必修三2.2.用样本估计总体(教(学)案)

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2019-2020学年度最新高中数学新人教版必修3教案:第2章 2-2-2 用样本的数字特征估计总体的数字特征-含答案

2019-2020学年度最新高中数学新人教版必修3教案:第2章 2-2-2 用样本的数字特征估计总体的数字特征-含答案

2019-2020学年度最新高中数学新人教版必修3教案:第2章2-2-2 用样本的数字特征估计总体的数字特征-含答案1.会求样本的众数、中位数、平均数、标准差、方差.(重点)2.理解用样本的数字特征来估计总体数字特征的方法.(重点)3.会应用相关知识解决实际统计问题.(难点)[基础·初探]教材整理1众数、中位数、平均数阅读教材P72~P73的内容,完成下列问题.1.众数:在一组数据中,出现次数最多的数叫做众数.如果有两个或两个以上数据出现的最多且出现的次数相等,那么这些数据都是这组数据的众数;如果一组数据中,所有数据出现的次数都相等,那么认为这组数据没有众数.2.中位数:将一组数据按从小到大的顺序依次排列,当数据有奇数个时,处在最中间的那个数是这组数据的中位数;当数据有偶数个时,处在最中间的两个数的平均数是这组数据的中位数.3.平均数:一组数据的总和除以这组数据的个数取得的商叫做这组数据的平均数,一般记为x=1n(x1+x2+…+x n).4.三种数字特征的比较1.判断(正确的打“√”,错误的打“×”)(1)中位数一定是样本数据中的某个数.()(2)在一组样本数据中,众数一定是唯一的.()【答案】(1)×(2)×2.已知一组数据为20,30,40,50,50,60,70,80.其中平均数、中位数和众数的大小关系是()A.平均数>中位数>众数B.平均数<中位数<众数C.中位数<众数<平均数D.众数=中位数=平均数【解析】众数为50,平均数x=18(20+30+40+50+50+60+70+80)=50,中位数为12(50+50)=50,故选D.【答案】 D3.一组观察值4,3,5,6出现的次数分别为3,2,4,2,则样本平均值为( ) A .4.55 B .4.5 C .12.5 D .1.64【解析】x =4×3+3×2+5×4+6×23+2+4+2≈4.55.【答案】 A教材整理2 频率分布直方图中的众数、中位数、平均数 阅读教材P 72~P 73的内容,完成下列问题.在频率分布直方图中,众数是最高矩形中点的横坐标,中位数左边和右边的直方图的面积应该相等,平均数的估计值等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.教材整理3 标准差、方差阅读教材P 74~P 77例2上面的内容,完成下列问题. 1.标准差的计算公式标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s 表示, s =1n[(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2]. 2.方差的计算公式 标准差的平方s 2叫做方差.s 2=1n [(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2].其中,x i (i =1,2,…,n )是样本数据,n 是样本容量,x 是样本平均数.某学员在一次射击测试中射靶10次,命中环数如下:7,8,7,9,5,4,9,10,7,4. 则:(1)平均命中环数为________; (2)命中环数的标准差为________.【解析】 (1)x =7+8+7+9+5+4+9+10+7+410=7.(2)s 2=110[(7-7)2+(8-7)2+(7-7)2+(9-7)2+(5-7)2+(4-7)2+(9-7)2+(10-7)2+(7-7)2+(4-7)2]=4,∴s=2.【答案】(1)7(2)2[小组合作型](2)这个问题中,平均数能客观地反映该工厂的工资水平吗?为什么?【精彩点拨】先结合众数、中位数、平均数的意义求出众数、中位数、平均数,再结合影响平均数的因素作答.【尝试解答】(1)由题中表格可知:众数为1 200,中位数为1 220,平均数为(2 200+1 250×6+1 220×5+1 200×10+490)÷23=1 230(元/周).(2)虽然平均数为1 230元/周,但从题中表格中所列出的数据可见,只有经理在平均数以上,其余的人都在平均数以下,故用平均数不能客观真实地反映该厂的工资水平.1.众数、中位数、平均数都是刻画数据特征的,但任何一个样本数据改变都会引起平均数的改变,而众数、中位数不具有这个性质.所以平均数可以反映出更多的关于样本数据全体的信息,它是样本数据的重心.2.在样本中出现极端值的情况下,众数、中位数更能反映样本数据的平均水平.[再练一题]1.已知一组数据按从小到大排列为-1,0,4,x,6,15,且这组数据的中位数是5,那么数据的众数是________,平均数是________.【解析】 ∵中位数为5,∴4+x2=5,即x =6.∴该组数据的众数为6,平均数为-1+0+4+6+6+156=5.【答案】 6 5甲、乙两机床同时加工直径为100 cm 的零件,为检验质量,从中抽取6件测量数据为:甲:99 100 98 100 100 103 乙:99 100 102 99 100 100 (1)分别计算两组数据的平均数及方差;(2)根据计算说明哪台机床加工零件的质量更稳定. 【精彩点拨】【尝试解答】 (1)x 甲=16[99+100+98+100+100+103]=100, x 乙=16[99+100+102+99+100+100]=100,s2甲=16[(99-100)2+(100-100)2+(98-100)2+(100-100)2+(100-100)2+(103-100)2]=73,s2乙=16[(99-100)2+(100-100)2+(102-100)2+(99-100)2+(100-100)2+(100-100)2]=1.(2)由(1)知x甲=x乙,比较它们的方差,∵s2甲>s2乙,故乙机床加工零件的质量更稳定.1.在实际问题中,仅靠平均数不能完全反映问题,还要研究其偏离平均值的离散程度(即方差或标准差),方差大说明取值分散性大,方差小说明取值分散性小或者取值集中、稳定.2.关于统计的有关性质及规律(1)若x1,x2,…,x n的平均数为x,那么mx1+a,mx2+a,…,mx n+a的平均数是m x+a;(2)数据x1,x2,…,x n与数据x1+a,x2+a,…,x n+a的方差相等;(3)若x1,x2,…,x n的方差为s2,那么ax1,ax2,…,ax n的方差为a2s2.[再练一题]2.某校高二年级在一次数学选拔赛中,由于甲、乙两人的竞赛成绩相同,从而决定根据平时在相同条件下进行的六次测试确定出最佳人选,这六次测试的成绩数据如下:求两人比赛成绩的平均数以及方差,并且分析成绩的稳定性,从中选出一位参加数学竞赛.【解】 设甲、乙两人成绩的平均数分别为x 甲,x 乙, 则x 甲=130+16(-3+8+0+7+5+1)=133, x 乙=130+16(3-1+8+4-2+6)=133,s 2甲=16[(-6)2+52+(-3)2+42+22+(-2)2]=473, s 2乙=16[(02+(-4)2+52+12+(-5)2+32]=383. 因此,甲与乙的平均数相同,由于乙的方差较小,所以乙的成绩比甲的成绩稳定,应该选乙参加竞赛比较合适.125 121 123 125 127 129 125 128 130129 126 124 125 127 126 122 124 125 126 128 (1)填写下面的频率分布表:(2)(3)根据频率分布直方图或频率分布表求这组数据的众数、中位数和平均数. 【精彩点拨】 将数据分组后依次填写分布表.然后画出直方图,最后根据数字特征在直方图中的求法求解.【尝试解答】 (1)(3)在[124.5,126.5)中的数据最多,取这个区间的中点值作为众数的近似值,得众数为125.5,事实上,众数的精确值为125.图中虚线对应的数据是124.5+2×58=125.75,事实上中位数为125.5.使用“组中值”求平均数:x -=121.5×0.1+123.5×0.15+125.5×0.4+127.5×0.2+129.5×0.15=125.8,事实上平均数的精确值为x -=125.75.1.利用频率分布直方图求数字特征 (1)众数是最高的矩形的底边的中点;(2)中位数左右两侧直方图的面积相等;(3)平均数等于每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.2.利用直方图求众数、中位数、平均数均为近似值,往往与实际数据得出的不一致,但它们能粗略估计其众数、中位数和平均数.[再练一题]3.某中学举行电脑知识竞赛,现将高一参赛学生的成绩进行整理后分成五组,绘制成如图2-2-20所示的频率分布直方图,已知图中从左到右的第一、二、三、四、五小组的频率分别是0.30,0.40,0.15,0.10,0.05.求:图2-2-20(1)高一参赛学生的成绩的众数、中位数;(2)高一参赛学生的平均成绩.【解】(1)由题图可知众数为65,又∵第一个小矩形的面积为0.3,∴设中位数为60+x,则0.3+x×0.04=0.5,得x=5,∴中位数为60+5=65.(2)依题意,平均成绩为:55×0.3+65×0.4+75×0.15+85×0.1+95×0.05=67,∴平均成绩约为67.[探究共研型]探究【提示】一组数据的平均数、中位数都是唯一的,众数不唯一,可以有一个,也可以有多个,还可以没有.如果有两个数据出现的次数相同,并且比其他数据出现的次数都多,那么这两个数据都是这组数据的众数.探究2如何从样本的数字特征中了解数据中是否存在极端数据?【提示】中位数不受几个极端数据的影响,而平均数受每个数据的影响,“越离群”的数据,对平均数的影响越大,因此如果样本平均数大于样本中位数,说明数据中存在许多较大的极端值;反之,说明数据中存在许多较小的极端值.在实际应用中,如果同时知道样本中位数和样本平均数,可以了解样本数据中极端数据的信息.探究3众数、中位数有哪些应用?【提示】(1)众数只与这组数据中的部分数据有关,当一组数据中有不少数据重复出现时,众数往往更能反映问题.(2)中位数仅与数据的排列位置有关,中位数可能在所给数据中,也可能不在所给数据中.当一组数据中的个别数据变动较大时,可用中位数描述其集中趋势.探究4【提示】(1)数据的离散程度可以通过极差、方差或标准差来描述,极差反映了一组数据变化的最大幅度,它对一组数据中的极端值极为敏感,一般情况下,极差大,则数据波动性大;极差小,则数据波动性小.极差只需考虑两个极端值,便于计算,但没有考虑中间的数据,可靠性较差.(2)标准差和方差则反映了一组数据围绕平均数波动的大小,方差、标准差的运算量较大.因为方差与原始数据单位不同,且平方后可能夸大了偏差程度,所以虽然标准差与方差在体现数据离散程度上是一样的,但解决问题时一般用标准差.探究5【提示】(1)样本的数字特征具有随机性,这种随机性是由样本的随机性引起的.(2)样本的数字特征具有规律性,在很广泛的条件下,简单随机样本的数字特征(如众数、中位数、平均数和标准差等)随样本容量的增加而稳定于总体相应的数字特征(总体的数字特征是一定的,不存在随机性).某班4个小组的人数为10,10,x,8,已知该组数据的中位数与平均数相等,求这组数据的中位数.【精彩点拨】x的大小未知,可根据x的取值不同分别求中位数.【尝试解答】该组数据的平均数为14(x+28),中位数一定是其中两个数的平均数,由于x不知是多少,所以要分几种情况讨论:(1)当x≤8时,原数据按从小到大的顺序排列为x,8,10,10,其中位数为12×(10+8)=9.若14(x+28)=9,则x=8,此时中位数为9.(2)当8<x≤10时,原数据按从小到大的顺序排列为8,x,10,10,其中位数为12(x+10).若14(x+28)=12·(x+10),则x=8,而8不在8<x≤10的范围内,所以舍去.(3)当x>10时,原数据按从小到大的顺序排列为8,10,10,x,其中位数为12×(10+10)=10.若14(x +28)=10,则x =12,此时中位数为10.综上所述,这组数据的中位数为9或10.当在数据中含有未知数x ,求该组数据的中位数时,由于x 的取值不同,所以数据由小到大(或由大到小)排列的顺序不同,由于条件的变化,问题的结果有多种情况,不能用同一标准或同一种方法解决,故需分情况讨论,讨论时要做到全面合理,不重不漏.[再练一题]4.为了考察某校各班参加课外书法小组的人数,从全校随机抽取5个班级,把每个班级参加该小组的人数作为样本数据.已知样本平均数为7,样本方差为4,且样本数据互不相同,则样本数据中的最大值为____________.【解析】 设5个班级中参加的人数分别为x 1,x 2,x 3,x 4,x 5,则由题意知x 1+x 2+x 3+x 4+x 55=7,(x 1-7)2+(x 2-7)2+(x 3-7)2+(x 4-7)2+(x 5-7)2=20,五个整数的平方和为20,则必为0+1+1+9+9=20,由|x -7|=3可得x =10或x =4.由|x -7|=1可得x =8或x =6,由上可知参加的人数分别为4,6,7,8,10,故最大值为10.【答案】 101.样本101,98,102,100,99的标准差为( ) A.2B .0C.1 D.2【解析】样本平均数x=100,方差为s2=2,∴标准差s=2,故选A.【答案】 A2.甲乙两名学生六次数学测验成绩(百分制)如图2-2-21所示.图2-2-21①甲同学成绩的中位数大于乙同学成绩的中位数;②甲同学的平均分比乙同学高;③甲同学的平均分比乙同学低;④甲同学成绩的方差小于乙同学成绩的方差.上面说法正确的是()A.③④B.①②④C.②④D.①③【解析】甲的中位数81,乙的中位数87.5,故①错,排除B、D;甲的平均分x=16(76+72+80+82+86+90)=81,乙的平均分x′=16(69+78+87+88+92+96)=85,故②错,③对,排除C,故选A.【答案】 A3.甲、乙、丙、丁四名射手在选拔赛中所得的平均环数x及其方差s2如下表所示,则选送决赛的最佳人选应是()【解析】∵x乙=x丙>x甲=x丁,且s2甲=s2乙<s2丙<s2丁,∴应选择乙进入决赛.【答案】 B4.为了调查某厂工人生产某种产品的能力,随机抽查了20位工人某天生产该产品的数量得到频率分布直方图如图2-2-22,则图2-2-22(1)这20名工人中一天生产该产品数量在[55,75)的人数是________.(2)这20名工人中一天生产该产品数量的中位数为________.(3)这20名工人中一天生产该产品数量的平均数为________.【解析】(1)(0.040×10+0.025×10)×20=13.(2)设中位数为x,则0.2+(x-55)×0.04=0.5,x=62.5.(3)0.2×50+0.4×60+0.25×70+0.1×80+0.05×90=64.【答案】(1)13(2)62.5(3)645.甲、乙两人在相同条件下各打靶10次,每次打靶的成绩情况如图2-2-23所示:图2-2-23(1)填写下表:①从平均数和方差结合分析偏离程度;②从平均数和中位数结合分析谁的成绩好些;③从平均数和命中9环以上的次数相结合看谁的成绩好些;④从折线图上两人射击命中环数及走势分析谁更有潜力.【解】(1)乙的射靶环数依次为2,4,6,8,7,7,8,9,9,10.所以x乙=110(2+4+6+8+7+7+8+9+9+10)=7;乙的射靶环数从小到大排列为2,4,6,7,7,8,8,9,9,10,所以中位数是7+82=7.5;甲的射靶环数从小到大排列为5,6,6,7,7,7,7,8,8,9,所以中位数为7.于是填充后的表格如下表所示:(2)①甲、乙的平均数相同,均为7,但s甲乙小,而乙偏离平均数的程度大.②甲、乙的平均水平相同,而乙的中位数比甲大,说明乙射靶成绩比甲好.③甲、乙的平均水平相同,而乙命中9环以上(包含9环)的次数比甲多2次,可知乙的射靶成绩比甲好.④从折线图上看,乙的成绩呈上升趋势,而甲的成绩在平均线上波动不大,说明乙的状态在提升,更有潜力.学业分层测评(十三)用样本的数字特征估计总体的数字特征(建议用时:45分钟)[学业达标]一、选择题1.甲、乙两人在一次射击比赛中各射靶5次,两人成绩的条形统计图如图2-2-24所示,则( )图2-2-24A .甲的成绩的平均数小于乙的成绩的平均数B .甲的成绩的中位数等于乙的成绩的中位数C .甲的成绩的方差小于乙的成绩的方差D .甲的成绩的极差小于乙的成绩的极差【解析】 由题意可知,甲的成绩为4,5,6,7,8,乙的成绩为5,5,5,6,9.所以甲、乙的成绩的平均数均为6,A 错;甲、乙的成绩的中位数分别为6,5,B 错;甲、乙的成绩的方差分别为15×[(4-6)2+(5-6)2+(6-6)2+(7-6)2+(8-6)2]=2,15×[(5-6)2+(5-6)2+(5-6)2+(6-6)2+(9-6)2]=125,C 对;甲、乙的成绩的极差均为4,D 错.【答案】 C2.若样本1+x 1,1+x 2,1+x 3,…,1+x n 的平均数是10,方差为2,则对于样本2+x 1,2+x 2,…,2+x n ,下列结论正确的是( )A .平均数是10,方差为2B .平均数是11,方差为3C .平均数是11,方差为2D .平均数是10,方差为3【解析】 若x 1,x 2,…,x n 的平均数为x ,方差为s ,那么x 1+a ,x 2+a ,…,x n +a 的平均数为x +a ,方差为s .【答案】 C3.如图2-2-25是某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的茎叶图,甲、乙两人这几场比赛得分的平均数分别为x 甲,x 乙;标准差分别是s 甲,s 乙,则有( )图2-2-25A.x 甲>x 乙,s 甲>s 乙B.x 甲>x 乙,s 甲<s 乙C.x 甲<x 乙,s 甲>s 乙D.x 甲<x 乙,s 甲<s 乙【解析】 观察茎叶图可大致比较出平均数与标准差的大小关系,或者通过公式计算比较.【答案】 C4.已知一组数据x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是x =2,方差是13,那么另一组数据3x 1-2,3x 2-2,3x 3-2,3x 4-2,3x 5-2的平均数和方差分别为( )A .2,13 B .2,1 C .4,13D .4,3【解析】 平均数为x ′=3x -2=3×2-2=4,方差为s ′2=9s 2=9×13=3.【答案】 D5.为了解某校高三学生的视力情况,随机地抽查了该校100名高三学生的视力情况,得到频率分布直方图,如图2-2-26所示.由于不慎将部分数据丢失,但知道前4组的频数成等比数列,后6组的频数成等差数列,设最大频率为a ,视力在4.6到5.0之间的学生数为b ,则a ,b 的值分别为( )图2-2-26A .0.27,78B .0.27,83C .2.7,78D .2.7,83【解析】 由题意,4.5到4.6之间的频率为0.09,4.6到4.7之间的频率为0.27,后6组的频数成等差数列,设公差为d ,则6×0.27+15d =1-0.01-0.03-0.09,∴d =-0.05.∴b =(0.27×4+6d )×100=78,a =0.27. 【答案】 A 二、填空题6.一个样本数据按从小到大的顺序排列为:13,14,19,x,23,27,28,31,中位数为22,则x =________.【解析】 由题意知x +232=22,则x =21. 【答案】 217.甲、乙两位同学某学科的连续五次考试成绩用茎叶图表示如图2-2-27所示,则平均分数较高的是________,成绩较为稳定的是________.图2-2-27【解析】x甲=70,x乙=68,s 2甲=15×(22+12+12+22)=2,s 2乙=15×(52+12+12+32)=7.2.【答案】甲甲8.已知样本9,10,11,x,y的平均数是10,标准差为2,则xy=________.【解析】由平均数得9+10+11+x+y=50,∴x+y=20.又由(9-10)2+(10-10)2+(11-10)2+(x-10)2+(y-10)2=(2)2×5=10,得x2+y2-20(x+y)=-192,(x+y)2-2xy-20(x+y)=-192,∴xy=96.【答案】96三、解答题9.从高三抽出50名学生参加数学竞赛,由成绩得到如图2-2-28的频率分布直方图.图2-2-28由于一些数据丢失,试利用频率分布直方图求:(1)这50名学生成绩的众数与中位数;(2)这50名学生的平均成绩.【解】(1)由众数的概念可知,众数是出现次数最多的数.在直方图中高度最高的小长方形的底边中点的横坐标即为所求,所以众数应为75.由于中位数是所有数据中的中间值,故在频率分布直方图中体现的是中位数的左右两边频数应相等,即频率也相等,从而就是小矩形的面积和相等.因此在频率分布直方图中将所有小矩形的面积一分为二的垂直于横轴的直线与横轴交点的横坐标所对应的成绩即为所求.∵0.004×10+0.006×10+0.02×10=0.04+0.06+0.2=0.3,∴前三个小矩形面积的和为0.3.而第四个小矩形面积为0.03×10=0.3,0.3+0.3>0.5,∴中位数应约位于第四个小矩形内.设其底边为x ,高为0.03,∴令0.03x =0.2得x ≈6.7, 故中位数应约为70+6.7=76.7.(2)样本平均值应是频率分布直方图的“重心”,即所有数据的平均值,取每个小矩形底边的中点的横坐标乘以每个小矩形的面积求和即可.∴平均成绩为45×(0.004×10)+55×(0.006×10)+65×(0.02×10)+75×(0.03×10)+85×(0.021×10)+95×(0.016×10)=73.65.10.对甲、乙两名自行车赛手在相同条件下进行了6次测试,测得他们的最大速度(单位:m/s)的数据如下:(1)(2)分别求出甲、乙两名自行车赛手最大速度(m/s)数据的平均数、极差、方差,并判断选谁参加比赛比较合适?【解】 (1)画茎叶图如下:中间数为数据的十位数.从茎叶图上看,甲、乙的得分情况都是分布均匀的,只是乙更好一些.乙发挥比较稳定,总体情况比甲好.(2)x 甲=27+38+30+37+35+316=33.x 乙=33+29+38+34+28+366=33.s 2甲=16[(27-33)2+(38-33)2+(30-33)2+(37-33)2+(35-33)2+(31-33)2]≈15.67.s 2乙=16[(33-33)2+(29-33)2+(38-33)2+(34-33)2+(28-33)2+(36-33)2]≈12.67.甲的极差为11,乙的极差为10.综合比较以上数据可知,选乙参加比赛较合适.[能力提升]1.有一笔统计资料,共有11个数据如下(不完全以大小排列):2,4,4,5,5,6,7,8,9,11,x ,已知这组数据的平均数为6,则这组数据的方差为( )A .6 B.6 C .66D .6.5【解析】 ∵x =111(2+4+4+5+5+6+7+8+9+11+x )=111(61+x )=6,∴x =5.方差为:s 2=42+22+22+12+12+02+12+22+32+52+1211=6611=6.【答案】 A2.将某选手的9个得分去掉1个最高分,去掉1个最低分,7个剩余分数的平均分为91,现场作的9个分数的茎叶图后来有1个数据模糊,无法辨认,在图2-2-29中以x 表示:89⎪⎪⎪7 74 0 1 0 x 9 1图2-2-29则7个剩余分数的方差为( )A.1169B.367C .36D.677【解析】 根据茎叶图,去掉1个最低分87,1个最高分99, 则17[87+94+90+91+90+(90+x )+91]=91, ∴x =4.∴s 2=17[(87-91)2+(94-91)2+(90-91)2+(91-91)2+(90-91)2+(94-91)2+(91-91)2]=367.【答案】 B3.若40个数据的平方和是56,平均数是22,则这组数据的方差是________,标准差是________.【解析】 设这40个数据为x i (i =1,2,…,40),平均数为x . 则s 2=140×[(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x 40-x )2] =140[x 21+x 22+…+x 240+40x 2-2x (x 1+x 2+…+x 40)] =140⎣⎢⎡⎦⎥⎤56+40×⎝ ⎛⎭⎪⎫222-2×22×40×22=140×⎝ ⎛⎭⎪⎫56-40×12=0.9. ∴s =0.9=910=31010. 【答案】 0.9310104.某地区100位居民的人均月用水量(单位:t)的分组及各组的频数如下: [0,0.5),4;[0.5,1),8;[1,1.5),15;[1.5,2),22;[2,2.5),25;[2.5,3),14;[3,3.5),6;[3.5,4),4;[4,4.5),2.(1)列出样本的频率分布表;(2)画出频率分布直方图,并根据直方图估计这组数据的平均数、中位数、众数;(3)当地政府制定了人均月用水量为3t的标准,若超出标准加倍收费,当地政府说,85%以上的居民不超过这个标准,这个解释对吗?为什么?【解】(1)频率分布表(2)频率分布直方图如图:众数:2.25,中位数:2.02,平均数:2.02.(3)人均月用水量在3t以上的居民所占的比例为6%+4%+2%=12%,即大约有12%的居民月用水量在3t以上,88%的居民月用水量在3t以下,因此政府的解释是正确的.。

