和预测推断能力。
同时，通过小组合作和展示，学生提高了合作意识和表达能力。
但在教学过程中，要注意引导学生掌握统计表的制作方法和解读技巧，加强学生的实践操作能力。
大班下学期数学教案《统计》
大班下学期数学教案《统计》教学目标：1. 能够理解统计学的基本概念和技巧；2. 能够应用统计学方法解决实际问题；3. 能够进行数据的收集、整理和分析；4. 能够运用统计学知识进行推断和判断。
教学重点：1. 统计学的基本概念和技巧；2. 数据的收集、整理和分析；3. 统计学方法的应用。
教学难点：1. 统计学方法的应用；2. 数据的分析和推断。
一、引入（10分钟）1. 通过举例说明统计学的重要性，如：统计学可以帮助我们了解人们的消费习惯、了解某些疾病的发病率等。
2. 引导学生思考统计学的定义和作用，鼓励学生提出自己的看法。
二、基本概念（30分钟）1. 介绍统计学的定义、研究对象和研究方法。
2. 讲解统计学的基本概念，如：数据、样本、总体、频数、频率、平均值等。
3. 通过例题演示如何计算频数、频率和平均值，并解释其意义。
三、数据的收集和整理（30分钟）1. 介绍数据的收集方法，如：问卷调查、观察、实验等。
2. 讲解如何进行样本和总体的选择，确保数据的准确性和代表性。
3. 引导学生进行一项数据收集活动，如：调查同学们的饮食习惯或娱乐方式，并按照一定的规则整理数据。
四、数据的分析和表达（40分钟）1. 介绍统计学中的图表和图形，如：条形图、折线图、饼图等。
2. 通过例题演示如何制作和解读各种图表和图形，分析数据的特点和规律。
3. 引导学生运用所学知识制作一张统计图表，并对图表进行解读和分析。
五、统计学方法的应用（40分钟）1. 介绍统计学方法的基本步骤，如：提出问题、收集数据、整理数据、分析数据和得出结论。
2. 通过例题演示如何应用统计学方法解决实际问题，如：某班级同学的身高分布情况等。
3. 引导学生运用所学知识分析一项实际问题，并得出结论。
六、归纳总结（10分钟）1. 总结本节课所学内容，重点强调统计学的基本概念和方法。
2. 鼓励学生对统计学的学习进行思考和总结，提出自己的意见和建议。
3. 预告下节课的教学内容。
使用条形统计图分析数据的教学案例教案二
使用条形统计图分析数据的教学案例教案二一、教学目标1.了解条形统计图的基本原理和构造方法。
2.掌握条形统计图在实际问题中的应用。
3.能够选用合适的工具和技术绘制条形统计图。
4.掌握数据的收集与整理，能够对实际数据进行分析。
二、教学内容本章主要讲解使用条形统计图分析数据的原理和方法。
从条形统计图的构造入手，介绍如何选择适宜的图表类型和绘制技巧。
通过实际案例，演示条形统计图在解决实际问题中的应用。
三、教学过程1.条形统计图的构造和绘制1.1.创建工作簿并输入数据打开Excel，创建一个新的工作簿。
在工作表中输入需要绘制条形统计图的数据，如下表所示。
品牌销售量品牌1 200品牌2 160品牌3 120品牌4 100品牌5 801.2.选中数据并创建图表选中数据，单击鼠标右键，在弹出菜单中选择“插入条形图”。
此时会弹出一个对话框，在其中选择“集群条形图”即可。
如下图所示。
1.3.修改图表样式和布局选中图表，单击鼠标右键，在弹出菜单中选择“图表样式”。
在这里你可以选择不同的颜色和样式，美化你的图表。
同时，你还可以修改图表的布局和距离，使得图表更具可读性。
2.应用案例—班级人数统计某班有40名学生，其中男生24人，女生16人。
下面我们使用条形统计图来对班级人数进行统计。
2.1.收集班级人数数据需要收集班级人数数据。
在本案例中，班级人数为40，其中男生24人，女生16人。
2.2.绘制条形统计图根据班级人数数据，绘制条形统计图。
在Excel中输入数据，选中数据，选择“插入条形图”，并修改图表样式和布局，最终得到如下图所示的条形统计图。
2.3.分析条形统计图通过分析条形统计图，我们可以看出班级中男生的人数比女生的人数多。
同时，我们可以看出班级男女生的比例。
这些信息都对班级的管理和教育有很大的参考价值。
四、教学反思条形统计图是数据可视化的常用工具之一，它可以将复杂的数据呈现为简单明了的图形。
通过本节课学习，我们了解了条形统计图的构造方法和应用场景，并通过实际案例进行了演示。
【高中数学】(教案)统计案例 公司员工的肥胖情况调查分析