高三总复习用样本估计总体教师版

高三总复习用样本估计总体教师版
∴频率为0.52.答案:C
5.甲、乙两射击运动员进行比赛,射击相同的次数,已知两运动员射击的环数稳定在7,8,9,10环,他们的成绩频率分布条形图如下:
由乙击中8环及甲击中10环的概率与甲击中环数的平均值都正确的一组数据依次是()
A.0.350.25 8.1B.0.350.258.8
C.0.250.358.1D.0.250.358.8
折线图:连接频率分布直方图中小长方形上端中点,就得到频率分布折线图
总体密度曲线:当样本容量足够大,分组越多,折线越接近于一条光滑的曲线,此光滑曲线为总体密度曲线。
3.用茎叶图刻画数据的两个优点,
(1)所有数据都可以从数据中得到;
(2)茎叶图便于记录和表示,能够展示数据的分布情况,但当样本数据较多或数据较大时,茎叶图的效果就不是很好了.
甲的平均数为: ,即 。
方差为:

乙的平均数:
乙的方差为:
[探究四]综合问题
例4:对某校高一年级学生参加社区服务次数进行统计,随机抽取 名学生作为样本,得到这 名学生参加社区服务的次数.根据此数据作出了频数与频率的统计表和频率分布直方图如下:
分组
频数
频率
10
0.25
25
2
0.05
合计
M
1
⑴求出表中 、 及图中 的值;
0.6 3.7 2.2 1.5 2.8
1.7 1.2 2.1 3.2 1.0
(1)通过对样本的计算,估计该县1999年消耗了多少盒一次性筷子(每年按350个营业日计算);
(2)2001年又对该县一次性木质筷子的用量以同样的方式作了抽样调查,调查的结果是10个样本饭店,每个饭店平均每天使用一次性筷子2.42盒.求该县2000年、2001年这两年一次性木质筷子用量平均每年增长的百分率(2001年该县饭店数、全年营业天数均与1999年相同);

高一必修3 2.2.2用样本的频示范课率分布估计总体的分布

高一必修3  2.2.2用样本的频示范课率分布估计总体的分布

不足:
当样本数据较多或数据位数较多时,茎叶图就 显得不太方便。
P71练习3、下面一组数据是某生产车间30名工人 某日加工零件的个数,请设计适当的茎叶图表示 这组数据,并由这图出发说明一下这个车间此日 的生产情况。 134 112 117 126 128 124 122 116 113 107 116 132 127 128 126 121 120 118 108 110 133 130 124 116 117 123 122 120 112 112
甲:13, 51, 23, 8, 26, 38, 16, 33, 14, 28, 39 乙:49, 24, 12, 31, 50, 31, 44, 36, 15, 37, 25, 36, 39 用茎叶图表示两人成绩,并比较甲、乙成绩并得出统计 结论 甲 乙 8 4, 6, 3 3, 6, 8 3, 8, 9 1 0 1 2 3 4 5 2, 5, 1, 4, 0 5 4 6, 1, 6, 7, 9 9



统计结论:
1、乙运动员的得分基本是对称的,叶的分布 是“单峰”的,有10/13集中在茎2,3,4上, 中位数是36;甲运动员的得分除一个特殊得 分(51分)外,中位数是2பைடு நூலகம்.
2、乙运动员的平均得分大于甲运动员的平均 得分(乙运动员得分普遍大于甲运动员的得 分)。
3、乙运动员的得分比甲运动员的得分更集 中。乙运动员更稳定。
频率分布直方图如下:
频率
组距
0.50 0.40 0.30 0.20 0.10 月均用水量 /t 4.5
0.5
1 1.5 2 2.5 3
3.5 4
作用:
能反映数据的变化趋势
二、总体密度曲线 利用样本频率分布对总体分布进行相应估计

用样本估计总体教案

用样本估计总体教案

用样本估计总体教案一、课程名称:(适用大部分课程教案)二、授课对象初中二年级学生三、授课时间每课时45分钟四、授课教师张某某五、教学目标1、知识与技能目标(1)掌握用样本估计总体的基本概念和方法;(2)能够运用样本数据对总体进行估计,并计算估计的误差;(3)能够运用统计学软件进行样本估计总体的操作。

2、过程与方法目标(1)通过小组合作探究,培养学生运用统计学方法解决问题的能力;(2)通过实际案例的分析,培养学生将理论知识与实际应用相结合的能力;(3)通过课堂讲解和练习,培养学生自主学习、思考总结的能力。

3、情感态度价值观目标(1)培养学生对统计学产生兴趣,认识到统计学在生活中的重要性;(2)培养学生具备客观、严谨的科学态度;(3)培养学生团结协作、共同探究的精神。

六、教学重占和难点1、教学重点(1)用样本估计总体的基本方法和步骤;(2)样本估计总体的误差分析;(3)统计学软件在样本估计总体中的应用。

2、教学难点(1)样本估计总体误差的计算;(2)统计学软件的操作使用;(3)将理论知识与实际案例相结合,解决实际问题。

七、教学过程1、导入新课(5分钟)授课教师通过展示与学生生活密切相关的总体数据问题,例如:“假设我们要了解全校学生的平均身高,我们是否需要测量每一个学生?有没有更高效的方法?”引发学生对用样本估计总体概念的思考,从而导入新课。

2、新知讲授(20分钟)(1)介绍用样本估计总体的基本概念,包括总体、样本、参数、统计量等;(2)讲解如何从样本数据推断总体数据,包括点估计和区间估计;(3)详细解释样本估计的误差来源及如何计算误差;(4)展示统计学软件(如SPSS、Excel等)在样本估计总体中的应用实例。

3、合作探究(15分钟)将学生分成小组,每组给予一个实际案例,如调查班级学生的平均成绩,要求小组讨论并设计出合理的样本调查方案,包括样本的大小、选择方法等,并尝试使用统计学软件进行数据处理和分析。

用样本的频率分布估计总体的分布》教学设计

用样本的频率分布估计总体的分布》教学设计

必修3《2.2.1 用样本的频率分布估计总体的分布》教学设计北京师范大学附属实验中学曹付生一、教学内容分析1.教学主要内容:本节课选自人教B版必修三,第二章第二小节,《用样本的频率分布估计总体的分布》,需要2课时完成,本节课是第一课时。

主要是画出样本的频率分布直方图,并能通过频率分布直方图对总体进行简单的估计。

2.教材编写特点本节是本章教材的第二小节,前面研究了随机抽样的方法及数据收集。

本节课主要研究对收集样本如何进行处理,突出对数据描述、处理的方法,特别是频率分布直方图画法,后面接着研究总体密度曲线、用样本的数字特征估计总体的数字特征以及正态曲线等,可以说本节课内容承上启下,地位非常重要。

从教材编写的角度来看,也正是要体现这一特点。

教材编写,通过对样本分析和总体估计的过程,突出了统计的实用性,从实际出发,收集数据,进行分析整理,再回到实际问题,感受数学对实际生活的需要,体现了统计的思想及其在实际问题中的应用价值,真正体会数学知识与现实生活的联系。

3.教材内容的数学核心思想教材内容的数学核心思想是用样本的频率分布直方图估计总体的统计思想方法。

4.我的思考:本节课重在教会学生绘制频率分布直方图,引导学生通过频率分布直方图分析总体的分布,体会统计的思想、方法。

在通读了教材的基础上,与人教A版的相应内容作了比较,再结合学生的情况,最终选择A版内容,更利于完成教学目标。

(1)人教A版教材中的例子与学生关系紧密,提出的问题更切合学生实际。

背景的熟悉使学生易于课堂参与。

(2)教材中问题的设计利于学生统计思想的建立等。

统计思想方法是数学的一个重要的思想方法,中学学习统计,除了掌握必要的统计知识之处,关键是让学生建立统计在现实生活中具有重要的作用,具有统计意识,同时体会到统计结果随机性、科学性,能作为总体的分布的合理性,是生活中某些问题决策必不可少的依据。

统计教学的核心目标正是让学生体会统计思维的特点和作用。

因此在设计中,从实际问题出发,再回到实际问题的决策,前后呼应,使学生真正体会数据处理的全过程、统计应用于现实生活的全过程,突出统计的思想、方法。

必修三2.2.用样本估计总体(教案)

必修三2.2.用样本估计总体(教案)

必修三2.2.用样本估计总体(教案)必修三2.2.用样本估计总体(教案)导语:本文为必修三2.2.用样本估计总体(教案)的教学指南,旨在引导学生了解和应用样本估计总体的方法。

通过学习本课,学生将能够理解抽样和样本的基本概念,并能够运用点估计和区间估计的方法进行总体参数的估计。

为了达到良好的教学效果,本教案采用了多样的教学方法,例如引导讨论、示例演示和小组合作等。

一、教学目标:1. 理解样本与总体的概念和关系;2. 掌握点估计的方法;3. 了解区间估计的原理和应用;4. 能够进行样本估计总体的实际问题分析。

二、教学过程:1. 导入(5分钟)引导学生思考以下问题:什么是样本?什么是总体?样本和总体之间有什么关系?为什么需要用样本来估计总体?2. 点估计的方法(15分钟)a. 讲解点估计的基本原理,即通过样本数据来估计总体参数的值。

b. 示例演示:设计一个问题,如某班级数学考试成绩的平均分。

用班级中的五位同学的成绩作为样本,通过计算样本的平均分来估计全班的平均分。

c. 引导学生讨论点估计的优点和缺点。

3. 区间估计的方法(15分钟)a. 讲解区间估计的概念和原理,即通过样本数据构造一个置信区间来估计总体参数的范围。

b. 示例演示:使用同样的例子,构造一个置信水平为95%的置信区间,来估计全班的平均分。

c. 引导学生讨论区间估计的优点和缺点。

4. 实际问题分析(25分钟)a. 设计一个实际问题,例如某个城市的人均收入。

要求学生提出估计该城市人均收入的方法和步骤,并结合点估计和区间估计的方法进行分析。

b. 小组合作:分组讨论,每个小组根据实际问题设计一个解决方案,并准备向全班汇报。

c. 汇报与讨论:每个小组轮流汇报他们的解决方案,并进行讨论。

5. 总结与延伸(10分钟)a. 概括本课内容,强调样本估计总体的方法和应用。

b. 提出延伸问题,鼓励学生进一步探索样本估计总体的其他应用领域。

三、教学反思:本节课通过引导讨论、示例演示和小组合作等多种教学方法,促使学生自主思考和应用样本估计总体的方法。

必修三2.2.用样本估计总体(教案)

必修三2.2.用样本估计总体(教案)