统计案例公司员工的肥胖情况调查分析【教学过程】一、背景导入近年来，我国肥胖人群的规模急速增长，肥胖人群有很大的心血管安全隐患.目前，国际上常用身体质量指数（Body Mass Index，缩写BMT）来衡量人体胖瘦程度以及是否健康，其计算公式是中国成人的BMI数值标准为：BMI<18.5为偏瘦；18.5≤BMI<23.9为正常；24≤BMI<27.9为偏胖；BMI≥28为肥胖。
二、数据调查为了解某公司员工的身体肥胖情况，研究人员从公司员工体检数据中，采用比例分配的分层随机抽样方法抽取了90名男员工、50名女员工的身高和体重数据，计算得到他们的BMI值如下：三、合作探究根据上面的数据，写一份该公司员工肥胖情况的统计分析报告.要求：1．选择合适的图表展示数据；2．比较男、女员工在肥胖状况上的差异；3．分析公司员工胖瘦程度的整体情况；4．提出控制体重的建议.四、教师指导统计分析报告的主要组成部分1．标题2．前言简单交代调查的目的、方法、范围等背景情况，使读者了解调查的基本情况。
3．主体展示数据分析的全过程：首先要明确所关心的问题是什么，说明数据蕴含的信息；根据数据分析的需要，说明如何选择合适的图表描述和表达数据；从样本数据中提取能刻画其特征的量，如均值、方差等，用于比较男、女员工在肥胖状况上的差异；通过样本估计总体的统计规律，分析公司员工胖瘦程度的整体情况.4．结尾对主体部分的内容进行概括，结合控制体重的一般方法（可以查阅有关文献），提出控制公司员工体重的建议.高考数学：试卷答题攻略一、“六先六后”，因人因卷制宜。
考生可依自己的解题习惯和基本功，选择执行“六先六后”的战术原则。
1.先易后难。
2.先熟后生。
3.先同后异。
先做同科同类型的题目。
4.先小后大。
先做信息量少、运算量小的题目，为解决大题赢得时间。
5.先点后面。
高考数学解答题多呈现为多问渐难式的“梯度题”，解答时不必一气审到底，应走一步解决一步，步步为营，由点到面。
概率与统计案例分析教案
概率与统计案例分析教案教案一：概率与统计入门教学目标：1. 了解概率与统计的基本概念和应用领域；2. 掌握概率与统计的常用术语和符号；3. 理解概率与统计的思维方式和分析方法；4. 能够运用概率与统计方法解决简单实际问题。
教学内容：1. 概率与统计的定义和基本原理；2. 概率与统计的关系及其应用领域；3. 概率与统计的基本术语和符号；4. 概率计算方法：排列组合、事件的概率计算；5. 统计分析方法：数据收集、描述性统计、推断统计。
教学步骤：Step 1：引入概率与统计的概念- 给出概率与统计的定义，并引导学生思考其在现实生活中的应用。
Step 2：介绍概率与统计的基本原理- 解释概率的意义、属性和计算方法，如排列组合、事件的概率计算等；- 着重讲解统计的定义、目标和方法，包括数据收集、描述性统计和推断统计等。
Step 3：讲解概率与统计的术语和符号- 介绍常用的概率与统计术语和符号，如样本、总体、均值、方差等；- 帮助学生理解这些术语和符号的含义及其在概率与统计中的应用。
Step 4：示例分析- 提供一些实际案例，引导学生应用概率与统计的方法进行分析；- 分析案例中涉及的问题，并引导学生使用适当的概率与统计方法进行推理和解决。
Step 5：练习与讨论- 组织学生进行概率与统计的相关练习题，巩固所学知识；- 鼓励学生积极参与讨论，分享分析结果和方法。
教学评估：1. 学生课后完成相关练习题，并将解决方案提交给教师评估；2. 学生在课堂上的表现和参与度。
教学资源：1. 教材：《概率与统计导论》；2. 复习资料：概率与统计基本概念及方法总结；3. 案例分析材料：各类实际案例，如调查数据、随机事件等。
教学延伸：1. 学生可进一步了解概率与统计在各个领域的应用，如经济、医学、生态学等；2. 学生可深入学习概率与统计的高级理论和方法，如假设检验、回归分析等。
通过本节课的学习，学生将初步了解概率与统计的基本概念和应用领域，掌握概率与统计的常用术语和符号，培养概率与统计思维，并能够运用概率与统计方法解决简单实际问题。
采用条形统计图呈现调查结果教案案例分享
采用条形统计图呈现调查结果教案案例分享”调查是社会学和市场营销学中常用的研究方法，在如今的信息时代，调查也扮演着越来越重要的角色。
随着调查能力的提升，我们需要一种能够直观呈现结果的方式，这就是条形统计图。
条形统计图是一种常见的数据可视化方式，它能够有效地呈现数据分布情况和数据之间的比较。
在这篇文章中，我们将分享一些采用条形统计图呈现调查结果的教案案例，希望能够为您提供一些启示。
案例一：调查消费者购物偏好在这个案例中，我们调查了500名消费者的购物偏好。