2.2 用样本估计总体教案 A第1课时教学内容§2.2.1 用样本的频率分布估计总体分布教学目标一、知识及技能1. 通过实例体会分布的意义和作用.2. 在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.3.通过实例体会频率分布直方图、频率折线图、茎叶图的各自特征,从而恰当地选择上述方法分析样本的分布,准确地做出总体估计.二、过程及方法通过对现实生活的探究,感知应用数学知识解决问题的方法,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度及价值观通过对样本分析和总体估计的过程,感受数学对实际生活的需要,认识到数学知识源于生活并指导生活的事实,体会数学知识及现实世界的联系.教学重点、难点重点:会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.难点:能通过样本的频率分布估计总体的分布.教学设想一、创设情境在NBA的2004赛季中,甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下﹕甲运动员得分﹕12,15,20,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50乙运动员得分﹕8,13,14,16,23,26,28,38,39,51,31,29,33请问从上面的数据中你能否看出甲,乙两名运动员哪一位发挥比较稳定?如何根据这些数据作出正确的判断呢?这就是我们这堂课要研究、学习的主要内容——用样本的频率分布估计总体分布.二、探究新知探究1:我国是世界上严重缺水的国家之一,城市缺水问题较为突出,某市政府为了节约生活用水,计划在本市试行居民生活用水定额管理,即确定一个居民月用水量标准a,用水量不超过a的部分按平价收费,超出a的部分按议价收费.如果希望大部分居民的日常生活不受影响,那么标准a定为多少比较合理呢?你认为,为了较为合理地确定出这个标准,需要做哪些工作?(让学生展开讨论)为了制定一个较为合理的标准a,必须先了解全市居民日常用水量的分布情况,比如月均用水量在哪个范围的居民最多,他们占全市居民的百分比情况等.因此采用抽样调查的方式,通过分析样本数据来估计全市居民用水量的分布情况.分析数据的一种基本方法是用图将它们画出来,或者用紧凑的表格改变数据的排列方式,作图可以达到两个目的,一是从数据中提取信息,二是利用图形传递信息.表格则是通过改变数据的构成形式,第 1 页为我们提供解释数据的新方式.下面我们学习的频率分布表和频率分布图,则是从各个小组数据在样本容量中所占比例大小的角度,来表示数据分布的规律.可以让我们更清楚的看到整个样本数据的频率分布情况.(一)频率分布的概念频率分布是指一个样本数据在各个小范围内所占比例的大小.一般用频率分布直方图反映样本的频率分布.其一般步骤为:1.计算一组数据中最大值及最小值的差,即求极差;2.决定组距及组数;3.将数据分组;4.列频率分布表;5.画频率分布直方图.以教材P65制定居民用水标准问题为例,经过以上几个步骤画出频率分布直方图.(让学生自己动手作图)频率分布直方图的特征:1.从频率分布直方图可以清楚的看出数据分布的总体趋势.2.从频率分布直方图得不出原始的数据内容,把数据表示成直方图后,原有的具体数据信息就被抹掉了.探究2:同样一组数据,如果组距不同,横轴、纵轴的单位不同,得到的图和形状也会不同.不同的形状给人以不同的印象,这种印象有时会影响我们对总体的判断,分别以0.1和1为组距重新作图,然后谈谈你对图的印象?(把学生分成两大组进行,分别作出两种组距的图,然后组织同学们对所作图的不同看法进行交流……)接下来请同学们思考下面这个问题:思考:如果当地政府希望使85%以上的居民每月的用水量不超出标准,根据频率分布表2-2和频率分布直方图2.2-1,(见教材P67)你能对制定月用水量标准提出建议吗?(让学生仔细观察表和图)(二)频率分布折线图、总体密度曲线1.频率分布折线图的定义:连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得到频率分布折线图.2.总体密度曲线的定义:在样本频率分布直方图中,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线.它能够精确地反映了总体在各个范围内取值的百分比,它能给我们提供更加精细的信息.思考:1.对于任何一个总体,它的密度曲线是不是一定存在?为什么?2.对于任何一个总体,它的密度曲线是否可以被非常准确地画出来?为什么?实际上,尽管有些总体密度曲线是客观存在的,但一般很难像函数图象那样准确地画出来,我们只能用样本的频率分布对它进行估计,一般来说,样本容量越大,这种估计就越精确.(三)茎叶图1.茎叶图的概念:当数据是两位有效数字时,用中间的数字表示十位数,即第一个有效数字,两边的数字表示个位数,即第二个有效数字,它的中间部分像植物的茎,两边部分像植物茎上长出来的叶子,因此通常把第 3 页这样的图叫做茎叶图.(见教材P70例子)2.茎叶图的特征:(1)用茎叶图表示数据有两个优点:一是从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录及表示.(2)茎叶图只便于表示两位有效数字的数据,而且茎叶图只方便记录两组的数据,两个以上的数据虽然能够记录,但是没有表示两个记录那么直观,清晰.三、例题精析例1 下表给出了某校500名12岁男孩中用随机抽样得出的120人的身高(单位cm ):(1)列出样本频率分布表;(2)画出频率分布直方图;(3)估计身高小于134cm的人数占总人数的百分比.分析:根据样本频率分布表、频率分布直方图的一般步骤解题.解:(1)样本频率分布表如下:(2)其频率分布直方图如下:(3)由样本频率分布表可知身高小于134cm 的男孩出现的频率为0.04+0.07+0.08=0.19,所以我们估计身高小于134cm 的人数占总人数的19%.cm )例2 为了了解高一学生的体能情况,某校抽取部分学生进行一分钟跳绳次数次测试,将所得数据整理后,画出频率分布直方图(如图),图中从左到右各小长方形面积之比为2:4:17:15:9:3,第二小组频数为12.(1)第二小组的频率是多少?样本容量是多少?(2)若次数在110以上(含110次)为达标,试估计该学校全体高一学生的达标率是多少?(3)在这次测试中,学生跳绳次数的中位数落在哪个小组内?请说明理由.分析:在频率分布直方图中,各小长方形的面积等于相应各组的频率,小长方形的高及频数成正比,各组频数之和等于样本容量,频率之和等于1.解:(1)由于频率分布直方图以面积的形式反映了数据落在各小组内的频率大小, 因此第二小组的频率为:40.0824171593=+++++, 又因为频率=.第二小组频数样本容量所以,12150.0.08===第二小组频数样本容量第二小组频率 (2)由图可估计该学校高一学生的达标率约为(3)由已知可得各小组的频数依次为6,12,51,45,27,9,所以前三组的频数之和为69,前四组的频数之和为114,所以跳绳次数的中位数落在第四小组内.四、课堂小结1. 总体分布指的是总体取值的频率分布规律,由于总体分布不易知道,因此我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布.2. 总体的分布分两种情况:当总体中的个体取值很少时,用茎叶图估计总体的分布;当总体中的个体取值较多时,将样本数据恰当分组,用各组的频率分布描述总体的分布,方法是用频率分布表或频率分布直方图.五、评价设计1.P81习题2.2 A组1、2.第2课时教学内容§2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征教学目标一、知识及技能1. 正确理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据的标准差.2. 能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并做出合理的解释.3. 会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征.4. 形成对数据处理过程进行初步评价的意识.二、过程及方法在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度及价值观会用随机抽样的方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题,认识统计的作用,能够辩证地理解数学知识及现实世界的联系.教学重点、难点教学重点:用样本平均数和标准差估计总体的平均数及标准差.教学难点:能应用相关知识解决简单的实际问题.教学设想一、创设情境在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥的更稳定些吗?为了从整体上更好地把握总体的规律,我们要通过样本的数据对总体的数字特征进行研究——用样本的数字特征估计总体的数字特征(板出课题).二、探究新知(一)众数、中位数、平均数探究(1)怎样将各个样本数据汇总为一个数值,并使它成为样本数据的“中心点”?(2)能否用一个数值来描写样本数据的离散程度?(让学生回忆初中所学的一些统计知识,思考后展开讨论)初中我们曾经学过众数,中位数,平均数等各种数字特征,应当说,这些数字都能够为我们提供第 5 页关于样本数据的特征信息.例如前面一节在调查100位居民的月均用水量的问题中,从这些样本数据的频率分布直方图可以看出,月均用水量的众数是2.25t (最高的矩形的中点)(图见教材第72页)它告诉我们,该市的月均用水量为2. 25t 的居民数比月均用水量为其他值的居民数多,但它并没有告诉我们到底多多少.提问:请大家翻回到教材第66页看看原来抽样的数据,有没有2.25 这个数值呢?根据众数的定义,2.25怎么会是众数呢?为什么?(请大家思考作答)分析:这是因为样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失的原因,而2.25是由样本数据的频率分布直方图得来的,所以存在一些偏差.提问:那么如何从频率分布直方图中估计中位数呢?分析:在样本数据中,有50%的个体小于或等于中位数,也有50%的个体大于或等于中位数.因此,在频率分布直方图中,矩形的面积大小正好表示频率的大小,即中位数左边和右边的直方图的面积应该相等.由此可以估计出中位数的值为2.02.(图略见教材73页图2.2-6)思考:2.02这个中位数的估计值,及样本的中位数值2.0不一样,你能解释其中的原因吗?(原因同上:样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失了)图2.2-6显示,大部分居民的月均用水量在中部(2.02t 左右),但是也有少数居民的月均用水量特别高,显然,对这部分居民的用水量作出限制是非常合理的.思考:中位数不受少数几个极端值的影响,这在某些情况下是一个优点,但是它对极端值的不敏感有时也会成为缺点,你能举例说明吗?(让学生讨论,并举例)(二)标准差、方差1.标准差平均数为我们提供了样本数据的重要信息,可是,有时平均数也会使我们作出对总体的片面判断.某地区的统计显示,该地区的中学生的平均身高为176cm ,给我们的印象是该地区的中学生生长发育好,身高较高.但是,假如这个平均数是从五十万名中学生抽出的五十名身高较高的学生计算出来的话,那么,这个平均数就不能代表该地区所有中学生的身体素质.因此,只有平均数难以概括样本数据的实际状态.例如,在一次射击选拔比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥的更稳定些吗?如果你是教练,选哪位选手去参加正式比赛? 我们知道,77x x ==乙甲,.两个人射击的平均成绩是一样的.那么,是否两个人就没有水平差距呢?(观察P74图2.2-7)直观上看,还是有差异的.很明显,甲的成绩比较分散,乙的成绩相对集中,因此我们从另外的角度来考察这两组数据.考察样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差.标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s 表示.样本数据1,2,,n x x x 的标准差的算法:第 7 页(1) 算出样本数据的平均数x .(2) 算出每个样本数据及样本数据平均数的差:(1,2,)i x x i n -= (3) 算出(2)中(1,2,)i x x i n -=的平方.(4) 算出(3)中n 个平方数的平均数,即为样本方差.(5) 算出(4)中平均数的算术平方根,即为样本标准差.其计算公式为:显然,标准差较大,数据的离散程度较大;标准差较小,数据的离散程度较小.提问:标准差的取值范围是什么?标准差为0的样本数据有什么特点?从标准差的定义和计算公式都可以得出:s ≥0.当0s =时,意味着所有的样本数据都等于样本平均数.2.方差从数学的角度考虑,人们有时用标准差的平方2s (即方差)来代替标准差,作为测量样本数据分散程度的工具:在刻画样本数据的分散程度上,方差和标准差是一样的,但在解决实际问题时,一般多采用标准差.三、例题精析例1 画出下列四组样本数据的直方图,说明他们的异同点.(1)5,5,5,5,5,5,5,5,5(2)4,4,4,5,5,5,6,6,6(3)3,3,4,4,5,6,6,7,7(4)2,2,2,2,5,8,8,8,8分析:先画出数据的直方图,根据样本数据算出样本数据的平均数,利用标准差的计算公式即可算出每一组数据的标准差.解:(图见教材P76)四组数据的平均数都是5.0,标准差分别为:0.00,0.82,1.49,2.83.他们有相同的平均数,但他们有不同的标准差,说明数据的分散程度是不一样的.例2 甲乙两人同时生产内径为25.40mm 的一种零件.为了对两人的生产质量进行评比,从他们生产的零件中各抽出20件,量得其内径尺寸如下(单位:mm ):甲 25.46 25.32 25.45 25.39 25.36 25.34 25.42 25.3825.42 25.39 25.43 25.39 25.40 25.44 25.40 25.4225.45 25.35 25.41 25.39乙 25.40 25.43 25.44 25.48 25.48 25.47 25.49 25.3625.34 25.49 25.33 25.43 25.43 25.32 25.47 25.3125.32 25.32 25.32 25.48从生产的零件内径的尺寸看,谁生产的质量较高?分析:比较两个人的生产质量,只要比较他们所生产的零件内径尺寸所组成的两个总体的平均数及标准差的大小即可,根据用样本估计总体的思想,我们可以通过抽样分别获得相应的样本数据,然后比较这两个样本数据的平均数、标准差,以此作为两个总体之间的差异的估计值.解:四、课堂小结1. 用样本的数字特征估计总体的数字特征分两类:(1)用样本平均数估计总体平均数.(2)用样本标准差估计总体标准差.样本容量越大,估计就越精确.2. 平均数对数据有“取齐”的作用,代表一组数据的平均水平.3. 标准差描述一组数据围绕平均数波动的大小,反映了一组数据变化的幅度.五、评价设计P81 习题 2.2 A组 3、4.教案 B第1课时教学内容§2.2.1 用样本的频率分布估计总体分布教学目标一、知识及技能1.通过实例体会分布的意义和作用.2.在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.3.通过实例体会频率分布直方图、频率折线图、茎叶图的各自特征,从而恰当地选择上述方法分析样本的分布,准确地做出总体估计.二、过程及方法通过对现实生活的探究,感知应用数学知识解决问题的方法,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度及价值观通过对样本分析和总体估计的过程,感受数学对实际生活的需要,认识到数学知识源于生活并指导生活的事实,体会数学知识及现实世界的联系.教学重点、难点教学重点:会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.教学难点:能通过样本的频率分布估计总体的分布.教学设想一、创设情境,导入新课我国是世界上严重缺水的国家之一,城市缺水问题较为突出,某市政府为了节约生活用水,计划在本市试行居民生活用水定额管理,即确定一个居民月用水量标准a,用水量不超过a的部分按平价收费,超出a的部分按议价收费.如果希望大部分居民的日常生活不受影响,那么标准a定为多少比较合理呢?你认为,为了较为合理地确定出这个标准,需要做哪些工作?(让学生展开讨论)为了制定一个较为合理的标准a,必须先了解全市居民日常用水量的分布情况,比如月均用水量在哪个范围的居民最多,他们占全市居民的百分比情况等.因此采用抽样调查的方式,通过分析样本数据来估计全市居民用水量的分布情况.分析数据的一种基本方法是用图将它们画出来,或者用紧凑的表格改变数据的排列方式,作图可以达到两个目的,一是从数据中提取信息,二是利用图形传递信息.表格则是通过改变数据的构成形式,为我们提供解释数据的新方式.下面我们学习的频率分布表和频率分布图,则是从各个小组数据在样本容量中所占比例大小的角度,来表示数据分布的规律.可以让我们更清楚的看到整个样本数据的频率分布情况.二、新课探知(一)频率分布的概念频率分布是指一个样本数据在各个小范围内所占比例的大小.一般用频率分布直方图反映样本的频率分布.其一般步骤为:1. 计算一组数据中最大值及最小值的差,即求极差;2. 决定组距及组数;第 9 页cm ) 3. 将数据分组;4. 列频率分布表;5. 画频率分布直方图.以教材P65制定居民用水标准问题为例,经过以上几个步骤画出频率分布直方图.(让学生自己动手作图)例1 下表给出了某校500名12岁男孩中用随机抽样得出的120人的身高(单位cm ):(1)列出样本频率分布表;(2)一画出频率分布直方图;(3)估计身高小于134C m的人数占总人数的百分比.分析:根据样本频率分布表、频率分布直方图的一般步骤解题.解:(1)样本频率分布表如下:(2)其频率分布直方图:(3134cm 的男孩出现的,所以我们估计身高小 (1趋势. (2把数据抹掉了.曲线 1.频率分布折线图连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得到频率分布折线图.2.总体密度曲线的定义:在样本频率分布直方图中,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线.它能够精确地反映了总体在各个范围内取值的百分比,它能给我们提供更加精细的信息.(见教材P69)(三)茎叶图1.茎叶图的概念:当数据是两位有效数字时,用中间的数字表示十位数,即第一个有效数字,两边的数字表示个位数,即第二个有效数字,它的中间部分像植物的茎,两边部分像植物茎上长出来的叶子,因此通常把这样的图叫做茎叶图.(见教材P70例子)2.茎叶图的特征:(1)用茎叶图表示数据有两个优点:一是从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录及表示.(2)茎叶图只便于表示两位有效数字的数据,而且茎叶图只方便记录两组的数据,两个以上的数据虽然能够记录,但是没有表示两个记录那么直观,清晰.例2某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛的得分情况如下:甲运动员得分:13,51,23,8,26,38,16,33,14,28,39;乙运动员得分:49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39.用茎叶图表示,你能通过该图说明哪个运动员的发挥更稳定吗?解:“茎”指的是中间的一列数,表示得分的十位数;“叶”指的是从茎的旁边生长出来的数,分别表示两人得分的个位数.画这组数据的茎叶图的步骤如下第一步,将每个数据分为“茎”(高位)和“叶”(低位)两部分;第二步,茎是中间的一列数,按从小到大的顺序排列;第三步,将各个数据的叶按大小次序写在茎右(左)侧.甲乙8 04 6 3 1 2 53 6 8 2 5 43 8 9 3 1 6 1 6 7 94 4 91 5 0从图中可以看出,乙运动员的得分基本上是对称的,页的分布是“单峰”的,有的叶集中在茎2,3,4上,中位数为36;甲运动员的得分除一个特殊得分(51分)外,也大致对称,叶的分布也是“单峰”的,有的叶主要集中在茎1,2,3上,中位数是26.由此可以看出,乙运动员的成绩更好. 另外i,从叶在茎上的分布情况看,乙运动员的得分更集中于峰值附近,这说明乙运动员的发挥更稳定.练习:在NBA的2010赛季中,甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下﹕甲运动员得分﹕12,15,20,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50乙运动员得分﹕8,13,14,16,23,26,28,38,39,51,31,29,33学生画出茎叶图(略)三、巩固练习为了了解高一学生的体能情况,某校抽取部分学生进行一分钟跳绳次数次测试,将所得数据整理后,画出频率分布直方图(见下页图示),图中从左到右各小长方形面积之比为2:4:17:15:9:3,第二小组频数为12.第 11 页(1)第二小组的频率是多少?样本容量是多少?(2)若次数在110以上(含110次)为达标,试估计该学校全体高一学生的达标率是多少?(3)在这次测试中,学生跳绳次数的中位数落在哪个小组内?请说明理由.分析:在频率分布直方图中,各小长方形的面积等于相应各组的频率,小长方形的高及频数成正比,各组频数之和等于样本容量,频率之和等于1.解:(1)由于频率分布直方图以面积的形式反映了数据落在各小组内的频率大小,因此第二小组的频率为:40.08 24171593=+++++,又因为频率=第二小组频数样本容量,所以,121500.08===第二小组频数样本容量第二小组频率.(2)由图可估计该学校高一学生的达标率约为(3)由已知可得各小组的频数依次为6,12,51,45,27,9,所以前三组的频数之和为69,前四组的频数之和为114,所以跳绳次数的中位数落在第四小组内.四、小结1. 总体分布指的是总体取值的频率分布规律,由于总体分布不易知道,因此我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布.2. 总体的分布分两种情况:当总体中的个体取值很少时,用茎叶图估计总体的分布;当总体中的个体取值较多时,将样本数据恰当分组,用各组的频率分布描述总体的分布,方法是用频率分布表或频率分布直方图.五、布置作业P71练习1、2、3.第2课时教学内容§2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征教学目标一、知识及技能1. 正确理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据的标准差.2. 能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并做出合理的解释.3. 会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征.4. 形成对数据处理过程进行初步评价的意识.二、过程及方法在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度及价值观会用随机抽样的方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题,认识统计的作用,能够辩证地理解数学知识及现实世界的联系.教学重点、难点教学重点:用样本平均数和标准差估计总体的平均数及标准差.教学难点:能应用相关知识解决简单的实际问题.教学设想一、创设情境导入新课在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.请问从上面的数据中你能否看出甲,乙两名运动员哪一位发挥比较稳定?为了从整体上更好地把握总体的规律,我们要通过样本的数据对总体的数字特征进行研究——用样本的数字特征估计总体的数字特征.二、新课探究(一)众数、中位数、平均数初中我们曾经学过众数,中位数,平均数等各种数字特征,应当说,这些数字都能够为我们提供关于样本数据的特征信息.例如前面一节在调查100位居民的月均用水量的问题中,从这些样本数据的频率分布直方图可以看出,月均用水量的众数是2.25t(最高的矩形的中点)(图略见教材第72页)它告诉我们,该市的月均用水量为2. 25t的居民数比月均用水量为其他值的居民数多,但它并没有告诉我们到底多多少.提问:请大家翻回到教材第66页看看原来抽样的数据,有没有2.25 这个数值呢?根据众数的定义,2.25怎么会是众数呢?为什么?(请大家思考作答)分析:这是因为样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失的原因,而2.25是由样本数据的频率分布直方图得来的,所以存在一些偏差.提问:那么如何从频率分布直方图中估计中位数呢?分析:在样本数据中,有50%的个体小于或等于中位数,也有50%的个体大于或等于中位数.因此,第 13 页。

高中数学必修3《用样本的数字特征估计总体的数字特征(二)》导学案

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数学(高二上)导学案必修三第二章第二节课题:用样本估计总体二、合作探究归纳展示任务1 标准差问题平均数向我们提供了样本数据的重要信息,但是平均数有时也会使我们作出对总体的片面判断,因为这个平均数掩盖了一些极端的情况,而这些极端情况显然是不能忽视的.因此,只有平均数还难以概括样本数据的实际状态.如:有两位射击运动员在一次射击测试中各射靶10次,每次命中的环数如下:甲:7879549107 4乙:9578768677如果你是教练,你应当如何对这次射击作出评价?思考1甲、乙两人本次射击的平均成绩分别为多少环?答经计算得:x甲=110(7+8+7+9+5+4+9+10+7+4)=7,同理可得x乙=7.思考2观察下图中两人成绩的频率分布条形图,你能说明其水平差异在哪里吗?答直观上看,还是有差异的.如:甲成绩比较分散,乙成绩相对集中.思考3对于甲乙的射击成绩除了画出频率分布条形图比较外,还有没有其它方法来说明两组数据的分散程度?答还经常用甲乙的极差与平均数一起比较说明数据的分散程度.甲的环数极差=10-4=6,乙的环数极差=9-5=4.它们在一定程度上表明了样本数据的分散程度,与平均数一起,可以给我们许多关于样本数据的信息.显然,极差对极端值非常敏感,注意到这一点,我们可以得到一种“去掉一个最高分,去掉一个最低分”的统计策略.思考4 如何用数字去刻画这种分散程度呢?答 考察样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差.标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s 表示 . 思考5 所谓“平均距离”,其含义如何理解?答 假设样本数据是x 1,x 2,…,x n ,x 表示这组数据的平均数.x i 到x 的距离是|x i -x |(i =1,2,…,n ).于是,样本数据是x 1,x 2,…,x n 到x 的“平均距离”是S =|x 1-x |+|x 2-x |+…+|x n -x |n .由于上式含有绝对值,运算不太方便,因此,通常改用如下公式来计算标准差: s =1n[(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2]. 思考6 标准差的取值范围如何?若s =0表示怎样的意义?答 从标准差的定义可以看出,标准差s ≥0,当s =0时,意味着所有的样本数据等于样本平均数. 任务2 方差思考1 方差的概念是怎样定义的?答 人们有时用标准差的平方s 2—方差来代替标准差,作为测量样本数据分散程度的工具,方差:s 2=1n ·[(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2].思考2 对于一个容量为2的样本:x 1,x 2(x 1<x 2),它们的平均数和标准差如果分别用x 和a 表示,那么x 和a 分别等于什么? 答 x =12(x 1+x 2),a =12(x 2-x 1).思考3 在数轴上,x 和a 有什么几何意义?由此说明标准差的大小对数据的离散程度有何影响?答 x 和a 的几何意义如下图所示.说明了标准差越大离散程度越大,数据较分散;标准差越小离散程度越小,数据较集中在平均数周围.思考4 现实中的总体所包含的个体数往往是很多的,总体的平均数与标准差是不知道的.如何求得总体的平均数和标准差呢?答 通常的做法是用样本的平均数和标准差去估计总体的平均数与标准差.这与前面用样本的频率分布来近似地代替总体分布是类似的.只要样本的代表性好,这样做就是合理的,也是可以接受的.例1求出问题中的甲乙两运动员射击成绩的标准差,并说明他们的成绩谁比较稳定?解x甲=110(7+8+7+9+5+4+9+10+7+4)=7,同理可得x乙=7.根据标准差的公式,s甲=110[(7-7)2+(8-7)2+…+(4-7)2]=2;同理可得s乙≈1.095.所以s甲>s乙.因此说明甲的成绩离散程度大,乙的成绩离散程度小.由此可以估计,乙比甲的射击成绩稳定.跟踪训练1如图所示是某学校一名篮球运动员在五场比赛中所得分数的茎叶图,则该运动员在这五场比赛中得分的方差为________.答案 6.8任务3标准差及方差的应用例2画出下列四组样本数据的条形图,说明它们的异同点.(1)5,5,5,5,5,5,5,5,5;(2)4,4,4,5,5,5,6,6,6;(3)3,3,4,4,5,6,6,7,7;(4)2,2,2,2,5,8,8,8,8.解四组样本数据的条形图如下:四组数据的平均数都是5.0,标准差分别是:0.00,0.82,1.49,2.83.它们有相同的平均数,但它们有不同的标准差,说明数据的分散程度是不一样的.跟踪训练2从甲、乙两种玉米中各抽10株,分别测得它们的株高如下:甲:25、41、40、37、22、14、19、39、21、42;乙:27、16、44、27、44、16、40、40、16、40;(1)哪种玉米的苗长得高?(2)哪种玉米的苗长得齐?解(1)x甲=110(25+41+40+37+22+14+19+39+21+42)=30,x乙=110(27+16+44+27+44+16+40+40+16+40)=31,x甲<x乙.即乙种玉米的苗长得高.(2)由方差公式得:s2甲=110[(25-30)2+(41-30)2+…+(42-30)2]=104.2,同理s2乙=128.8,∴s2甲<s2乙.即甲种玉米的苗长得齐.答乙种玉米苗长得高,甲种玉米苗长得齐.例3甲、乙两人同时生产内径为25.40 mm的一种零件.为了对两人的生产质量进行评比,从他们生产的零件中各抽出20件,量得其内径尺寸如下(单位:mm):甲25.4625.3225.4525.3925.3625.3425.4225.4525.3825.4225.3925.4325.3925.4025.44的,我们通常用样本的平均数和标准差去估计总体的平均数与标准差,但要求样本有较好的代表性.3.在抽样过程中,抽取的样本是具有随机性的,因此样本的数字特征也有随机性.用样本的数字特征估计总体的数字特征,是一种统计思想,没有唯一答案.四、作业布置 1、基础知识:1.下列说法正确的是( )A .在两组数据中,平均值较大的一组方差较大B .平均数反映数据的集中趋势,方差则反映数据离平均值的波动大小C .方差的求法是求出各个数据与平均值的差的平方后再求和D .在记录两个人射击环数的两组数据中,方差大的表示射击水平高 答案 B2.将某选手的9个得分去掉1个最高分,去掉1个最低分,7个剩余分数的平均分为91.现场作的9个分数的茎叶图后来有1个数据模糊,无法辨认,在图中以x 表示:则7个剩余分数的方差为( )A.1169B.367C .36D.677答案 B3.已知一组数据x 1,x 2,x 3,x 4,x 5的平均数是x =2,方差是13,那么另一组数据3x 1-2,3x 2-2,3x 3-2,3x 4-2,3x 5-2的平均数和方差分别为( )A .2,13B .2,1C .4,13D .4,3答案 D4.某学员在一次射击测试中射靶10次,命中环数如下:7,8,7,9,5,4,9,10,7,4.则:(1)平均命中环数为________; (2)命中环数的标准差为________.。

必修三2.2样本估计总体

必修三2.2样本估计总体

2.2.1《用样本的频率分布估计总体分布(一)》导学案【学习目标】1. 在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图;2、通过实例体会频率分布直方图与频率折线图和茎叶图的各自特征,能恰当选择上述方法分析样本的分布,准确做出对总体的估计;【课前导学与探究】情境导入:在NBA某赛季中,甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下﹕甲运动员得分﹕12,15,20,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50 乙运动员得分﹕8,13,14,16,23,26,28,38,39,51,31,29,33请问从上面的数据中你能否看出甲,乙两名运动员哪一位发挥比较稳定? 如何根据这些数据作出正确的判断呢?这就是我们这堂课要研究、学习的主要内容——用样本的频率分布估计总体分布。

1.讨论:通过抽样方法收集数据的目的是什么?2.通常我们对总体作出的估计一般分成两种,一种是用 , 另一种是 。

3.频率分布是指一个样本数据在样本容量中所占比例的大小,一般可以用 反映样本的频率分布。

其一般步骤为:(1) 求极差,即计算 ;(2) 决定 ;○1组距与组数的确定没有确切的标准,将数据分组时组数应力求合适,以使数据的发布规律能较清楚地呈现出来. ○2组数与样本容量有关,一般样本容量越大,分的组数也越多,当样本容量不超过100时,常分5~12组. ○3组距的选择.组距= ,组距的选择力求取整,如果极差不利于分组(不能被组数整除)可适当增大极差,如在左右两端各增加适当的范围(尽量使两端增加的量相同); (3) 将数据 ;(4) 列 ;一般为四列:分组、频数累计、频数、频率,最后一行是合计,其中频数合计应是 ,频率合计是(5) 画频率分布直方图,画图时,应以横轴表示分组,纵轴表示 ,其相应组距上的频率等于 ,即每个=⨯=频率小长方形的面积组距组距 ,且各小长方形的面积的总和等于 。

4.频率分布折线图连接频率分布直方图中 的中点,就得到频率分布折线图.5.总体密度曲线:在做频率折线图时随着所分的组数增加,组距减小,相应的 图会越来越接近于一条 ,称之为 .【精讲点拨】例1、 在某小学500名学生中随机抽样得到100人的身高如下表(单位cm) : (1)列出样本频率分布表; (2)画出频率分布直方图;(3)估计该校学生身高小于134cm 的人数约为多少?【巩固练习】1.关于频率直方图的下列有关说法正确的是( )A .直方图的高表示取某数的频率B .直方图的高表示该组上的个体在样本中出现的频率C .直方图的高表示取某组上的个体在样本中出现的频数与组距的比值D .直方图的高表示取该组上的个体在样本中出现的频率与组距的比值 2( )A .0.80B .0.65C .0.40D .0.253.为了了解高一学生的体能情况,某校抽取部分学生进行一分钟跳绳次数次测试,将所得数据整理后,画出频率分布直方图(如图),图中从左到右各小长方形面积之比为2:4:17:15:9:3,第二小组频数为12.(1) 第二小组的频率是多少?样本容量是多少? (2) 若次数在110以上(含110次)为达标,试估计该学校全体高一学生的达标率是多少?(3) 在这次测试中,学生跳绳次数的中位数落在哪个小组内?请说明理由。

人教A版高中数学必修3《二章统计2.2用样本估计总体阅读与思考生产过程中的质量控制图》优质课教案_4

人教A版高中数学必修3《二章统计2.2用样本估计总体阅读与思考生产过程中的质量控制图》优质课教案_4

阅读与思考:生产过程中的质量控制图》教学设计阅读与思考:生产过程中的质量控制图——正态分布[ 教材分析]本节课选自人教A 版必修3第二章“统计”第2.2节“用样本估计总体”课后的“阅读与思考”部分。

在第2.1节通过抽样收集数据之后,第2.2节给出了两种用样本估计总体的方式,一种是用样本的频率分布估计总体的分布,另一种是用样本的数字特征(如平均数、标准差等)估计总体的数字特征。

本节课是在这基础上,结合前面所学的总体密度曲线、平均数和标准差的概念,通过生产过程中的产品质量控制图引出正态分布,利用具体的生活应用介绍正态分布密度曲线的特点以及期望、标准差对整个正态分布的影响。

正态分布无论是在理论上还是应用上都是极其重要的一个分布,将正态分布的这些特点应用到质量控制中,可使学生进一步加强对标准差的认识。

由于正态分布的随机变量是连续型随机变量,这也让学生对随机变量由离散型到连续型有一个初步的认识。

从教材编排上来看,“阅读与思考”内容是对频率分布直方图、标准差认识的深化,是统计知识体系的一种承接和完善,也是后续选修2-3 中第2.4“正态分布”一课的铺垫。

[学情分析]学生在之前章节的学习中,已经掌握如何通过抽样来收集数据,能够画出所收集数据的频率分布直方图、折线图,会根据图表初步分析数据的分布规律,会计算平均数与标准差,这为本节课的探究学习打下了坚实的基础。

但学生仍存在一些知识短板和理解缺口。

其一,本节课学习的正态分布的随机变量是连续型随机变量的分布问题,学生一直以来接触的都是离散型随机变量,这在概念接受与理解上会有一定困难,可以通过信息技术辅助理解;其二,由于学生在此之前还未学习过定积分、随机事件的概率以及二项分布,只在初中接触过简单的概率定义,因而对本节课正态分布的本质理解会显得生涩;其三,正态分布的密度曲线函数较为复杂,学生对抽象且陌生的公式会存在惧怕心理,需要通过一些函数模型及实际应用帮助学生体会其参数的作用。

必修三2-2-2用样本的数字特征估计总体的数字特征

必修三2-2-2用样本的数字特征估计总体的数字特征

课前探究学习
课堂讲练互动
活页规范训练
规律方法 1.中位数的求法 (1)当数据个数为奇数时,中位数是按从小到大顺序排列 的中间那个数. (2)当数据个数为偶数时,中位数为排列的最中间的两个 数的平均数. 2.深刻理解和把握平均数、中位数、众数在反映样本数 据上的特点,并结合实际情况,灵活应用.
课前探究学习
课堂讲练互动
活页规范训练
自学导引
众数、中位数、平均数的概念 1. 次数 最多的数称为这组数据的 (1)众数:一组数据中出现_____ 众数.一组数据中的众数可能不止一个,也可能没有.众 集中趋势 .在频率分布直方图中, 数反映了该组数据的_________ 中点 就是数据的众数. 最高矩形的_____ (2)中位数:一组数据按从小到大的顺序排成一列,处于 _____ 中间 位置的数称为这组数据的中位数(或两个数据的平均 数).一组数据中的中位数是唯一的,反映了该组数据的 集中趋势.在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直 方图的面积_____ 相等 .
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1 解 (1) 利 用 平 均 数 计 算 公 式 得 x = (82×27 + 48 80×21)≈81.13(分). (2)∵男同学的中位数是75, ∴至少有14人得分不超过75分.
又∵女同学的中位数是80, ∴至少有11人得分不超过80分. ∴全班至少有25人得分低于80分(含80分). (3)男同学的平均分与中位数的差别较大,说明男同学中 两极分化现象严重,得分高的和低的相差较大.
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(4)数据的离散程度可以通过极差、方差或标准差来描 述.极差反映了一组数据变化的最大幅度,它对一组数据 中的极端值非常敏感,方差则反映了一组数据围绕平均数 波动的大小.为了得到以样本数据的单位表示的波动幅 度,通常用标准差——样本方差的算术平方根来描述. (5)标准差的大小不会越过极差. (6)方差、标准差、极差的取值范围:[0,+∞).当标准 差、方差为0时,样本各数据全相等,表明数据没有波动 幅度,数据没有离散性. (7)因为方差与原始数据的单位不同,且平方后可能夸大 了偏差的程度,所以虽然方差和标准差在刻画样本数据的 分散程度上是一样的,但在解决实际问题时,一般采用标 准差.

初中数学用样本估计总体优秀教案

初中数学用样本估计总体优秀教案

初中数学用样本估计总体优秀教案(经典版)编制人:__________________审核人:__________________审批人:__________________编制单位:__________________编制时间:____年____月____日序言下载提示:该文档是本店铺精心编制而成的,希望大家下载后,能够帮助大家解决实际问题。

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高二数学 必修三教案:§2.2.2 众数 中位数 平均数

高二数学  必修三教案:§2.2.2 众数 中位数 平均数

§2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征第1课时众数、中位数、平均数(一)导入新课思路1在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员:7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员:9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥得更稳定些吗?为了从整体上更好地把握总体的规律,我们要通过样本的数据对总体的数字特征进行研究.——用样本的数字特征估计总体的数字特征.(板书课题)思路2在日常生活中,我们往往并不需要了解总体的分布形态,而是更关心总体的某一数字特征,例如:买灯泡时,我们希望知道灯泡的平均使用寿命,我们怎样了解灯泡的使用寿命呢?当然不能把所有灯泡一一测试,因为测试后灯泡则报废了.于是,需要通过随机抽样,把这批灯泡的寿命看作总体,从中随机取出若干个个体作为样本,算出样本的数字特征,用样本的数字特征来估计总体的数字特征.(二)推进新课、新知探究、提出问题(1)什么是众数、中位数、平均数?(1)如何绘制频率分布直方图?(3)如何从频率分布直方图中估计众数、中位数、平均数?活动:那么学生回忆初中所学的一些统计知识,思考后展开讨论,教师提示引导.讨论结果:(1)初中我们曾经学过众数(在一组数据中,出现次数最多的数称为众数)、中位数(在按大小顺序排列的一组数据中,居于中间的数称为中位数)、平均数(一般是一组数据和的算术平均数)等各种数字特征,应当说,这些数字都能够为我们提供关于样本数据的特征信息.(2)画频率分布直方图的一般步骤为:计算一组数据中最大值与最小值的差,即求极差;决定组距与组数;将数据分组;列频率分布表;画频率分布直方图.(3)教材前面一节在调查100位居民的月均用水量的问题中,从这些样本数据的频率分布直方图可以看出,月均用水量的众数是2.25 t(最高的矩形的中点),它告诉我们,该市的月均用水量为2.25 t的居民数比月均用水量为其他值的居民数多,但它并没有告诉我们到底多多少.请大家翻回到课本看看原来抽样的数据,有没有 2.25 这个数值呢?根据众数的定义,2.25怎么会是众数呢?为什么?(请大家思考作答)分析:这是因为样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失了,而2.25是由样本数据的频率分布直方图得来的,所以存在一些偏差.提问:那么如何从频率分布直方图中估计中位数呢?分析:在样本数据中,有50%的个体小于或等于中位数,也有50%的个体大于或等于中位数.因此,在频率分布直方图中,矩形的面积大小正好表示频率的大小,即中位数左边和右边的直方图的面积应该相等.由此可以估计出中位数的值为2.02.思考:2.02这个中位数的估计值,与样本的中位数值2.0不一样,你能解释其中的原因吗?(原因同上:样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失了)课本显示,大部分居民的月均用水量在中部(2.02 t 左右),但是也有少数居民的月均用水量特别高,显然,对这部分居民的用水量作出限制是非常合理的.思考:中位数不受少数几个极端值的影响,这在某些情况下是一个优点,但是它对极端值的不敏感有时也会成为缺点,你能举例说明吗?(让学生讨论,并举例)对极端值不敏感有利的例子:考察课本中表21中的数据,如果把最后一个数据错写成22,并不会对样本中位数产生影响.也就是说对极端数据不敏感的方法能够有效地预防错误数据的影响,而在实际应用中,人为操作的失误经常造成错误数据.对极端值不敏感有弊的例子:某人具有初级计算机专业技术水平,想找一份收入好的工作,这时如果采用各个公司计算机专业技术人员收入的中位数作为选择工作的参考指标就会冒这样的风险:很可能所选择公司的初级计算机专业技术水平人员的收入很低,其原因是中位数对极小的数据不敏感.这里更好的方法是同时用平均工资和中位数来作为参考指标,选择平均工资较高且中位数较大的公司就业.对极端值不敏感的方法,不能反映数据中的极端情况. 同样的,可以从频率分布直方图中估计平均数,上图就显示了居民用水的平均数,它等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.由估计可知,居民的月均用水量的平均值为2.02 t.显示了居民月均用水量的平均数,它是频率分布直方图的“重心”.由于平均数与每一个样本数据有关,所以,任何一个样本数据的改变都会引起平均数的改变.这是中位数、众数都不具有的性质.也正因为这个原因,与众数、中位数比较起来,平均数可以反映出更多的关于样本数据全体的信息.从图上可以看出,用水量最多的几个居民对平均数影响较大,这是因为他们的月均用水量与平均数相差太多了.利用频率分布直方图估计众数、中位数、平均数:估计众数:频率分布直方图面积最大的方条的横轴中点数字.(最高矩形的中点) 估计中位数:中位数把频率分布直方图分成左右两边面积相等.估计平均数:频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.总之,众数、中位数、平均数都是对数据中心位置的描述,可以作为总体相应特征的估计.样本众数易计算,但只能表达样本数据中的很少一部分信息,不一定唯一;中位数仅利用了数据中排在中间数据的信息,与数据的排列位置有关;平均数受样本中的每一个数据的影响,绝对值越大的数据,对平均数的影响也越大.三者相比,平均数代表了数据更多的信息,描述了数据的平均水平,是一组数据的“重心”.(三)应用示例思路1例 1 (1)若M 个数的平均数是X,N 个数的平均数是Y ,则这M+N 个数的平均数是___________;(2)如果两组数x 1,x 2,…,x n 和y 1,y 2,…,y n 的样本平均数分别是x 和y,那么一组数x 1+y 1,x 2+y 2,…,x n +y n 的平均数是___________.活动:学生思考或交流,教师提示,根据平均数的定义得到结论.解:(1)NM NY MX ++;(2)2yx.例2 某校高一年级的甲、乙两个班级(均为50人)的语文测试成绩如下(总分:150分),试确定这次考试中,哪个班的语文成绩更好一些.甲班:112 86 106 84 100 105 98 102 94 10787 112 94 94 99 90 120 98 95 119108 100 96 115 111 104 95 108 111 105104 107 119 107 93 102 98 112 112 9992 102 93 84 94 94 100 90 84 114乙班:116 95 109 96 106 98 108 99 110 10394 98 105 101 115 104 112 101 113 96108 100 110 98 107 87 108 106 103 97107 106 111 121 97 107 114 122 101 107107 111 114 106 104 104 95 111 111 110分析:我们可用一组数据的平均数衡量这组数据的集中水平,因此,分别求出甲、乙两个班的平均分即可.解:用计算器分别求出甲班的平均分为101.1,乙班的平均分为105.4,故这次考试乙班成绩要好于甲班.思路2例1 下面是某校学生日睡眠时间抽样频率分布表(单位:h),试估计该校学生的日平均睡眠时间.睡眠时间人数频率[6,6.5) 5 0.05[6.5,7) 17 0.17[7,7.5) 33 0.33[7.5,8) 37 0.37[8,8.5) 6 0.06[8.5,9) 2 0.02合计100 1 分析:要确定这100名学生的平均睡眠时间,就必须计算其总睡眠时间,由于每组中的个体睡眠时间只是一个范围,可以用各组区间的组中值近似地表示.解法一:总睡眠时间约为6.25×5+6.75×17+7.25×33+7.75×37+8.25×6+8.75×2=739(h),故平均睡眠时间约为7.39 h.解法二:求组中值与对应频率之积的和6.25×0.05+6.75×0.17+7.25×0.33+7.75×0.37+8.25×0.06+8.75×0.02=7.39(h).答:估计该校学生的日平均睡眠时间约为7.39 h.例2 某单位年收入在10 000到15 000、15 000到20 000、20 000到25 000、25 000到30 000、30 000到35 000、35 000到40 000及40 000到50 000元之间的职工所占的比分别为10%,15%,20%,25%,15%,10%和5%,试估计该单位职工的平均年收入.分析:上述百分比就是各组的频率.解:估计该单位职工的平均年收入为12 500×10%+17 500×15%+22 500×20%+27 500×25%+32 500×15%+37 500×10%+45 000×5%=26 125(元).答:估计该单位人均年收入约为26 125元.(四)知能训练从甲、乙两个公司各随机抽取50名员工月工资:甲公司:800 800 800 800 800 1 000 1 000 1 000 1 0001 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 0001 2001 2001 2001 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 2001 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 200 1 5001 500 1 500 1 500 1 500 1 500 1 5002 000 2 000 2 0002 000 2 000 2 500 2 500 2 500乙公司:700 700 700 700 700 700 700 700 700700 700 700 700 700 700 1 000 1 000 1 0001 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 0001 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 0001 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 000 1 0001 000 1 000 6 000 8 000 10 000试计算这两个公司50名员工月工资平均数、众数、中位数,并估计这两个企业员工平均工资.答案:甲公司:员工月工资平均数1 240,众数1 200,中位数1 200;乙公司:员工月工资平均数1 330,众数1 000,中位数1 000;从总体上看乙公司员工月工资比甲公司少,原因是乙公司有几个收入特高的员工影响了工资平均数.(五)拓展提升“用数据说话”, 这是我们经常可以听到的一句话.但是,数据有时也会被利用,从而产生误导.例如,一个企业中,绝大多数是一线工人,他们的年收入可能是一万元左右,另有一些经理层次的人,年收入可以达到几十万元.这时,年收入的平均数会比中位数大得多.尽管这时中位数比平均数更合理些,但是这个企业的老板到人力市场去招聘工人时,也许更可能用平均数来回答有关工资待遇方面的提问.你认为“我们单位的收入水平比别的单位高”这句话应当怎么解释?这句话的目的是谨防利用人们对统计术语的模糊认识进行误导(蒙骗).使学生能够正确理解在日常生活中像“我们单位的收入水平比别的单位高”这类话的模糊性,这里的“收入水平”是指员工收入数据的某个中心点,即可以是中位数、平均数或众数,不同的解释有不同的含义.在这里应该注意以下几点:1.样本众数通常用来表示分类变量的中心值,容易计算,但是它只能表达样本数据中的很少一部分信息,通常用于描述分类变量的中心位置.2.中位数不受少数几个极端数据(即排序靠前或排序靠后的数据)的影响,容易计算,它仅利用了数据中排在中间数据的信息.当样本数据质量比较差,即存在一些错误数据(如数据的录入错误、测量错误等)时,应该用抗极端数据强的中位数表示数据的中心值,可以利用计算机模拟样本,向学生展示错误数据对样本中位数的影响程度.3.平均数受样本中的每一个数据的影响,“越离群”的数据,对平均数的影响也越大.与众数和中位数相比,平均数代表了数据更多的信息.当样本数据质量比较差时,使用平均数描述数据的中心位置可能与实际情况产生较大的误差.可以利用计算机模拟样本,向学生展示错误数据对样本平均数的影响程度.在体育、文艺等各种比赛的评分中,使用的是平均数.计分过程中采用“去掉一个最高分,去掉一个最低分”的方法,就是为了防止个别裁判的人为因素而给出过高或过低的分数对选手的得分造成较大的影响,从而降低误差,尽量保证公平性.4.如果样本平均数大于样本中位数,说明数据中存在许多较大的极端值;反之,说明数据中存在许多较小的极端值.在实际应用中,如果同时知道样本中位数和样本平均数,可以使我们了解样本数据中极端数据的信息,帮助我们作出决策.5.使用者常根据自己的利益去选取使用中位数或平均数来描述数据的中心位置,从而产生一些误导作用.。