我们把购物偏好分为以下三种类型：1）线上购物；2）线下购物；3）线上和线下购物。
我们用条形统计图表示了每种购物方式的偏好人数。
通过这张图，我们可以很清楚地看到，线上购物是最受欢迎的购物方式，占比超过50%。
而线下和线上购物的混合方式在500名消费者中只占比不到10%，这表明我们需要更多地促进在线购物的普及。
案例二：调查员工满意度在这个案例中，我们调查了某家公司的员工满意度。
我们将满意度分为以下五个等级：1）非常不满意；2）不太满意；3）基本满意；4）比较满意；5）非常满意。
我们用条形统计图呈现了每个等级的员工人数。
通过这张图，我们可以直观地看到，基本满意的员工人数最多，比较满意和非常满意的员工人数也比较多，这表明这家公司的员工整体上还是比较满意的。
但同时我们也可以看到，不太满意和非常不满意的员工人数也不少，公司管理层需要关注这部分员工的需求，提高他们的满意度。
案例三：调查学生学习方式在这个案例中，我们调查了50名学生的学习方式。
我们把学习方式分为以下三种类型：1）自主学习；2）辅导学习；3）私人订制学习。
我们用条形统计图表示了每种学习方式的选项占比。
通过这张图，我们可以看到，自主学习是最受欢迎的学习方式，占比超过50%。
而辅导学习的比重也不小，达到了大约30%。
私人订制学习的比例不高，只有不到10%，这可能是因为学生们对这种方式的费用和效益还不是很清楚。
《统计案例》教案新人教A版选修
《统计案例》教案1（新人教A版选修2-3）第三章统计案例3．1回归分析的基本思想及其初步应用（共计4课时）授课类型：新授课一、教学内容与教学对象分析学生将在必修课程学习统计的基础上，通过对典型案例的讨论，了解和使用一些常用的统计方法，进一步体会运用统计方法解决实际问题的基本思想，认识统计方法在决策中的作用。
二、学习目标1、知识与技能通过本节的学习，了解回归分析的基本思想，会对两个变量进行回归分析，明确建立回归模型的基本步骤，并对具体问题进行回归分析，解决实际应用问题。
2、过程与方法本节的学习，应该让学生通过实际问题去理解回归分析的必要性，明确回归分析的基本思想，从散点图中点的分布上我们发现直接求回归直线方程存在明显的不足，从中引导学生去发现解决问题的新思路-进行回归分析，进而介绍残差分析的方法和利用R的平方来表示解释变量对于预报变量变化的贡献率，从中选择较为合理的回归方程，最后是建立回归模型基本步骤。
3、情感、态度与价值观通过本节课的学习，首先让显示了解回归分析的必要性和回归分析的基本思想，明确回归分析的基本方法和基本步骤，培养我们利用整体的观点和互相联系的观点，来分析问题，进一步加强数学的应用意识，培养学生学好数学、用好数学的信心。
加强与现实生活的联系，以科学的态度评价两个变量的相关系。
教学中适当地增加学生合作与交流的机会，多从实际生活中找出例子，使学生在学习的同时。
体会与他人合作的重要性，理解处理问题的方法与结论的联系，形成实事求是的严谨的治学态度和锲而不舍的求学精神。
培养学生运用所学知识，解决实际问题的能力。
三、教学重点、难点教学重点：熟练掌握回归分析的步骤；各相关指数、建立回归模型的步骤；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：求回归系数 a , b ；相关指数的计算、残差分析；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。
幼儿数学统计案例教案
幼儿数学统计案例教案标题：幼儿数学统计案例教案教学目标：1. 了解统计学的基本概念和应用。
2. 培养幼儿观察、分类和统计的能力。
3. 培养幼儿探索和解决问题的能力。
4. 提高幼儿的数学思维和逻辑推理能力。
教学内容：1. 统计学的基本概念：数据、调查、分类、图表等。
2. 统计学在日常生活中的应用：比如统计幼儿园里有多少男孩和女孩，统计幼儿园里最喜欢的水果是什么等。
3. 统计图表的制作和解读：柱状图、折线图、饼图等。
教学准备：1. 幼儿数学统计学习资料和教具。
2. 幼儿园内的实际统计数据，比如幼儿园人数、男女比例等。
3. 统计图表的样本和模板。
教学过程：引入活动：1. 通过图片或实物引入统计学的概念，让幼儿了解统计的基本含义。
2. 与幼儿讨论统计学在日常生活中的应用，并引导幼儿提出一些问题，比如“我们幼儿园里有多少男孩和女孩？”、“幼儿园里最喜欢的水果是什么？”等。