山东省高中数学《2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征》教案2 新人教A版必修3

山东省高中数学《2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征》教案2 新人教A版必修3

第2课时标准差导入新课思路1平均数为我们提供了样本数据的重要信息,但是,有时平均数也会使我们作出对总体的片面判断.某地区的统计显示,该地区的中学生的平均身高为176 cm,给我们的印象是该地区的中学生生长发育好,身高较高.但是,假如这个平均数是从五十万名中学生抽出的五十名身高较高的学生计算出来的话,那么,这个平均数就不能代表该地区所有中学生的身体素质.因此,只有平均数难以概括样本数据的实际状态.所以我们学习从另外的角度来考察样本数据的统计量——标准差.(教师板书课题)思路2在一次射击选拔比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员:7,8,7,9,5,4,9,10,7,4;乙运动员:9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥得更稳定些吗?如果你是教练,选哪位选手去参加正式比赛?我们知道,x甲=7,x乙=7.两个人射击的平均成绩是一样的.那么,是否两个人就没有水平差距呢?从上图直观上看,还是有差异的.很明显,甲的成绩比较分散,乙的成绩相对集中,因此我们从另外的角度来考察这两组数据——标准差.推进新课新知探究提出问题(1)如何通过频率分布直方图估计数字特征(中位数、众数、平均数)?(2)有甲、乙两种钢筋,现从中各抽取一个标本(如下表)检查它们的抗拉强度(单位:kg/mm2),通过计算发现,两个样本的平均数均为125.甲110 121312512125135125135125乙115 112513115125125145125145哪种钢筋的质量较好?(3)某种子公司为了在当地推行两种新水稻品种,对甲、乙两种水稻进行了连续7年的种植对比实验,年亩产量分别如下:(千克)甲:600, 880, 880, 620, 960, 570, 900(平均773)乙:800, 860, 850, 750, 750, 800, 700(平均787)请你用所学统计学的知识,说明选择哪种品种推广更好?(4)全面建设小康社会是我们党和政府的工作重心,某市按当地物价水平计算,人均年收入达到1.5万元的家庭即达到小康生活水平.民政局对该市100户家庭进行调查统计,它们的人均收入达到了1.6万元,民政局即宣布该市民生活水平已达到小康水平,你认为这样的结论是否符合实际?(5)如何考查样本数据的分散程度的大小呢?把数据在坐标系中刻画出来,是否能直观地判断数据的离散程度?讨论结果:(1)利用频率分布直方图估计众数、中位数、平均数:估计众数:频率分布直方图面积最大的方条的横轴中点数字.(最高矩形的中点) 估计中位数:中位数把频率分布直方图分成左右两边面积相等.估计平均数:频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和. (2)由上图可以看出,乙样本的最小值100低于甲样本的最小值110,乙样本的最大值145高于甲样本的最大值135,这说明乙种钢筋没有甲种钢筋的抗拉强度稳定.我们把一组数据的最大值与最小值的差称为极差(range ).由上图可以看出,乙的极差较大,数据点较分散;甲的极差小,数据点较集中,这说明甲比乙稳定.运用极差对两组数据进行比较,操作简单方便,但如果两组数据的集中程度差异不大时,就不容易得出结论. (3)选择的依据应该是,产量高且稳产的品种,所以选择乙更为合理.(4)不符合实际.样本太小,没有代表性.若样本里有个别高收入者与多数低收入者差别太大.在统计学里,对统计数据的分析,需要结合实际,侧重于考察总体的相关数据特征.比如,市民平均收入问题,都是考察数据的分散程度.(5)把问题(3)中的数据在坐标系中刻画出来.我们可以很直观地知道,乙组数据比甲组数据更集中在平均数的附近,即乙的分散程度小, 如何用数字去刻画这种分散程度呢? 考察样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是方差和标准差.标准差:考察样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差(standard deviation).标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s 表示. 所谓“平均距离”,其含义可作如下理解:假设样本数据是x 1,x 2,…,x n ,x 表示这组数据的平均数.x i 到x 的距离是|x i -x |(i=1,2,…,n).于是,样本数据x 1,x 2,…,x n 到x 的“平均距离”是S=nx x x x x x n ||||||21-++-+- .由于上式含有绝对值,运算不太方便,因此,通常改用如下公式来计算标准差: s=])()()[(122221x x x x x x nn -++-+- .意义:标准差用来表示稳定性,标准差越大,数据的离散程度就越大,也就越不稳定.标准差越小,数据的离散程度就越小,也就越稳定.从标准差的定义可以看出,标准差s≥0,当s=0时,意味着所有的样本数据都等于样本平均数.标准差还可以用于对样本数据的另外一种解释.例如,在关于居民月均用水量的例子中,平均数x =1.973,标准差s=0.868,所以x +s=2.841,x +2s=3.709; x -s=1.105,x -2s=0.237.这100个数据中,在区间[x -2s,x +2s ]=[0.237,3.709]外的只有4个,也就是说,[x -2s, x +2s ]几乎包含了所有样本数据.从数学的角度考虑,人们有时用标准差的平方s 2——方差来代替标准差,作为测量样本数据分散程度的工具: s 2=n1[(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2].显然,在刻画样本数据的离散程度上,方差与标准差是一样的.但在解决实际问题时,一般多采用标准差.需要指出的是,现实中的总体所包含的个体数往往是很多的,总体的平均数与标准差是不知道的.如何求得总体的平均数和标准差呢?通常的做法是用样本的平均数和标准差去估计总体的平均数与标准差.这与前面用样本的频率分布来近似地代替总体分布是类似的.只要样本的代表性好,这样做就是合理的,也是可以接受的.两者都是描述一组数据围绕平均数波动的大小,实际应用中比较广泛的是标准差.如导入中的运动员成绩的标准差的计算器计算.用计算器计算运动员甲的成绩的标准差的过程如下:即s 甲=2.用类似的方法,可得s 乙≈1.095.由s 甲>s 乙可以知道,甲的成绩离散程度大,乙的成绩离散程度小.由此可以估计,乙比甲的射击成绩稳定. 应用示例思路1例1 画出下列四组样本数据的条形图,说明它们的异同点. (1)5,5,5,5,5,5,5,5,5; (2)4,4,4,5,5,5,6,6,6; (3)3,3,4,4,5,6,6,7,7;(4)2,2,2,2,5,8,8,8,8. 分析:先画出数据的条形图,根据样本数据算出样本数据的平均数,利用标准差的计算公式即可算出每一组数据的标准差.解:四组样本数据的条形图如下:四组数据的平均数都是5.0,标准差分别是:0.00,0.82,1.49,2.83. 它们有相同的平均数,但它们有不同的标准差,说明数据的分散程度是不一样的.例2 甲、乙两人同时生产内径为25.40 mm 的一种零件.为了对两人的生产质量进行评比,从他们生产的零件中各抽出20件,量得其内径尺寸如下(单位:mm): 甲25.46 25.32 25.45 25.39 25.36 25.34 25.42 25.45 25.38 25.42 25.39 25.43 25.39 25.40 25.44 25.40 25.42 25.35 25.41 25.39 乙25.40 25.43 25.44 25.48 25.48 25.47 25.49 25.49 25.36 25.3425.33 25.43 25.43 25.32 25.47 25.31 25.32 25.32 25.32 25.48从生产的零件内径的尺寸看,谁生产的质量较高?分析:每一个工人生产的所有零件的内径尺寸组成一个总体.由于零件的生产标准已经给出(内径25.40 mm),生产质量可以从总体的平均数与标准差两个角度来衡量.总体的平均数与内径标准尺寸25.40 mm 的差异大时质量低,差异小时质量高;当总体的平均数与标准尺寸很接近时,总体的标准差小的时候质量高,标准差大的时候质量低.这样,比较两人的生产质量,只要比较他们所生产的零件内径尺寸所组成的两个总体的平均数与标准差的大小即可.但是,这两个总体的平均数与标准差都是不知道的,根据用样本估计总体的思想,我们可以通过抽样分别获得相应的样本数据,然后比较这两个样本的平均数、标准差,以此作为两个总体之间差异的估计值. 解:用计算器计算可得甲x ≈25.401,乙x ≈25.406;s 甲≈0.037,s 乙≈0.068.从样本平均数看,甲生产的零件内径比乙的更接近内径标准(25.40 mm),但是差异很小;从样本标准差看,由于s 甲<s 乙,因此甲生产的零件内径比乙的稳定程度高得多.于是,可以作出判断,甲生产的零件的质量比乙的高一些.点评:从上述例子我们可以看到,对一名工人生产的零件内径(总体)的质量判断,与所抽取的零件内径(样本数据)直接相关.显然,我们可以从这名工人生产的零件中获取许多样本.这样,尽管总体是同一个,但由于样本不同,相应的样本频率分布与平均数、标准差等都会发生改变,这就会影响到我们对总体情况的估计.如果样本的代表性差,那么对总体所作出的估计就会产生偏差;样本没有代表性时,对总体作出错误估计的可能性就非常大.这也正是我们在前面讲随机抽样时反复强调样本代表性的理由.在实际操作中,为了减少错误的发生,条件许可时,通常采取适当增加样本容量的方法.当然,关键还是要改进抽样方法,提高样本的代表性. 变式训练某地区全体九年级的3 000名学生参加了一次科学测试,为了估计学生的成绩,从不同学校的不同程度的学生中抽取了100名学生的成绩如下:100分12人,90分30人,80分18人,70分24人,60分12人,50分4人.请根据以上数据估计该地区3 000名学生的平均分、合格率(60或60分以上均属合格). 解:运用计算器计算得:100450126024701880309012100⨯+⨯+⨯+⨯+⨯+⨯=79.40,(12+30+18+24+12)÷100=96%,所以样本的平均分是79.40分,合格率是96%,由此来估计总体3 000名学生的平均分是79.40分,合格率是96%.思路2例1 甲、乙两种水稻试验品种连续5年的平均单位面积产量如下(单位:t/hm 2),试根据这组数据估计哪一种水稻品种的产量比较稳定.品种 第1年 第2年 第3年 第4年 第5年 甲 9.8 9.9 10.1 10 10.2 乙9.410.310.89.79.8解:甲品种的样本平均数为10,样本方差为 [(9.8-10)2 +(9.9-10)2+(10.1-10)2+(10-10)2+(10.2-10)2]÷5=0.02. 乙品种的样本平均数也为10,样本方差为 [(9.4-10)2+(10.3-10)2+(10.8-10)2+(9.7-10)2+(9.8-10)2]÷5=0.24. 因为0.24>0.02,所以,由这组数据可以认为甲种水稻的产量比较稳定.例2 为了保护学生的视力,教室内的日光灯在使用一段时间后必须更换.已知某校使用的100只日光灯在必须换掉前的使用天数如下,试估计这种日光灯的平均使用寿命和标准差.天数151—180 181—210 211—240 241—270 271—300 301—330 331—360 361—390灯泡数1111820251672分析:用每一区间内的组中值作为相应日光灯的使用寿命,再求平均寿命. 解:各组中值分别为165,195,225,255,285,315,345,375,由此算得平均数约为165×1%+195 ×11%+225×18%+255×20%+285×25%+315×16%+345×7%+375×2%=267.9≈268(天). 这些组中值的方差为1001×[1×(165-268)2+11×(195-268)2+18×(225-268)2+20×(255-268)2+25×(285-268)2+16×(315-268)2+7×(345-268)2+2×(375-268)2]=2 128.60(天2). 故所求的标准差约6.2128≈46(天).答:估计这种日光灯的平均使用寿命约为268天,标准差约为46天. 知能训练 (1)在一次歌手大奖赛上,七位评委为歌手打出的分数如下:9.4,8.4,9.4,9.9,9.6,9.4,9.7,去掉一个最高分和一个最低分后,所剩数据的平均值和方差分别为____________.(2)若给定一组数据x 1,x 2,…,x n ,方差为s 2,则ax 1,ax 2,…,ax n 的方差是____________. (3)在相同条件下对自行车运动员甲、乙两人进行了6次测试,测得他们的最大速度(单位:m/s)的数据如下:甲 27 38 30 37 35 31 乙 33 29 38 34 28 36试判断选谁参加某项重大比赛更合适? 答案:(1)9.5,0.016 (2)a 2s 2(3)甲x =33,乙x =33,33734722=>=乙甲s s ,乙的成绩比甲稳定,应选乙参加比赛更合适. 拓展提升某养鱼专业户在一个养鱼池放入一批鱼苗,一年以后准备出售,为了在出售以前估计卖掉鱼后有多少收入,这个专业户已经了解到市场的销售价是每千克15元,请问,这个专业户还应该了解什么?怎样去了解?请你为他设计一个方案.解:这个专业户应了解鱼的总重量,可以先捕出一些鱼(设有x 条),作上标记后放回鱼塘,过一段时间再捕出一些鱼(设有a 条),观察其中带有标记的鱼的条数,作为一个样本来估计总体,则鱼塘中鱼的总条数鱼的条数鱼塘中所有带有标记的条鱼中带有标记的条数)(x aa =这样就可以求得总条数,同时把第二次捕出的鱼的平均重量求出来,就可以估计鱼塘中的平均重量,进而估计全部鱼的重量,最后估计出收入. 课堂小结1.用样本的数字特征估计总体的数字特征分两类:用样本平均数估计总体平均数,平均数对数据有“取齐”的作用,代表一组数据的平均水平.用样本标准差估计总体标准差.样本容量越大,估计就越精确,标准差描述一组数据围绕平均数波动的大小,反映了一组数据变化的幅度. 2.用样本估计总体的两个手段(用样本的频率分布估计总体的分布;用样本的数字特征估计总体的数字特征),需要从总体中抽取一个质量较高的样本,才能不会产生较大的估计偏差,且样本容量越大,估计的结果也就越精确. 作业习题2.2A 组4、5、6、7,B 组1、2.设计感想统计学科,最大的特点就是与现实生活的密切联系,也是新教材的亮点.仅仅想借助“死记硬背一些概念及公式,简单模仿课本例题”来学习,是绝对不行的.用样本估计总体时,如果抽样的方法比较合理,那么样本可以反映总体的信息,但从样本得到的信息会有偏差,其原因在于样本的随机性.这种偏差是不可避免的.虽然我们从样本数据得到的分布、均值和标准差并不是总体的真正分布、均值和标准差,而只是总体的一个估计,但这种估计是合理的,特别是当样本的容量很大时,它们确实反映了总体的信息.教师建议:亲身经历“提出问题,收集数据,分析数据,并作出合理决策”过程,在此过程中不仅可以加深对概念等知识的深刻理解,更重要的是发展了思维,培养了分析及解决问题能力,同时在情感、意志等领域也得到了协调发展,这才是学校学习的科学而全面的目标,习题设置有层次,尽量源于教材,又高于教材,这也是高考命题原则.。

用样本估计总体教案

用样本估计总体教案

用样本估计总体教案教案标题:用样本估计总体教学目标:1. 理解样本和总体的概念,并能够解释样本估计总体的原理。

2. 掌握样本估计总体的方法和计算步骤。

3. 能够应用样本估计总体解决实际问题。

教学资源:1. 教材:包含有关样本估计总体的理论知识和实例的教材。

2. 计算器或电脑:用于进行样本估计总体的计算。

教学步骤:引入(5分钟):1. 向学生介绍样本和总体的概念,并解释它们在统计学中的重要性。

2. 引出样本估计总体的概念,解释为什么我们需要使用样本来估计总体参数。

讲解理论(15分钟):1. 解释样本估计总体的原理:样本是从总体中抽取出来的一部分数据,通过对样本数据进行分析和计算,可以推断出总体的特征。

2. 介绍样本估计总体的方法:a. 点估计:使用样本数据计算出一个具体的数值作为总体参数的估计值。

b. 区间估计:使用样本数据计算出一个区间,该区间内的数值作为总体参数的估计范围。

3. 解释如何选择合适的样本大小和抽样方法,以确保样本能够代表总体。

示例演练(20分钟):1. 给出一个实际问题,例如:某市场调查公司想要估计某产品在全国范围内的平均销售额。

请设计一个样本估计总体的方案,并计算出估计值和置信区间。

2. 引导学生根据问题的要求,选择合适的样本大小和抽样方法。

3. 指导学生使用样本数据计算出估计值和置信区间,并解释结果的意义。

讨论和总结(10分钟):1. 学生讨论他们设计的样本估计总体方案和计算结果。

2. 引导学生思考样本估计总体的优缺点,以及在实际应用中可能遇到的问题。

3. 总结样本估计总体的关键概念和方法。

作业(5分钟):布置作业,要求学生根据给定的问题,设计样本估计总体的方案,并计算出估计值和置信区间。

要求学生在作业中解释他们的思路和计算过程。

扩展活动:1. 提供更多的实际问题,让学生继续练习样本估计总体的设计和计算。

2. 鼓励学生使用统计软件或编程语言进行样本估计总体的计算,以提高计算效率和准确性。

人教b版数学必修三:2.2.1《用样本的频率分布估计、总体的分布》导学案

人教b版数学必修三:2.2.1《用样本的频率分布估计、总体的分布》导学案

§2.2用样本估计总体2.2.1用样本的频率分布估计总体的分布自主学习学习目标1.通过实例体会分布的意义和作用,在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表、画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图,体会它们各自的特点.2.在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,会用样本的频率分布估计总体的分布,初步体会样本频率分布的随机性.自学导引1.极差的概念极差是一组数据的________________的差,它反映了一组数据____________,极差又叫________.2.频数、频率的概念将一批数据按要求分为若干组,对落在各个小组内数据的________进行累计,这个累计数叫做各个小组的______,各个小组的______除以________,即得该小组的______.3.频率分布直方图在频率分布直方图中,纵轴表示________________,各小长方形的面积等于________________,所有长方形面积之和等于________.4.频率分布折线图连接频率分布直方图中各个小长方形的____________,就得到频率分布折线图.5.总体密度曲线如果样本容量越大,所分组数越多,频率分布直方图中表示的频率分布就越接近总体在各个小组内所取值的________________的大小;当样本容量不断增大,分组的组距不断缩小时,频率分布直方图实际上越来越接近于____________,它可以用一条____________来描绘,这条光滑曲线就叫做________________.6.茎叶图用茎叶图表示数据的两个优点在于:一是从茎叶图上没有____________的损失,所有的数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图可以在比赛时____________,方便记录与表示.对点讲练知识点一画频率分布直方图、频率分布折线图例1某中学同年级40名男生的体重数据如下(单位:千克):61605959595858575757575656565656565655555555545454545353525252525251515150504948列出样本的频率分布表,画出频率分布直方图,画出频率分布折线图.变式迁移1有一容量为200的样本,数据的分组以及各组的频数如下:[-20,-15),7;[-15,-10),11;[-10,-5),15;[-5,0),40;[0,5),49;[5,10),41;[10,15),20;[15,20),17.(1)列出样本的频率分布表;(2)画出频率分布直方图;(3)求样本数据不足0的频率.知识点二用样本的频率分布估计总体分布寿命(2)画出频率分布直方图及折线图;(3)估计电子元件寿命在400 h以上的概率.变式迁移2为了解小学生的体能情况,抽取了某小学同年级部分学生进行跳绳测试,将所得数据整理后,画出频率分布直方图如图所示,已知图中从左到右前三个小组的频率分别是0.1,0.3,0.4,第一小组的频数为5.(1)求第四小组的频率;(2)问参加这次测试的学生人数是多少?(3)问在这次测试中,学生跳绳次数的中位数落在第几小组内?例3某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛的得分情况如下:甲的得分12,15,24,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50;乙的得分8,13,14,16,23,26,28,33,38,39,51.(1)画出甲、乙两名运动员得分数据的茎叶图;(2)根据茎叶图分析甲、乙两运动员的水平.变式迁移3在某电脑杂志的一篇文章中,每个句子所含的字数如下:10,28,31,17,23,27,18,15,26,24,20,19,36,27,14,25,15,22,11,24,27,17;在某报纸的一篇文章中,每个句子所含的字数如下:27,39,33,24,28,19,32,41,33,27,35,12,36,41,27,13,22,23,18,46,32,22.(1)将这两组数据用茎叶图表示;(2)将这两组数据进行比较分析,得到什么结论?几种表示频率分布的方法的优点与不足(1)频率分布表在数量表示上比较确切,但不够直观、形象,分析数据分布的总体态势不太方便.(2)频率分布直方图能够很容易地表示大量数据,非常直观地表明分布的形状,使我们能够看到在分布表中看不清楚的数据模式.(3)频率分布折线图的优点是它反映了数据的变化趋势.如果样本容量不断增大,分组的组距不断缩小,那么折线图就趋向于总体密度曲线.(4)用茎叶图刻画数据有两个优点:一是所有的信息都可以从这个茎叶图中得到;二是茎叶图便于记录和表示,能够展示数据的分布情况,但当样本数据较多或数据位数较多时,茎叶图就显得不太方便了.课时作业一、选择题1.关于频率分布直方图中的有关数据,下列说法正确的是()A.小矩形的高表示取某数的频率B.小矩形的高表示该组上的个体在样本中出现的频率C.小矩形的高表示该组上的个体数与组距的比值D.小矩形的高表示该组上个体在样本中出现的频率与组距的比值2.关于样本频率分布直方图与总体密度曲线的关系,下列说法中正确的是()A.频率分布直方图与总体密度曲线无关B.频率分布直方图就是总体密度曲线C.样本容量很大的频率分布直方图就是总体密度曲线D.如果样本容量无限增大,分组的组距无限减小,那么相应的频率分布折线图会越来越接近一条光滑曲线,则这条光滑曲线为总体密度曲线3.已知10个数据如下:63,65,67,69,66,64,66,64,65,68.如果对这些数据绘制频率分布表,那么其中在64.5~66.5这组的频率是()A.0.4 B.0.5 C.5 D.4A.0.5 B.0.24 C.0.6 D.0.7二、填空题5.在求频率分布时,把数据分为5组,若已知其中的前四组频率分别为0.1,0.3,0.3,0.1,则第五组的频率是______,这五组的频数之比为________.6.在样本的频率分布直方图中,共有5个小长方形,已知中间一个小长方形面积是其余4个小长方形面积之和的13,且中间一组的频数为10,则这个样本容量是________.三、解答题7.在学校开展的综合实践活动中,某班进行了小制作评比,作品上交时间为6月1日至30日,评委会把同学们上交作品的件数按5天一组分组统计,绘制了频率分布直方图(如图),已知从左到右各长方形的高的比为2∶3∶4∶6∶4∶1,第三组的频数为12,请解答下列问题:(1)本次活动共有多少件作品参加评比?(2)哪组上交的作品数量最多?有多少件?(3)经过评比,第四组和第六组分别有10件、2件作品获奖,问这两组哪组获奖率较高?8.有关部门从甲,乙两个城市所有的自动售货机中分别随机抽取了16台,记录下一上午各自的销售情况如下:(单位:元)甲18,8,10,43,5,30,10,22,6,27,25,58,14,18,30,41乙22,31,32,42,20,27,48,23,38,43,12,34,18,10,34,23(1)请画出这两组数据的茎叶图.(2)将这两组数据进行比较分析,你能得到什么结论?§2.2用样本估计总体2.2.1用样本的频率分布估计总体的分布自学导引1.最大值与最小值变化的幅度全距2.个数频数频数样本容量频率3.频率与组距的比值相应各组的频率 14.上边的中点5.个数与总数比值总体的分布光滑曲线y=f(x)总体密度曲线6.原始信息随时记录对点讲练例1解(1)计算:61-48=13;(2)决定组距与组数,取组距为2,∵132=612,∴共分7组;(3)决定分点,使分点比数据多一位小数.并把第1小组的分点减小0.5,即分成如下7组:47.5~49.5,49.5~51.5,51.5~53.5,53.5~55.5,55.5~57.5,57.5~59.5,59.5~61.5.(4)51.5~53.5 7 0.175 53.5~55.5 8 0.20 55.5~57.5 11 0.275 57.5~59.5 5 0.125 59.5~61.5 2 0.05 合计4040 1.00(5)(6)取各小长方形上边的中点并用线段连接就构成了频率分布折线图. 变式迁移1 解 (1)分组 频数 频率[-20,-15)7 0.035 [-15,-10)11 0.055 [-10,-5)15 0.075 [-5,0)40 0.200 [0,5) 49 0.245 [5,10) 41 0.205 [10,15) 20 0.100 [15,20) 17 0.085合计200 (2)(3)样本数据不足0的频率为7+11+15+40200=0.365.例2 解 (1)寿命(h ) 频数 频率100~20020 0.10 200~30030 0.15 300~40080 0.40 400~50040 0.20 500~60030 0.15 合计200 1.00 (2)(3)由频率分布表可知,寿命在400 h 以上的电子元件出现的频率为0.20+0.15=0.35,故我们估计电子元件寿命在400 h 以上的频率为0.35.变式迁移2 解 (1)第四小组的频率为1-(0.1+0.3+0.4)=0.2. (2)n =第一小组的频数÷第一小组的频率=5÷0.1=50.(3)由0.1×50=5,0.3×50=15,0.4×50=20,0.2×50=10,得第一、第二、第三、第四小组的频数分别为5,15,20,10.所以学生跳绳次数的中位数落在第三小组内. 例3 解 (1)作出茎叶图如下图:(2)由上面的茎叶图可以看出,甲运动员的得分情况是大致对称的,中位数是36分;乙运动员的得分情况除一个特殊得分外,也大致对称,中位数是26分.因此甲运动员的发挥比较稳定,总体得分情况比乙运动员好.变式迁移3 解 (1)茎叶图如图所示:(2)电脑杂志上每个句子的字数集中在10~30之间,报纸上每个句子的字数集中在20~40之间,说明电脑杂志上每个句子的平均字数要比报纸上每个句子的平均字数要少.课时作业 1.D 2.D3.A [∵在这组中的数只有4个,∴频率=410=0.4.]4.D5.0.2 1∶3∶3∶1∶2 6.40解析 可知中间长方形的面积是所有长方形面积的14,即频率为14,∴样本容量为1014=40.7.解 (1)依题意知第三组的频率为42+3+4+6+4+1=15,又∵第三组的频数为12,∴本次活动的参评作品数为1215=60(件).(2)根据频率分布直方图,可以看出第四组上交的作品数量最多,共有60×62+3+4+6+4+1=18(件)(3)第四组的获奖率是1018=59,第六组上交的作品数量为60×12+3+4+6+4+1=3(件)∴第六组的获奖率为23=69,显然第六组的获奖率较高. 8.解 (1)茎叶图如图所示.(2)由图可以看出乙城市的销售额分布较对称,集中程度较高,故乙城市一上午的销售情况比较稳定且销售额较高.。

人教版高二数学必修三《用样本估计总体》说课稿

人教版高二数学必修三《用样本估计总体》说课稿

人教版高二数学必修三《用样本估计总体》说课稿一、引言本说课稿将围绕人教版高二数学必修三教材中的《用样本估计总体》这一章节展开。

本章主要介绍了用样本数据对总体参数进行估计的方法,涉及到点估计和区间估计两个方面的内容。

二、教学目标1.掌握点估计的概念和基本思想;2.理解点估计的性质和评价标准;3.学会利用样本数据构建置信区间。

三、教学重点和难点1.理解点估计的概念和基本思想,掌握常用的点估计方法;2.掌握置信区间的构造方法,能够运用统计推断的思想进行问题求解。

四、教学过程1. 点估计a.点估计的概念:点估计是根据样本数据来估计总体参数的一个估计值,例如通过样本均值估计总体均值。

b.点估计的基本思想:点估计的基本思想是利用样本数据推断总体的特征,通过一个点来估计总体的某个参数。

c.常用的点估计方法:•极大似然估计:根据已知的样本数据,寻找使样本出现的概率最大的参数值作为估计值;•矩估计:利用样本矩与总体矩之间的关系来估计参数值;•最小二乘法估计:在回归分析中,通过最小化误差平方和来估计回归系数。

2. 点估计的性质和评价标准a.点估计的性质:•无偏性:当样本容量趋于无穷大时,点估计的期望值等于总体参数的真实值;•有效性:在所有无偏估计中,方差最小的估计被称为有效估计;•一致性:当样本容量趋于无穷大时,点估计的值趋于总体参数的真实值。

b.评价标准:•均方误差:衡量点估计与总体参数之间的平均误差;•置信区间:通过对于估计值加减一个合理的范围,得到总体参数的一个区间估计。

3. 置信区间a.置信区间的概念:置信区间是用样本数据得到的估计值加减一个合理的范围,得到总体参数的一个区间估计。

b.构造置信区间的方法:•正态分布下的置信区间:当总体服从正态分布时,根据样本均值和标准差构造置信区间;•大样本情况下的置信区间:当样本容量很大时,可以使用中心极限定理来构造置信区间;•小样本情况下的置信区间:当样本容量较小时,可以使用t分布来构造置信区间。

人教b版数学必修三:2.2.2《用样本的数字特征估计》导学案(含答案)

人教b版数学必修三:2.2.2《用样本的数字特征估计》导学案(含答案)

2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征自主学习学习目标 1.能根据实际问题的需要合理选择样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、众数等),并做出合理解释.2.会用样本的基本数字特征估计总体的数字特征.3.进一步体会样本估计总体的思想,解决一些实际问题.自学导引1.设样本数据为x 1,x 2,…,x n ,则样本数据的平均数为x =x 1+x 2+…+x nn,它描述了数据的数值____________,定量地反映数据的集中趋势所处的水平.在频率分布直方图中,平均数是直方图的________.2.数据的离散程度可以用________、________或________来描述,样本方差描述了一组数据围绕________波动的大小.一般地设样本元素为x 1,x 2,…,x n 样本平均数为x ,则方差s 2=________________________,标准差s =________________________________.对点讲练知识点一 平均数的计算例1 某班在一次数学竞赛中有10名同学参加(满分150分).成绩分别如下: 118,119,120,122,117, 125,117,120,125,117.问10名参赛学生的平均成绩是多少?点评 在一般情况下,要计算一组数据的平均数可使用平均数计算公式;当数据较大,且大部分数据在某一常数左右波动时,方法二可以减少运算量,所以此法比较简便.变式迁移1 若x 1,x 2,…,x n 和y 1,y 2,…,y n 的平均数分别是x 和y ,试求出下列几组数据的平均数.(1)3x 1,3x 2,…,3x n ;(2)x 1-y 1,x 2-y 2,…,x n -y n ; (3)2x 1+m,2x 2+m ,…,2x n +m .知识点二 方差、标准差的计算例2甲机床加工直径为100 mm的零件,现从产品中随机抽出6件进行测量,测得如下数据(单位:mm):99,100,98,100,100,103.计算上述数据的方差和标准差(标准差结果精确到0.1).点评首先计算出平均数,然后根据数据的特点,可以直接利用公式求出方差和标准差,或对公式进行合理变形(如s2=1n[(x21+x22+…+x2n)-n x2]),从而使运算更简便.变式迁移2乙机床加工直径为100 mm的零件,现从产品中随机抽出6件进行测量,测得如下数据(单位:mm):99,100,102,99,100,100.(1)计算上述数据的方差和标准差(标准差精确到0.1).(2)据计算结果与例题中甲机床比较,说明哪一台机床加工这种零件更符合要求.知识点三用样本的数字特征估计总体的数字特征例3从甲、乙两种玉米苗中各抽10株,分别测得它们的株高如下:(单位:cm)甲:25 41 40 37 22 14 19 39 21 42乙:27 16 44 27 44 16 40 40 16 40问:(1)哪种玉米的苗长得高?(2)哪种玉米的苗长得齐?点评特别要注意本题两问中说法的不同,这就意味着计算方式不一样.平均数和方差是样本的两个重要数字特征,方差越大,表明数据越分散;相反地,方差越小,数据越集中.变式迁移3甲、乙两名战士在相同条件下各射靶10次,每次命中的环数分别是:甲:8,6,7,8,6,5,9,10,4,7;乙:6,7,7,8,6,7,8,7,9,5.(1)分别计算以上两组数据的平均数; (2)分别求出两组数据的方差;(3)根据计算结果,估计一下两名战士的射击情况.(1)平均数与每一个样本的数据有关,任何一个样本数据的改变都会引起平均数的改变,这是众数、中位数都不具有的性质.也正因为这个原因,与众数、中位数比较起来,平均数可以反映出更多的关于样本数据全体的信息.但平均数受数据中的极端值的影响较大,使平均数在估计总体时可靠性降低.(2)标准差反映了各个样本数据聚集于样本平均数周围的程度.标准差越小,表明各个样本数据在样本平均数的周围越集中;反之,表明各个样本数据在样本平均数的周围越分散.课时作业一、选择题1.期中考试以后,班长算出了全班40个人数学成绩的平均分为M ,如果把M 当成一个同学的分数,与原来的40个分数一起,算出这41个分数的平均值为N ,那么M ∶N 为( )A.4041 B .1 C.4140D .2 2.与原始数据单位不一致的样本数据是( ) A .众数 B .中位数 C .标准差 D .方差3.在某项体育比赛中,七位裁判为一选手打出的分数如下: 90 89 90 95 93 94 93去掉一个最高分和一个最低分后,所剩数据的平均值和方差分别为( ) A .92,2 B .92,2.8 C .93,2 D .93,2.84.某中学人数相等的甲、乙两班学生参加同一次数学测试,两班平均分和方差分别为x甲=82分,x 乙=82分,s 2甲=245,s 2乙=190,那么成绩较为整齐的是( )A .甲班B .乙班C .两班一样齐D .无法确定5.下图是某学校举行的运动会上七位评委为某体操项目打出的分数的茎叶统计图,去掉一个最高分和一个最低分后,所剩数据的平均数和方差分别为( )A .84,4.84B .84,1.6C .85,1.6D .85,4二、填空题6.一个样本按从小到大的顺序排列为10,12,13,x,17,19,21,24,其中位数为16,则x=______.7.如果数据x1,x2,x3,…,x n的平均数为10,方差为2,则数据7x1-2,7x2-2,7x3-2,…,7x n-2的平均数为________,方差为________.8.甲、乙、丙、丁四名射击手在选拔赛中的平均环数x及其标准差s如下表所示,则选送决赛的最佳人选应是________.三、解答题9.某校团委为响应顺义区倡导的“我与奥运同行,人人爱护环境”的号召,举办了英语口语竞赛.甲、乙两个小组成绩如下:甲组:76908486818786乙组:82848589809476(1)分别求出甲、乙两个小组的平均分、标准差(精确到0.01);(2)说明哪个小组成绩比较稳定?10.为了保护学生的视力,教室内的日光灯在使用一段时间后必须更换,已知某校使用的100(1)(2)若定期更换,可选择多长时间统一更换合适?2.2.2用样本的数字特征估计总体的数字特征自学导引1.平均水平 平衡点2.极差 方差 标准差 平均数(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2n (x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2n对点讲练例1 解 方法一 利用平均数的公式计算x =110×(118+119+120+…+125+117)=110×1 200=120. 方法二 建立新数据,再利用平均数简化公式计算. 取a =120,将上面各数据同时减去120,得到一组新数据:-2,-1,0,2,-3,5,-3,0,5,-3.x ′=110×(-2-1+0+2-3+5-3+0+5-3)=0,∴x =x ′+a =0+120=120.答 该班10名参赛学生的平均成绩是120分.变式迁移1 解 (1)1n×(3x 1+3x 2+…+3x n )=3×1n ×(x 1+x 2+…+x n )=3x ;(2)1n ×[(x 1-y 1)+(x 2-y 2)+…+(x n -y n )] =1n ×(x 1+x 2+…+x n )-1n ×(y 1+y 2+…+y n ) =x -y ; (3)1n ×[(2x 1+m)+(2x 2+m)+…+(2x n +m)] =1n ×(2x 1+2x 2+…+2x n )+1n ×nm =2×1n ×(x 1+x 2+…+x n )+m=2x +m.例2 解 ①x 甲=100+16×(-1+0-2+0+0+3)=100(mm ).②计算x i -x 甲(i =1,2,…,6)得数据分别为-1,0,-2,0,0,3.③计算(x i -x 甲)2(i =1,2,…,6)得数据分别为1,0,4,0,0,9.④计算方差s 2甲=16×(1+0+4+0+0+9)=73(mm 2).⑤计算标准差s 甲= 73≈1.5(mm ).所以这组数据的方差为73,标准差约为1.5.变式迁移2 解 (1)x 乙=100+16×(-1+0+2-1+0+0)=100(mm ).∵x i -x 乙(i =1,2,……,6)所得数据分别为-1,0,2,-1,0,0. ∴(x i -x 乙)2(i =1,2,…,6)所得数据分别为1,0,4,1,0,0.所以s 2乙=16×(1+0+4+1+0+0)=1(mm )2, s 乙=1(mm ).(2)由上述计算结果可知,x 甲=x 乙,s 甲>s 乙.∴乙机床加工这种零件更符合要求.例3 解 (1)x 甲=110×(25+41+40+37+22+14+19+39+21+42)=110×300=30(cm ),x 乙=110×(27+16+44+27+44+16+40+40+16+40)=110×310=31 (cm ). ∴x 甲<x 乙.(2)s 2甲=110×[(25-30)2+(41-30)2+(40-30)2+(37-30)2+(22-30)2+(14-30)2+(19-30)2+(39-30)2+(21-30)2+(42-30)2]=110×(25+121+100+49+64+256+121+81+81+144) =110×1 042=104.2 (cm 2), s 2乙=110×[(2×272+3×162+3×402+2×442)-10×312]=110×1 288=128.8 (cm 2). ∴s 2甲<s 2乙.答 乙种玉米的苗长得高,甲种玉米的苗长得整齐.变式迁移3 解 (1)x 甲=110×(8+6+7+8+6+5+9+10+4+7)=7(环),x 乙=110×(6+7+7+8+6+7+8+7+9+5)=7(环).(2)由方差公式s 2=1n [(x 1-x )2+(x 2-x )2+…+(x n -x )2],得s 2甲=3.0(环2),s 2乙=1.2(环2).(3)x 甲=x 乙,说明甲、乙两战士的平均水平相当;s 2甲>s 2乙,说明甲战士射击情况波动大,因此乙战士比甲战士射击情况稳定. 课时作业1.B [N =40M +M41=M ,∴M ∶N =1.]2.D3.B [去掉最高分95和最低分89后,剩余数据的平均数为x =90+90+93+94+935=92,方差为s 2=15[(92-90)2+(92-90)2+(93-92)2+(94-92)2+(93-92)2]=15(4+4+1+4+1)=2.8.]4.B5.C [去掉最高分93,最低分79,平均分为15×(84+84+86+84+87)=85,方差s 2=15×[(84-85)2+(84-85)2+(86-85)2+(84-85)2+(87-85)2]=85=1.6.]6.15 7.68 98解析 平均数=7×10-2=68,方差=72×2=98. 8.乙解析 平均数反映平均水平大小,标准差表明稳定性.标准差越小,稳定性越好.9.解 (1)x 甲=17×(76+90+84+86+81+87+86)≈84.29,x 乙=17×(82+84+85+89+80+94+76)≈84.29,s 甲= 17×[(762+902+842+862+812+872+862)-7×84.292]≈4.15,s 乙= 17×[(822+842+852+892+802+942+762)-7×84.292]≈5.40.(2)∵s 甲<s 乙,∴甲小组的成绩比较稳定.10.解 (1)各组中值分别为165,195,225,255,285,315,345,375,由此可算得平均数约为165×1%+195×11%+225×18%+255×20%+285×25%+315×16%+345×7%+375×2%=267.9≈268(天).(2)将组中值对于此平均数求方差: 1100×[1×(165-268)2+11×(195-268)2+18×(225-268)2+20×(255-268)2+25×(285-268)2+16×(315-268)2+7×(345-268)2+2×(375-268)2]=2 128.60(天2)故标准差为 2 128.60≈46(天).答 估计这种日光灯的平均使用寿命约为268天,标准差约为46天,故可在222天到314天左右统一更换较合适.。

高中数学人教必修三课件:2.2.1用样本的频率分布估计总体分布

高中数学人教必修三课件:2.2.1用样本的频率分布估计总体分布
(1)样本容量越大,这种估计越精确。
(2)当样本容量无限增大(无限大时即 认为到达总体时),作图时所分的组数增 加,组距无限缩小,那么频率散布折线图 就会无限接近于一条光滑曲线—总体密度 曲线。
总体密度曲线
频率 组距
月均用 水量/t
ab
图中阴影部分的面积,表示总体在某个区间 (a, b) 内取值的百分比(频率)。
通过抽样,我们获得了100位居民某年的月平均用水量(单位:t) ,如下表:
请同学们阅读教材66页到67页,了解并掌握如何用频率 散布表和频率散布直方图对样本数据进行统计分析?
画频率散布直方图的操作步骤
(一表一图的制作方法)
1.求极差.即数据中最大值与最小值的差 2.决定组距与组数 :组数=极差/组距 3.将数据分组.通常对组内数值所在区间,取左闭右 开区间 , 最后一组取闭区间
总体密度曲线反应了总体在各个范围 内取值的百分比,精确地反应了总体的散 布规律。是研究总体散布的工具。
频率 组距
月均用 水量/t
ab
图中阴影部分的面积,表示总体在某个区间 (a, b) 内取值的百分比(频率)。
练习
有一个容量为50的样本数据的分组的频数如下:
[12.5, 15.5) 3
[24.5, 27.5) 10
4.列出频率散布表.计算频数和频率, 列出频率散布表
5.画出频率散布直方图(纵轴表示频率/组距)
100位居民月平均用水量的频率散布表
100位居民月平均用水量的频率散布直方图
频率/组距
0.50 0.40 0.30 0.20 0.10
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5
月平均用水量/t
2.2.1 用样本的频率散布估计总体散布