探索活动：1. 将幼儿分成小组，每个小组选择一个问题进行调查和统计。
可以是幼儿园内的问题，也可以是其他与幼儿相关的问题。
2. 引导幼儿提出问题，并设计简单的调查表格，帮助幼儿记录调查结果。
3. 指导幼儿进行数据的整理和分类，比如按性别、按年龄等。
4. 引导幼儿制作统计图表，可以使用简单的柱状图、折线图或饼图等。
总结活动：1. 让每个小组展示他们的调查结果和统计图表，引导幼儿讨论结果的特点和规律。
2. 引导幼儿总结统计学的基本概念和应用，并与他们之前提出的问题进行对比。
3. 提醒幼儿在日常生活中多加观察和记录数据，并鼓励他们尝试使用统计图表解决问题。
教学延伸：1. 在日常活动中，鼓励幼儿观察和记录各种数据，比如天气、季节、喜好等。
2. 组织幼儿进行更复杂的统计调查，比如调查幼儿园里最喜欢的动物、最喜欢的游戏等。
3. 引导幼儿使用电子工具制作简单的统计图表，如使用电脑或平板电脑上的绘画工具。
评估方法：1. 观察幼儿在活动中的参与程度和表现。
2. 检查幼儿制作的统计图表是否准确和完整。
题材丰富的条形统计图教学案例教案二
题材丰富的条形统计图教学案例教案二导言随着现代社会信息化的快速发展，数据日益成为人们了解世界的重要手段之一，而可视化数据则成为当前流行的展现方式。
条形统计图作为数据展示中最为简洁、直观的一类，被广泛运用于各种领域中，包括金融、医疗、生产、管理等。
本文将以题材丰富的条形统计图教学案例教案二为例，介绍如何在教学过程中有效地将学生对这种图形的认知推向更高层次。
一、基本知识点在介绍教学案例前，需要明确学生在学习条形统计图时需要了解的基本知识点。
这些知识点非常基础，但对于初学者来说却非常重要。
1.1 条形统计图的定义条形统计图是一种以条形来表示数据的图表，通常表示某种情况下不同的项目或因素数量的大小或比例。
1.2 条形统计图的构成条形统计图主要由以下几个部分组成：（1）横坐标和纵坐标：纵坐标表示数量或者比例，横坐标表示不同的项目或因素名称；（2）条形：代表不同项目或因素的数量或比例的条状图形；（3）标尺：用于度量条形数量或比例的单位刻度线和数字标记；（4）数据标签：用来标示每个条形的具体数值或比例。
1.3 条形统计图的分类条形统计图可以分为以下四类：（1）普通条形图：用于表示不同项目或因素的数量或数值大小的一般统计图。
（2）堆积条形图：能够同时显示多个项目或因素的数量或数值大小的一种特殊统计图。
（3）百分比条形图：用于显示每个项目或因素在总人数或总数量中所占比例的一种统计图。
（4）横向条形图：与普通条形图相似，不同之处在于数据标签和坐标轴方向相反，条形的方向为水平方向。
二、教学案例2.1 教学目标学习如何通过实例教学，使学生更好地理解条形统计图并掌握相关的基本概念和操作。
2.2 教学过程（1）导入：引导学生思考日常生活中使用条形统计图的例子，以及条形统计图在实际应用中的重要性。
（2）知识点讲解：介绍条形统计图的基本概念和操作，包括条形统计图的构成、分类以及相关术语。
（3）实例演示：通过一个真实的实例来演示条形统计图如何使用，并结合相关概念和操作进行解释。
扇形统计图的应用案例教案设计
扇形统计图是常见的一种图形表示方式，它将各项数据按照比例分成若干个扇形，并用不同颜色进行区分，通过视觉手段直观展示数据的比例分配情况。
在日常生活和各类统计调查中，都可以看到扇形统计图的应用。
应用案例教案设计是一种有效的教学方法，这里我们将以扇形统计图的应用案例教案设计为例，详细探讨如何在教学中应用扇形统计图进行数据分析。
一、应用案例介绍某班级学生参加英语考试，考试科目分为听力、阅读、写作和口语四个部分，总分为100分。
学生们的得分情况如下：听力：60分（占总分的20%）阅读：70分（占总分的25%）写作：80分（占总分的30%）口语：50分（占总分的15%）另有5%的分数来自于日常表现和作业完成情况。
二、教学目标1.了解扇形统计图的概念和构成。
2.学会应用扇形统计图展示数据。
3.掌握数据分析的基本方法，通过数据分析帮助学生了解自己的学业状况，明确今后的学习方向。
三、教学内容1. 扇形统计图的概念和构成1）概念：扇形统计图是一种图形表示方式，将各项数据按照比例分成若干个扇形，并用不同颜色进行区分，通过视觉手段直观展示数据的比例分配情况。
2）构成：扇形统计图由圆心、圆上的角度、扇形的颜色和文字标注组成。
2. 扇形统计图的应用1）清晰呈现数据：扇形统计图将数据按照比例直观地展示给观众，使他们能够更清晰地了解数据分布情况。