人教课标版高中数学必修3《用样本估计总体(第1课时)》教学设计

人教课标版高中数学必修3《用样本估计总体(第1课时)》教学设计

2.2 用样本估计总体(第一课时)一、教学目标1.核心素养通过用样本数据分布特征的表示形式,初步培养学生运用统计思想表述、思考和解决现实世界中的问题的能力.2.学习目标(1)频率分布表的作图.(2)频率分布直方图的认识与理解.(3)了解频率分布折线图和总体密度曲线.(4)认识茎叶图.3.学习重点会列频率分布表、画频率分布直方图、频率分布折线图、茎叶图、体会它们各自的特点.4.学习难点对总体分布概念的理解,统计思维的建立.二、教学设计(一)课前设计1.预习任务任务1阅读教材P65-P69,思考如何根据样本数据作出频率分布表和频率分布直方图以及两种图形是如何反映样本分布的;了解频率分布折线图和总体密度曲线的由来?任务2阅读教材P70—71. 了解茎叶图的识图与作图.2.预习自测1.从某小区抽取100户居民进行月用电量调查,发现其用电量都在50到350度之间,频率分布直方图所示.()1直方图中x的值为;()2在这些用户中,用电量落在区间[)100,250内的户数为.解:0.0044;402.对某商店一个月内每天的顾客人数进行了统计,得到样本的茎叶图(如图所示),则改样本的中位数、众数、极差分别是()A.46,45,56B.46,45,53C.47,45,56D.45,47,53解:A(二)课堂设计1.知识回顾(回顾与本堂课相关的知识)(1)必然事件:有些事件我们事先能肯定其一定会发生;(2)不可能事件:有些事件我们事先能肯定其一定不会发生;(3)随机事件:有些事件我们事先无法肯定其会不会发生;(4)举出现实生活中随机事件,必然事件,不可能事件的案例.2.问题探究问题探究一频率分布表(★)【问题】我国是世界上严重缺水的国家之一,城市缺水问题较为突出,某市政府为了节约生活用水,计划在本市试行居民生活用水定额管理,即确定一个居民月用水量标准a,用水量不超过a的部分按平价收费,超出a的部分按议价收费. 通过抽样调查,获得100位居民2007年的月均用水量如下表(单位:t):3.1 2.5 2.0 2.0 1.5 1.0 1.6 1.8 1.9 1.63.4 2.6 2.2 2.2 1.5 1.2 0.2 0.4 0.3 0.43.2 2.7 2.3 2.1 1.6 1.2 3.7 1.5 0.5 3.8 3.3 2.8 2.3 2.2 1.7 1.3 3.6 1.7 0.64.1 3.2 2.9 2.4 2.3 1.8 1.4 3.5 1.9 0.8 4.3 3.0 2.9 2.4 2.4 1.9 1.3 1.4 1.8 0.7 2.0 2.5 2.8 2.3 2.3 1.8 1.3 1.3 1.6 0.9 2.3 2.6 2.7 2.4 2.1 1.7 1.4 1.2 1.5 0.5 2.4 2.5 2.6 2.3 2.1 1.6 1.0 1.0 1.7 0.8 2.4 2.8 2.5 2.2 2.0 1.5 1.0 1.2 1.8 0.6 2.2●活动一 上述100个数据中的最大值和最小值分别是什么?由此说明样本数据的变化范围是什么?分析:样本数据中的最大值和最小值的差称为极差.●活动二 如果将上述100个数据按组距为0.5进行分组,那么这些数据共分为多少组?各组数据的取值范围可以如何设定?分析:以组距为0.5进行分组,上述100个数据共分为9组,[0,0.5),[0.5,1),[1,1.5),…,[4,4.5].●活动三 如何统计上述100个数据在各组中的频数?如何计算样本数据在各组中的频率?你能将这些数据用表格反映出来吗?4频率分 1.00100合计0.022[4,4.5] 0.044[3.5,4) 0.066[3,3.5) 0.1414[2.5,3) 0.2525[2,2.5) 0.2222[1.5,2) 0.1515[1,1.5) 0.088[0.5,1) 0.04[0,0.5)频数频数组分析:上表称为样本数据的频率分布表,由此可以推测该市全体居民月均用水量分布的大致情况,给市政府确定居民月用水量标准提供参考依据,这里体现了用样本的频率分布估计总体分布统计思想.●活动四 如果市政府希望85%左右的居民每月的用水量不超过标准,根据上述频率分布表,你对制定居民月用水量标准(即a 的取值)有何建议? 分析:88%的居民月用水量在3t 以下,可建议取a=3.●活动五 在实际中,取a=3t 一定能保证85%以上的居民用水不超标吗?哪些环节可能会导致结论出现偏差?对样本数据进行分组,其组数是由哪些因素确定的?分析:分组时,组距的大小可能会导致结论出现偏差,实践中,对统计结论是需要进行评价的. 对样本数据进行分组,组距的确定没有固定的标准,组数太多或太少,都会影响我们了解数据的分布情况.数据分组的组数与样本容量有关,一般样本容量越大,所分组数越多.问题探究二频率分布直方图.(★▲)●活动一认识频率分布直方图为了直观反映样本数据在各组中的分布情况,我们将上述频率分布表中的有关信息用下面的图形表示:0.50.40.30.20.1O频率分布直方图中小长方形的高小长方形的面积表示什么?所有小长方形的面积和等于多少?分析:频率分布直方图非常直观地表明了样本数据的分布情况,使我们能够看到频率分布表中看不太清楚的数据模式,但原始数据不能在图中表示出来.●活动二频率分布直返图反应样本数据的分布你能根据上述频率分布直方图指出居民月均用水量的一些数据特点吗?(1)居民月均用水量的分布是“山峰”状的,而且是“单峰”的;(2)大部分居民的月均用水量集中在一个中间值附近,只有少数居民的月均用水量很多或很少;(3)居民月均用水量的分布有一定的对称性等.●活动三频率分布直方图的作图步骤样本数据的频率分布直方图是根据频率分布表画出来的,一般地,频率分布直方图的作图步骤如何?第一步,画平面直角坐标系.第二步,在横轴上均匀标出各组分点,在纵轴上标出单位长度.第三步,以组距为宽,各组的频率与组距的商为高,分别画出各组对应的小长方形.例1 从某小区抽取100户居民进行月用电量调查,发现其用电量都在50至350度之间,频率分布直方图如图所示.(1)直方图中x 的值为________;(2)在这些用户中,用电量落在区间[100,250)内的户数为________. 【知识点:频率分布直方图;数学思想:统计分布】详解:(1)根据频率和为1,得(0.002 4+0.003 6+0.006 0+x +0.002 4+0.001 2)×50=1,解得x =0.004 4;(2)(0.003 6+0.006 0+0.004 4)×50×100=70.点拨:在频率分布直方图中,小矩形的高等于每一组的频率/组距,每个小矩形的面积等于这一组的频率,所有小矩形的面积之和为1.问题探究三 频率分布折线图和总体密度曲线.(▲) ●活动一 认识频率分布折线图在频率分布直方图中,依次连接各小长方形上端的中点,就得到一条折线,这条折线称为频率分布折线图.你认为频率分布折线图能大致反映样本数据的频率分布吗?频率0.5组距0.40.30.20.10.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 O月均用水量/t●活动二 总体密度曲线当总体中的个体数很多时(如抽样调查全国城市居民月均用水量),随着样本容量的增加,作图时所分的组数增多,组距减少,你能想象出相应的频率分布折线图会发生什么变化吗? 在上述背景下,相应的频率分布折线图越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线.那么图中阴影部分的面积有何实际意义?●活动三 总体密度曲线的分析当总体中的个体数比较少或样本数据不密集时,是否存在总体密度曲线?为什么?对于一个总体,能否通过样本数据准确地画出总体密度曲线? 问题探究四 茎叶图.(▲)●活动一 认识茎叶图频率分布表、频率分布直方图和折线图的主要作用是表示样本数据的分布情况,此外,我们还可以用茎叶图来表示样本数据的分布情况.【问题】某赛季甲、乙两名篮球运动员每场 比赛的得分情况如下: 甲运动员得分:13,51,23,8,26,38,16, 33,14,28,39; 乙运动员得分:49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39.4 6 3 25甲乙83 6 83 8 9 1012345541 6 1 67 949你能理解这个图是如何记录这些数据的吗?你能通过该图说明哪个运动员的发挥更稳定吗?分析:在统计中,上图叫做茎叶图,它也是表示样本数据分布情况的一种方法,其中“茎”指的是哪些数,“叶”指的是哪些数?例2 以下茎叶图记录了甲、乙两组各五名学生在一次英语听力测试中的成绩(单位:分).已知甲组数据的中位数为15,乙组数据的平均数为16.8,则x ,y 的值分别为( )甲组 乙组 9 0 9 x 2 1 5 y 8 74 24A.2,5B.5,5C.5,8D.8,8【知识点:茎叶图;数学思想:统计分布】详解:由于甲组的中位数是15,可得x =5,由于乙组数据的平均数为16.8,得y =8. 点拨:茎和叶一起组成了样本数据中的原始数据. ●活动二 画茎叶图对于样本数据:3.1,2.5,2.0,0.8,1.5,1.0,4.3,2.7,3.1,3.5,用茎叶图如何表示?分析:茎叶图作图步骤第一步,将每个数据分为“茎”和“叶”两部分;第二步,茎按大小次序排成一列,写在左(右)侧;第三步,叶按次序写在茎右(左)侧.●活动三用茎叶图表示数据的分布情况是一种好方法,你认为茎叶图有哪些优点?优点:(1)保留了样本原始数据;(2)可以随时删减、增添样本数据.缺点:不适合样本容量很大或茎、叶不分明的样本数据.3.课堂总结(对课堂重点、难点知识进行梳理和归纳)【知识梳理】1.频率分布直方图(1)作频率分布直方图的步骤①求极差(即一组数据中最大值与最小值的差);②决定组距与组数;③将数据分组;④列频率分布表;⑤画频率分布直方图.(2)频率分布折线图和总体密度曲线①频率分布折线图:连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得频率分布折线图.②总体密度曲线:随着样本容量的增加,作图时所分组数增加,组距减小,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,即总体密度曲线.2.茎叶图用茎叶图表示数据有两个突出的优点:一是统计图上没有原始信息的损失,所有的数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图可以随时记录,方便记录与表示.【重难点突破】1.易忽视频率分布直方图中纵轴表示的应为频率组距.2.在绘制茎叶图时,易遗漏重复出现的数据,重复出现的数据要重复记录,同时不要混淆茎叶图中茎与叶的含义.4.随堂检测1.(2013·福建高考)某校从高一年级学生中随机抽取部分学生,将他们的模块测试成绩分成6组:[40,50),[50,60),[60,70),[70,80),[80,90),[90,100]加以统计,得到如图所示的频率分布直方图.已知高一年级共有学生600名,据此估计,该模块测试成绩不少于60分的学生人数为()A.588B.480C.450D.120【知识点:频率分布直方图】答案:B2.下图是根据《山东统计年鉴2014》中的资料做成的2004年至2013年我省城镇居民百户家庭人口数的茎叶图.图中左边的数字从左到右分别表示城镇居民百户家庭人口数的百位数字和十位数字,右边的数字表示城镇居民百户家庭人口数的个位数字.从图中可以得到2004年至2013年我省城镇居民百户家庭人口的平均数为()291158302 6310247A.304.6B.303.6C.302.6D.301.6【知识点:茎叶图】解:B3.学校为了调查学生在课外读物方面的支出情况,抽出了一个容量为n且支出在[20,60)元的样本,其频率分布直方图如图所示,其中支出在[50,60)元的同学有30人.则n的值为________.【知识点:频率分布直方图】.解:1004.一次数学测验后,从甲、乙两班各抽取9名同学的成绩进行统计分析,绘成茎叶图如图所示.据此估计两个班成绩的中位数的差的绝对值为()甲乙86372 577281393295687109A.8B.5C.4D.2【知识点:茎叶图】解:D(三)课后作业基础型自主突破1.下列说法不正确的是()A.频率分布直方图中每个小矩形的高就是该组的频率B.频率分布直方图中各个小矩形的面积之和等于1C.频率分布直方图中各个小矩形的宽一样大D.频率分布折线图是依次连接频率分布直方图的每个小矩形上端中点得到的【知识点:频率分布直方图;数学思想:统计分布】解:A2.如图是总体密度曲线,下列说法正确的是()A.组距越大,频率分布折线图越接近于它B.样本容量越小,频率分布折线图越接近于它C.阴影部分的面积代表总体在(a,b)内取值的百分比D.阴影部分的平均高度代表总体在(a,b)内取值的百分比【知识点:频率分布直方图;数学思想:统计分布】解:C3.重庆市2013年各月的平均气温(o C)数据的茎叶图如下:则这组数据的中位数是()A.19B.20C.21.5D.23【知识点:茎叶图】解:B4.一个容量为100的样本,其数据的分组与各组的频数如下:组别(0,10] (10,20] (20,30] (30,40] (40,50] (50,60] (60,70]频数12 13 24 15 16 13 7A.0.13B.0.39C.0.52D.0.64【知识点:频数分布表】解:C5.100辆汽车通过某一段公路时的时速的频率分布直方图如下图所示,则时速在[60,70)的汽车大约有()A.30辆B.40辆C.60辆D.80辆【知识点:频率分布直方图】解:B能力型师生共研6.从一堆苹果中任取10只,称得它们的质量如下(单位:克)125,120, 122 ,105,130,114,116,95,120,134则样本数据落在[114.5,124.5)内的频率为( )A.0.2B.0.3C.0.4D.0.5【知识点:频率的概念】解:C7.某中学为了解学生数学课程的学习情况,在3000名学生中随机抽取200名,并统计这200名学生的某次数学考试成绩,得到了样本的频率分布直方图(如图).根据此图推测,这3000名同学在该次数学考试中成绩小于60分的学生数为________名.【知识点:频率分布直方图】解:600 成绩小于60分的学生的频率为0.02+0.06+0.12=0.20,可以推测3000名学生中成绩小于60分的人数为0.20×3000=600(名).8.如图是甲、乙两名运动员某赛季一些场次得分的茎叶图,据图可知()A.甲运动员的成绩好于乙运动员B.乙运动员的成绩好于甲运动员C.甲、乙两名运动员的成绩没有明显的差异D.甲运动员的最低得分为0分【知识点:茎叶图】解:A从这个茎叶图可以看出甲运动员的得分大致对称,平均得分及中位数都是30多分;乙运动员的得分除一个52外,也大致对称,平均得分及中位数都是20多分.因此,甲运动员发挥比较稳定,总体得分.情况比乙好.探究型多维突破10.某市2010年4月1日-4月30日对空气污染指数的监测数据如下(主要污染物为可吸入颗粒物):61,76,70,56,81,91,92,91,75,81,88,67,101,103,95,91,77,86,81,83,82,82,64,79,86,85,75,71,49,45.分组频数频率[41,51) 2 2 30[51,61) 1 1 30[61,71) 4 4 30[71,81) 6 6 30[81,91) 10 10 30[91,101) 5 5 30[101,111] 2 2 30(1)完成频率分布表.(2)作出频率分布直方图.(3)根据国家标准,污染指数在0~50之间时,空气质量为优;在51~100之间时为良;在101~150之间时,为轻微污染;在151~200之间时,为轻度污染.请你依据所给数据和上述标准,对该市的空气质量给出一个简短评价.【知识点:频率分布直方图】答案:(1)频率分布表:(2)频率分布直方图如图所示.(3)答对下述两条中的一条即可:①该市有一个月中空气污染指数有2天处于优的水平,占当月天数的115;有26天处于良的水平,占当月天数的1315;处于优或良的天数为28,占当月天数的1415.说明该市空气质量基本良好.②轻微污染有2天,占当月天数的115;污染指数在80以上的接近轻微污染的天数15,加上处于轻微污染的天数2,占当月天数的1730,超过50%;说明该市空气质量有待进一步改善.自助餐1.已知某地区中小学生人数和近视情况分别如图①和图②所示.为了解该地区中小学生的近视形成原因,用分层抽样的方法抽取2%的学生进行调查,则样本容量和抽取的高中生近视人数分别为()A.200,20B.100,20C.200,10D.100,10 【知识点:样本数据分布】 解:A2.有一个容量为200的样本,其频率分布直方图如图所示,根据样本的频率分布直方图估计,样本数据落在区间[10,12]内的频数为A.18B.36C.54D.72 【知识点:频率分布直方图】 解:B3.某中学初中部共有110名教师,高中部共有150名教师,其性别比例如图所示,则该校女教师的人数为A.167B.137C.123D.93 【知识点:扇形图】解:B 该校女老师的人数是()11070%150160%137⨯+⨯-=.4.某学校随机抽取20个班,调查各班中有网上购物经历的人数,所得数据的茎叶图如图所示.以组距为5将数据分组成[0,5),[5,10),,[30,35),[35,40]时,所作的频率分布直方图是0.04组距频率0.05组距频率0.04组距频率0.04组距频率0人数0.010.020.0351015202530354000.010.020.030.04510152025303540人数0人数0.010.020.031020304000.010.020.0310203040人数(B)(A)(C)(D)【知识点:茎叶图,直方图】 解:A5.已知某地区中小学生人数和近视情况分别如图①和图②所示.为了解该地区中小学生的近视形成原因,用分层抽样的方法抽取2%的学生进行调查,则样本容量和抽取的高中生近视人数分别为( )A.200,20B.100,20C.200,10D.100,10【知识点:条形图】解:A 该地区中小学生总人数为3 500+2 000+4 500=10 000,则样本容量为10 000×2%=200,其中抽取的高中生近视人数为2 000×2%×50%=20.6.将容量为n 的样本中的数据分成6组,绘制频率分布直方图.若第一 组至第六组数据的频率之比为2:3:4:6:4:1,且前三组数据的频数之和等于27,则n 等于 . 【知识点:频率分布直方图】 解:607.在一次马拉松比赛中,35名运动员的成绩(单位:分钟)的茎叶图如图所示,若将运动员按成绩由好到差编为135号,再用系统抽样方法从中抽取7人,则其中成绩在区间[139,151]上的运动员人数是 .【知识点:茎叶图】解:48.从某小学随机抽取100名同学,将他们的身高(单位:厘米)数据绘制成频率分布直方图(如图).由图中数据可知a=.若要从身高在[ 120 , 130),[130 ,140) , [140 , 150]三组内的学生中,用分层抽样的方法选取18人参加一项活动,则从身高在[140 ,150]内的学生中选取的人数应为.【知识点:频率分布直方图】解:0.030;3.9.如图所示是总体的一样本频率分布直方图,且在[15,18)内的频数为8.(1)求样本容量.(2)在该直方图中,[12,15)内小矩形面积为0.06,求样本在[12,15)内的频数.(3)在(2)条件下,求样本在[18,33]内的频率.【知识点:频率分布直方图】答案:(1)由题图可知,[15,18)对应纵轴数字为,且组距为3,又已知[15,18)内频数为8,故样本容量n=50.(2)[12,15)内小矩形面积为0.06,即[12,15)内频率为0.06,且样本容量为50,故样本在[12,15)内的频数为50×0.06=3.(3)由(1)(2)知样本在[12,15)内的频数为3,在[15,18)内的频数为8,样本容量为50.所以在[18,33]内的频数为50-3-8=39,在[18,33]内的频率为=0.78.10.在某电脑杂志的一篇文章中,每个句子的字数如下:10,28,31,17,23,27,18,15,26,24,20,19,36,27,14,25,15,22,11,24,27,17.在某报纸的一篇文章中,每个句子的字数如下:27,39,33,24,28,19,32,41,33,27,35,12,36,41,27,13,22,23,18,46,32,22.(1)将这两组数据用茎叶图表示;(2)将这两组数据进行比较分析,你会得到什么结论?【知识点:茎叶图】解:(1)(2)电脑杂志上每个句子的字数集中在10~30之间;而报纸上每个句子的字数集中在20~40之间.还可以看出电脑杂志上每个句子的平均字数比报纸上每个句子的平均字数要少.说明电脑杂志作为科普读物需要通俗易懂、简明.11.随机观测生产某种零件的某工厂25名工人的日加工零件数(单位:件),获得数据如下:30,42,41,36,44,40,37,37,25,45,29,43,31,36,49,34,33,43,38,42,32,34,46,39,36.分组频数频率[25,30]30.12(30,35]50.20(35,40]80.32(40,45]n1f1(45,50]n2f2(1)确定样本频率分布表中n1,n2,f1和f2的值;(2)根据上述频率分布表,画出样本频率分布直方图;(3)根据样本频率分布直方图,求在该厂任取4人,至少有1人的日加工零件数落在区间(30,35]的概率.【知识点:频率分布表,频率分布直方图】解:(1)由所给数据知,落在区间(40,45]内的有7个,落在(45,50]内的有2个,故n1=7,n2=2,所以f1=n125=725=0.28,f2=n225=225=0.08.(2)样本频率分布直方图如图.(3)根据样本频率分布直方图,每人的日加工零件数落在区间(30,35]的概率为0.2,设所取的4人中,日加工零件数落在区间(30,35]的人数为ξ,则ξ~B(4,0.2),P(ξ≥1)=1-P(ξ=0)=1-(1-0.2)4=1-0.409 6=0.509 4,所以在该厂任取4人,至少有1人的日加工零件数落在区间(30,35]的概率为0.590 4.。

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. . ... .. 2.2 用样本估计总体教案 A第1课时教学容§2.2.1 用样本的频率分布估计总体分布教学目标一、知识与技能1. 通过实例体会分布的意义和作用.2. 在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.3.通过实例体会频率分布直方图、频率折线图、茎叶图的各自特征,从而恰当地选择上述方法分析样本的分布,准确地做出总体估计.二、过程与方法通过对现实生活的探究,感知应用数学知识解决问题的方法,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度与价值观通过对样本分析和总体估计的过程,感受数学对实际生活的需要,认识到数学知识源于生活并指导生活的事实,体会数学知识与现实世界的联系.教学重点、难点重点:会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.难点:能通过样本的频率分布估计总体的分布.教学设想一、创设情境在NBA的2004赛季中,甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下﹕甲运动员得分﹕12,15,20,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50乙运动员得分﹕8,13,14,16,23,26,28,38,39,51,31,29,33请问从上面的数据中你能否看出甲,乙两名运动员哪一位发挥比较稳定?如何根据这些数据作出正确的判断呢?这就是我们这堂课要研究、学习的主要容——用样本的频率分布估计总体分布.二、探究新知探究1:我国是世界上严重缺水的国家之一,城市缺水问题较为突出,某市政府为了节约生活用水,计划在本市试行居民生活用水定额管理,即确定一个居民月用水量标准a,用水量不超过a的部分按平价收费,超出a的部分按议价收费.如果希望大部分居民的日常生活不受影响,那么标准a定为多少比较合理呢?你认为,为了较为合理地确教师备课系统──多媒体教案78定出这个标准,需要做哪些工作?(让学生展开讨论)为了制定一个较为合理的标准a ,必须先了解全市居民日常用水量的分布情况,比如月均用水量在哪个围的居民最多,他们占全市居民的百分比情况等.因此采用抽样调查的方式,通过分析样本数据来估计全市居民用水量的分布情况.分析数据的一种基本方法是用图将它们画出来,或者用紧凑的表格改变数据的排列方式,作图可以达到两个目的,一是从数据中提取信息,二是利用图形传递信息.表格则是通过改变数据的构成形式,为我们提供解释数据的新方式.下面我们学习的频率分布表和频率分布图,则是从各个小组数据在样本容量中所占比例大小的角度,来表示数据分布的规律.可以让我们更清楚的看到整个样本数据的频率分布情况.(一)频率分布的概念频率分布是指一个样本数据在各个小围所占比例的大小.一般用频率分布直方图反映样本的频率分布.其一般步骤为:1.计算一组数据中最大值与最小值的差,即求极差;2.决定组距与组数;3.将数据分组;4.列频率分布表;5.画频率分布直方图.以教材P65制定居民用水标准问题为例,经过以上几个步骤画出频率分布直方图.(让学生自己动手作图)频率分布直方图的特征:1.从频率分布直方图可以清楚的看出数据分布的总体趋势.2.从频率分布直方图得不出原始的数据容,把数据表示成直方图后,原有的具体数据信息就被抹掉了.探究2:同样一组数据,如果组距不同,横轴、纵轴的单位不同,得到的图和形状也会不同.不同的形状给人以不同的印象,这种印象有时会影响我们对总体的判断,分别以0.1和1为组距重新作图,然后谈谈你对图的印象?(把学生分成两大组进行,分别作出两种组距的图,然后组织同学们对所作图的不同看法进行交流……)接下来请同学们思考下面这个问题:思考:如果当地政府希望使85%以上的居民每月的用水量不超出标准,根据频率分布表2-2和频率分布直方图2.2-1,(见教材P67)你能对制定月用水量标准提出建议吗?(让学生仔细观察表和图)(二)频率分布折线图、总体密度曲线1.频率分布折线图的定义:连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得到频率分布折线图.2.总体密度曲线的定义:在样本频率分布直方图中,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线.它能够精确地反映了总体在各个围取值的百分比,它能给我们提供更加精细的信息.. . .思考:1.对于任何一个总体,它的密度曲线是不是一定存在?为什么?2.对于任何一个总体,它的密度曲线是否可以被非常准确地画出来?为什么?实际上,尽管有些总体密度曲线是客观存在的,但一般很难像函数图象那样准确地画出来,我们只能用样本的频率分布对它进行估计,一般来说,样本容量越大,这种估计就越精确.(三)茎叶图1.茎叶图的概念:当数据是两位有效数字时,用中间的数字表示十位数,即第一个有效数字,两边的数字表示个位数,即第二个有效数字,它的中间部分像植物的茎,两边部分像植物茎上长出来的叶子,因此通常把这样的图叫做茎叶图.(见教材P70例子)2.茎叶图的特征:(1)用茎叶图表示数据有两个优点:一是从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录与表示.(2)茎叶图只便于表示两位有效数字的数据,而且茎叶图只方便记录两组的数据,两个以上的数据虽然能够记录,但是没有表示两个记录那么直观,清晰.三、例题精析例1下表给出了某校500名12岁男孩中用随机抽样得出的120人的身高(单位cm):(1)列出样本频率分布表;(2)画出频率分布直方图;(3)估计身高小于134cm的人数占总人数的百分比.分析:根据样本频率分布表、频率分布直方图的一般步骤解题.解:(1)样本频率分布表如下:.. ..教师备课系统──多媒体教案78(2)其频率分布直方图如下:(3)由样本频率分布表可知身高小于134cm 的男孩出现的频率为0.04+0.07+0.08=0.19,所以我们估计身高小于134cm 的人数占总人数的19%.例 2 为了了解高一学生的体能情况,某校抽取部分学生进行一分钟跳绳次数次测试,将所得数据整理后,画出频率分布直方图(如图),图中从左到右各小长方形面积之比为2:4:17:15:9:3,第二小组频数为12.cm ). . ... ..(1)第二小组的频率是多少?样本容量是多少?(2)若次数在110以上(含110次)为达标,试估计该学校全体高一学生的达标率是多少?(3)在这次测试中,学生跳绳次数的中位数落在哪个小组?请说明理由.分析:在频率分布直方图中,各小长方形的面积等于相应各组的频率,小长方形的高与频数成正比,各组频数之和等于样本容量,频率之和等于1.解:(1)由于频率分布直方图以面积的形式反映了数据落在各小组的频率大小, 因此第二小组的频率为:40.0824171593=+++++, 又因为频率=.第二小组频数样本容量所以,12150.0.08===第二小组频数样本容量第二小组频率 (2)由图可估计该学校高一学生的达标率约为171593100%88%.24171593+++⨯=+++++ (3)由已知可得各小组的频数依次为6,12,51,45,27,9,所以前三组的频数之和为69,前四组的频数之和为114,所以跳绳次数的中位数落在第四小组.四、课堂小结1. 总体分布指的是总体取值的频率分布规律,由于总体分布不易知道,因此我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布.2. 总体的分布分两种情况:当总体中的个体取值很少时,用茎叶图估计总体的分布;当总体中的个体取值较多时,将样本数据恰当分组,用各组的频率分布描述总体的分布,方法是用频率分布表或频率分布直方图.五、评价设计1.P81习题2.2 A 组 1、2.第2课时教学容§2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征教学目标一、知识与技能1. 正确理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据的标准差.教师备课系统──多媒体教案78 2. 能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并做出合理的解释.3. 会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征.4. 形成对数据处理过程进行初步评价的意识.二、过程与方法在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度与价值观会用随机抽样的方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题,认识统计的作用,能够辩证地理解数学知识与现实世界的联系.教学重点、难点教学重点:用样本平均数和标准差估计总体的平均数与标准差.教学难点:能应用相关知识解决简单的实际问题.教学设想一、创设情境在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥的更稳定些吗?为了从整体上更好地把握总体的规律,我们要通过样本的数据对总体的数字特征进行研究——用样本的数字特征估计总体的数字特征(板出课题).二、探究新知(一)众数、中位数、平均数探究(1)怎样将各个样本数据汇总为一个数值,并使它成为样本数据的“中心点”?(2)能否用一个数值来描写样本数据的离散程度?(让学生回忆初中所学的一些统计知识,思考后展开讨论)初中我们曾经学过众数,中位数,平均数等各种数字特征,应当说,这些数字都能够为我们提供关于样本数据的特征信息.例如前面一节在调查100位居民的月均用水量的问题中,从这些样本数据的频率分布直方图可以看出,月均用水量的众数是2.25t(最高的矩形的中点)(图见教材第72页)它告诉我们,该市的月均用水量为2. 25t的居民数比月均用水量为其他值的居民数多,但它并没有告诉我们到底多多少.提问:请大家翻回到教材第66页看看原来抽样的数据,有没有2.25 这个数值呢?根据众数的定义,2.25怎么会是众数呢?为什么?(请大家思考作答)分析:这是因为样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失的原因,而2.25是由样本数据的频率分布直方图得来的,所以存在一些偏差.提问:那么如何从频率分布直方图中估计中位数呢?分析:在样本数据中,有50%的个体小于或等于中位数,也有50%的个体大于或等于中位数.因此,在频率分布直方图中,矩形的面积大小正好表示频率的大小,即中位. . ... ..数左边和右边的直方图的面积应该相等.由此可以估计出中位数的值为2.02.(图略见教材73页图2.2-6)思考:2.02这个中位数的估计值,与样本的中位数值2.0不一样,你能解释其中的原因吗?(原因同上:样本数据的频率分布直方图把原始的一些数据给遗失了)图2.2-6显示,大部分居民的月均用水量在中部(2.02t 左右),但是也有少数居民的月均用水量特别高,显然,对这部分居民的用水量作出限制是非常合理的.思考:中位数不受少数几个极端值的影响,这在某些情况下是一个优点,但是它对极端值的不敏感有时也会成为缺点,你能举例说明吗?(让学生讨论,并举例)(二)标准差、方差1.标准差平均数为我们提供了样本数据的重要信息,可是,有时平均数也会使我们作出对总体的片面判断.某地区的统计显示,该地区的中学生的平均身高为176cm ,给我们的印象是该地区的中学生生长发育好,身高较高.但是,假如这个平均数是从五十万名中学生抽出的五十名身高较高的学生计算出来的话,那么,这个平均数就不能代表该地区所有中学生的身体素质.因此,只有平均数难以概括样本数据的实际状态.例如,在一次射击选拔比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕ 甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥的更稳定些吗?如果你是教练,选哪位选手去参加正式比赛? 我们知道,77x x ==乙甲,.两个人射击的平均成绩是一样的.那么,是否两个人就没有水平差距呢?(观察P74图2.2-7)直观上看,还是有差异的.很明显,甲的成绩比较分散,乙的成绩相对集中,因此我们从另外的角度来考察这两组数据.考察样本数据的分散程度的大小,最常用的统计量是标准差.标准差是样本数据到平均数的一种平均距离,一般用s 表示.样本数据1,2,,n x x x 的标准差的算法:(1) 算出样本数据的平均数x .(2) 算出每个样本数据与样本数据平均数的差:(1,2,)i x x i n -= (3) 算出(2)中(1,2,)i x x i n -=的平方.(4) 算出(3)中n 个平方数的平均数,即为样本方差.(5) 算出(4)中平均数的算术平方根,即为样本标准差.其计算公式为: (n s x x =++-教师备课系统──多媒体教案78显然,标准差较大,数据的离散程度较大;标准差较小,数据的离散程度较小. 提问:标准差的取值围是什么?标准差为0的样本数据有什么特点?从标准差的定义和计算公式都可以得出:s ≥0.当0s =时,意味着所有的样本数据都等于样本平均数.2.方差从数学的角度考虑,人们有时用标准差的平方2s (即方差)来代替标准差,作为测量样本数据分散程度的工具:在刻画样本数据的分散程度上,方差和标准差是一样的,但在解决实际问题时,一般多采用标准差.三、例题精析例1 画出下列四组样本数据的直方图,说明他们的异同点.(1)5,5,5,5,5,5,5,5,5(2)4,4,4,5,5,5,6,6,6(3)3,3,4,4,5,6,6,7,7(4)2,2,2,2,5,8,8,8,8分析:先画出数据的直方图,根据样本数据算出样本数据的平均数,利用标准差的计算公式即可算出每一组数据的标准差.解:(图见教材P76)四组数据的平均数都是5.0,标准差分别为:0.00,0.82,1.49,2.83.他们有相同的平均数,但他们有不同的标准差,说明数据的分散程度是不一样的.例 2 甲乙两人同时生产径为25.40mm 的一种零件.为了对两人的生产质量进行评比,从他们生产的零件中各抽出20件,量得其径尺寸如下(单位:mm ):甲 25.46 25.32 25.45 25.39 25.36 25.34 25.42 25.38 25.42 25.39 25.43 25.39 25.40 25.44 25.40 25.42 25.45 25.35 25.41 25.39乙 25.40 25.43 25.44 25.48 25.48 25.47 25.49 25.36 25.34 25.49 25.33 25.43 25.43 25.32 25.47 25.31 25.32 25.32 25.32 25.48从生产的零件径的尺寸看,谁生产的质量较高?分析:比较两个人的生产质量,只要比较他们所生产的零件径尺寸所组成的两个总体的平均数与标准差的大小即可,根据用样本估计总体的思想,我们可以通过抽样分别获得相应的样本数据,然后比较这两个样本数据的平均数、标准差,以此作为两个总体2222121[()()()].n s x x x x x x n =-+-++-. . ... ..之间的差异的估计值.解:25.40125.4060.037 0.068.x x s s ≈≈≈≈乙甲乙甲, ;,四、课堂小结1. 用样本的数字特征估计总体的数字特征分两类:(1)用样本平均数估计总体平均数.(2)用样本标准差估计总体标准差.样本容量越大,估计就越精确.2. 平均数对数据有“取齐”的作用,代表一组数据的平均水平.3. 标准差描述一组数据围绕平均数波动的大小,反映了一组数据变化的幅度.五、评价设计P81 习题 2.2 A 组 3、4.教师备课系统──多媒体教案78教案 B 第1课时教学容§2.2.1 用样本的频率分布估计总体分布教学目标一、知识与技能1.通过实例体会分布的意义和作用.2.在表示样本数据的过程中,学会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.3.通过实例体会频率分布直方图、频率折线图、茎叶图的各自特征,从而恰当地选择上述方法分析样本的分布,准确地做出总体估计.二、过程与方法通过对现实生活的探究,感知应用数学知识解决问题的方法,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度与价值观通过对样本分析和总体估计的过程,感受数学对实际生活的需要,认识到数学知识源于生活并指导生活的事实,体会数学知识与现实世界的联系.教学重点、难点教学重点:会列频率分布表,画频率分布直方图、频率折线图和茎叶图.教学难点:能通过样本的频率分布估计总体的分布.教学设想一、创设情境,导入新课我国是世界上严重缺水的国家之一,城市缺水问题较为突出,某市政府为了节约生活用水,计划在本市试行居民生活用水定额管理,即确定一个居民月用水量标准a,用水量不超过a的部分按平价收费,超出a的部分按议价收费.如果希望大部分居民的日常生活不受影响,那么标准a定为多少比较合理呢?你认为,为了较为合理地确定出这个标准,需要做哪些工作?(让学生展开讨论)为了制定一个较为合理的标准a,必须先了解全市居民日常用水量的分布情况,比如月均用水量在哪个围的居民最多,他们占全市居民的百分比情况等.因此采用抽样调查的方式,通过分析样本数据来估计全市居民用水量的分布情况.分析数据的一种基本方法是用图将它们画出来,或者用紧凑的表格改变数据的排列方式,作图可以达到两个目的,一是从数据中提取信息,二是利用图形传递信息.表格则是通过改变数据的构成形式,为我们提供解释数据的新方式.下面我们学习的频率分布表和频率分布图,则是从各个小组数据在样本容量中所占比例大小的角度,来表示数据分布的规律.可以让我们更清楚的看到整个样本数据的频率分布情况.. . .二、新课探知(一)频率分布的概念频率分布是指一个样本数据在各个小围所占比例的大小.一般用频率分布直方图反映样本的频率分布.其一般步骤为:1. 计算一组数据中最大值与最小值的差,即求极差;2. 决定组距与组数;3. 将数据分组;4. 列频率分布表;5. 画频率分布直方图.以教材P65制定居民用水标准问题为例,经过以上几个步骤画出频率分布直方图.(让学生自己动手作图)例1下表给出了某校500名12岁男孩中用随机抽样得出的120人的身高(单位cm):(1)列出样本频率分布表;(2)一画出频率分布直方图;(3)估计身高小于134Cm的人数占总人数的百分比.分析:根据样本频率分布表、频率分布直方图的一般步骤解题.解:(1)样本频率分布表如下:.. ..教师备课系统──多媒体教案78cm)(2)其频率分布直方图:(3)由样本频率分布表可知身高小于134cm 的男孩出现的频率为0.04+0.07+0.08=0.19,所以我们估计身高小于134cm的人数占总人数的19%.总结:频率分布直方图的特征:(1)从频率分布直方图可以清楚的看出数据分布的总体趋势.(2)从频率分布直方图得不出原始的数据容,把数据表示成直方图后,原有的具体数据信息就被抹掉了.(二)频率分布折线图、总体密度曲线1.频率分布折线图的定义:连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点,就得到频率分布折线图.2.总体密度曲线的定义:在样本频率分布直方图中,相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线.它能够精确地反映了总体在各个围取值的百分比,它能给我们提供更加精细的信息.(见教材P69)(三)茎叶图1.茎叶图的概念:当数据是两位有效数字时,用中间的数字表示十位数,即第一个有效数字,两边的数字表示个位数,即第二个有效数字,它的中间部分像植物的茎,两边部分像植物茎上长出来的叶子,因此通常把这样的图叫做茎叶图.(见教材P70例子)2.茎叶图的特征:(1)用茎叶图表示数据有两个优点:一是从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录与表示.(2)茎叶图只便于表示两位有效数字的数据,而且茎叶图只方便记录两组的数据,. . .两个以上的数据虽然能够记录,但是没有表示两个记录那么直观,清晰.例2某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛的得分情况如下:甲运动员得分:13,51,23,8,26,38,16,33,14,28,39;乙运动员得分:49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39.用茎叶图表示,你能通过该图说明哪个运动员的发挥更稳定吗?解:“茎”指的是中间的一列数,表示得分的十位数;“叶”指的是从茎的旁边生长出来的数,分别表示两人得分的个位数.画这组数据的茎叶图的步骤如下第一步,将每个数据分为“茎”(高位)和“叶”(低位)两部分;第二步,茎是中间的一列数,按从小到大的顺序排列;第三步,将各个数据的叶按大小次序写在茎右(左)侧.甲乙8 04 6 3 1 2 53 6 8 2 5 43 8 9 3 1 6 1 6 7 94 4 91 5 0从图中可以看出,乙运动员的得分基本上是对称的,页的分布是“单峰”的,有的叶集中在茎2,3,4上,中位数为36;甲运动员的得分除一个特殊得分(51分)外,也大致对称,叶的分布也是“单峰”的,有的叶主要集中在茎1,2,3上,中位数是26.由此可以看出,乙运动员的成绩更好. 另外i,从叶在茎上的分布情况看,乙运动员的得分更集中于峰值附近,这说明乙运动员的发挥更稳定.练习:在NBA的2010赛季中,甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下﹕甲运动员得分﹕12,15,20,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50乙运动员得分﹕8,13,14,16,23,26,28,38,39,51,31,29,33学生画出茎叶图(略)三、巩固练习为了了解高一学生的体能情况,某校抽取部分学生进行一分钟跳绳次数次测试,将所得数据整理后,画出频率分布直方图(见下页图示),图中从左到右各小长方形面积之比为2:4:17:15:9:3,第二小组频数为12... ..教师备课系统──多媒体教案78(1)第二小组的频率是多少?样本容量是多少?(2)若次数在110以上(含110次)为达标,试估计该学校全体高一学生的达标率是多少?(3)在这次测试中,学生跳绳次数的中位数落在哪个小组?请说明理由.分析:在频率分布直方图中,各小长方形的面积等于相应各组的频率,小长方形的高与频数成正比,各组频数之和等于样本容量,频率之和等于1.解:(1)由于频率分布直方图以面积的形式反映了数据落在各小组的频率大小, 因此第二小组的频率为:40.0824171593=+++++, 又因为频率=第二小组频数样本容量, 所以,121500.08===第二小组频数样本容量第二小组频率. (2)由图可估计该学校高一学生的达标率约为171593100%88%24171593+++⨯=+++++.(3)由已知可得各小组的频数依次为6,12,51,45,27,9,所以前三组的频数之和为69,前四组的频数之和为114,所以跳绳次数的中位数落在第四小组.四、小结. . .1. 总体分布指的是总体取值的频率分布规律,由于总体分布不易知道,因此我们往往用样本的频率分布去估计总体的分布.2. 总体的分布分两种情况:当总体中的个体取值很少时,用茎叶图估计总体的分布;当总体中的个体取值较多时,将样本数据恰当分组,用各组的频率分布描述总体的分布,方法是用频率分布表或频率分布直方图.五、布置作业P71练习1、2、3.第2课时教学容§2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征教学目标一、知识与技能1. 正确理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据的标准差.2. 能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差),并做出合理的解释.3. 会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征.4. 形成对数据处理过程进行初步评价的意识.二、过程与方法在解决统计问题的过程中,进一步体会用样本估计总体的思想,理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法.三、情感、态度与价值观会用随机抽样的方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题,认识统计的作用,能够辩证地理解数学知识与现实世界的联系.教学重点、难点教学重点:用样本平均数和标准差估计总体的平均数与标准差.教学难点:能应用相关知识解决简单的实际问题.教学设想一、创设情境导入新课在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕甲运动员﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙运动员﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.请问从上面的数据中你能否看出甲,乙两名运动员哪一位发挥比较稳定?为了从整体上更好地把握总体的规律,我们要通过样本的数据对总体的数字特征进行研究——用样本的数字特征估计总体的数字特征.二、新课探究(一)众数、中位数、平均数.. ..。

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