2）易于比较：扇形统计图将不同组别之间进行比较的信息呈现出来，便于比较和分析。
3）概括性：扇形统计图所显示出来的信息是基于数据的总体分布情况的，它可以提供一个数据分布的概括性描述。
3. 数据分析通过应用扇形统计图对上述学生考试成绩进行数据分析，发现：1）学生整体得分较为平均，但成绩最低分主要来自于口语，需要加强口语练习。
2）阅读和写作成绩较高，说明学生在阅读和写作方面较为优秀，需要保持良好的学习态势。
3）听力成绩较一般，可采用多听多练的方式提升成绩。
四、教学过程1.引入通过一组数据，了解扇形统计图的概念、构成和应用，引出今天的教学主题。
初中统计初步教案
初中统计初步教案教学目标：1. 让学生了解统计的基本概念和作用，培养学生对数据的敏感性。
2. 引导学生掌握收集、整理和描述数据的基本方法。
3. 培养学生运用统计方法解决实际问题的能力。
教学重点：1. 统计的基本概念和作用。
2. 收集、整理和描述数据的方法。
3. 运用统计方法解决实际问题。
教学难点：1. 统计图表的绘制和解读。
2. 运用统计方法解决实际问题。
教学准备：1. 教师准备相关统计案例和数据。
2. 学生准备笔记本和笔。
教学过程：一、导入（5分钟）1. 教师通过展示一些实际案例，如彩票中奖概率、天气预报等，引导学生了解统计在生活中的应用。
2. 学生分享自己对统计的认知和感受。
二、统计的基本概念和作用（10分钟）1. 教师讲解统计的定义、统计学的基本概念，如总体、个体、样本等。
2. 学生通过实例理解总体、个体、样本的概念。
3. 教师介绍统计的作用，如描述现象、分析原因、预测趋势等。
三、收集、整理和描述数据的方法（10分钟）1. 教师讲解收集数据的方法，如调查、实验等。
2. 学生了解不同收集数据的方法及其适用场景。
3. 教师介绍整理数据的方法，如列表、画图等。
4. 学生通过实例掌握整理数据的方法。
5. 教师讲解描述数据的方法，如统计表、统计图等。
6. 学生学会绘制简单的统计图表。
四、运用统计方法解决实际问题（10分钟）1. 教师提出实际问题，如某班学生的身高分布情况。
2. 学生运用统计方法解决问题，如绘制身高分布图。
3. 教师引导学生分析解决问题的过程和结果。
五、课堂小结（5分钟）1. 教师总结本节课的主要内容和知识点。
2. 学生分享自己的学习收获。
六、课后作业（课后自主完成）1. 绘制一张家庭成员身高的统计图表。
2. 调查并统计本班学生的兴趣爱好。
教学反思：本节课通过实际案例和数据，引导学生了解统计的基本概念和作用，掌握收集、整理和描述数据的方法，并运用统计方法解决实际问题。
在教学过程中，注意调动学生的积极性，培养学生的动手能力和思维能力。
医用数理统计教案模板
课时安排：2课时教学目标：1. 让学生了解医用数理统计的基本概念和原理。
2. 培养学生运用数理统计方法分析和解决医学问题的能力。
3. 培养学生的逻辑思维和创新能力。
教学重点：1. 医用数理统计的基本概念和原理。
2. 常用统计方法的原理和应用。
教学难点：1. 复杂统计方法的原理和应用。
2. 统计结果的解释和判断。
教学准备：1. 教学课件2. 统计软件（如SPSS、R等）3. 相关医学案例教学过程：第一课时一、导入1. 引导学生思考医学研究中的数据特点，激发学生对医用数理统计的兴趣。
2. 简要介绍医用数理统计的基本概念和作用。
二、基本概念1. 数据类型：定量数据、定性数据、计数数据、测量数据等。
2. 样本和总体：样本的抽取、样本量、总体参数估计等。
3. 假设检验：零假设、备择假设、显著性水平、P值等。
三、常用统计方法1. 描述性统计：集中趋势、离散趋势、分布等。
2. 推断性统计：参数估计、假设检验、相关分析、回归分析等。
四、案例分析1. 分析实际医学案例，让学生了解医用数理统计在医学研究中的应用。
2. 引导学生运用所学知识对案例进行分析，提高学生的实际操作能力。
五、课堂小结1. 总结本节课所学内容，帮助学生巩固知识。
2. 提出思考题，引导学生课后复习。
第二课时一、复习导入1. 复习上一节课所学内容，检查学生对医用数理统计基本概念和原理的掌握情况。
2. 提出问题，引导学生回顾常用统计方法的原理和应用。
二、复杂统计方法1. 介绍复杂统计方法的基本原理，如方差分析、协方差分析、生存分析等。
2. 通过案例分析，让学生了解复杂统计方法在医学研究中的应用。
三、统计软件应用1. 介绍常用统计软件的基本操作和功能。
2. 指导学生运用统计软件进行数据分析，如SPSS、R等。
四、统计结果的解释和判断1. 讲解统计结果的解释原则和方法。
2. 分析实际案例，让学生学会如何判断统计结果的可靠性。
五、课堂小结1. 总结本节课所学内容，帮助学生巩固知识。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
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：① 例1 从某大学中随机选取8名女大学生，其身高和体重数据如下表所示： 编 号12 3 4 5 6 7 8 身高/cm 165 165 157 170 175 165 155 170 体重/kg4857505464614359求根据一名女大学生的身高预报她的体重的回归方程，并预报一名身高为172cm 的女大学生的体重. （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10203040506070150155160165170175180身高/cm体重/k g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()()()nn nii i i i i i yy 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()nii i n ii yy 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：例2 关于x 与Y 有如下数据：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 yy ==-=-=-=-∑∑，221R =-521521()18010.821000()ii i ii yy yy ==-=-=-∑∑，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.C/y 个（学生描述步骤，教师演示）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 间的关系如下：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：为了研究某种细菌随时间x 变化，繁殖的个数，收集数据如下：（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：观察y 与t 的散点图，可以发现样本点并不分布在一条直线的周围，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 i i 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.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：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）：反证法假设检验要证明结论A 备择假设H1在A不成立的前提下进行推理在H1不成立的条件下，即H成立的条件下进行推理推出矛盾，意味着结论A成立推出有利于H1成立的小概率事件（概率不超过α的事件）发生，意味着H1成立的可能性（可能性为（1－α））很大没有找到矛盾，不能对A下任何结论，即反证法不成功推出有利于H1成立的小概率事件不发生，接受原假设第一步：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系”成立的可能性越大；它越大，备择假设“H：吸烟与患肺癌有关系”成立的可能性越大.1第三步：查表得出结论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：k≈K 4.513系？为什么？（学生自练，教师总结）强调：①使得2P 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( 3.841)0.05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：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”？。