数据的波动极差和方差
数据的波动程度
数据的波动程度数据的波动程度是指数据在一定时间内的变化幅度和稳定性。
它是衡量数据变化程度的重要指标，可以匡助我们了解数据的稳定性和可靠性。
在实际应用中，对数据的波动程度进行分析可以匡助我们预测趋势、识别异常和制定合理的决策。
数据的波动程度可以通过多种统计指标进行衡量，常用的指标包括标准差、方差、极差和变异系数。
1. 标准差：标准差是一种衡量数据波动程度的常用指标。
它表示数据离平均值的平均偏离程度。
标准差越大，数据的波动程度越大；标准差越小，数据的波动程度越小。
标准差的计算公式如下：标准差 = sqrt((Σ(xi-μ)^2)/n)其中，xi表示第i个数据点，μ表示数据的平均值，n表示数据的总数。
2. 方差：方差是标准差的平方，它表示数据离平均值的平均偏离程度的平方。
方差越大，数据的波动程度越大；方差越小，数据的波动程度越小。
方差的计算公式如下：方差= Σ(xi-μ)^2/n3. 极差：极差是一种简单的衡量数据波动程度的指标。
它表示数据的最大值与最小值之间的差异。
极差越大，数据的波动程度越大；极差越小，数据的波动程度越小。
极差的计算公式如下：极差 = max(xi) - min(xi)4. 变异系数：变异系数是标准差与平均值之比，它可以用来比较不同数据集的波动程度。
变异系数越大，数据的波动程度越大；变异系数越小，数据的波动程度越小。
变异系数的计算公式如下：变异系数 = (标准差/平均值) × 100%除了以上提到的指标，还可以使用其他一些指标来衡量数据的波动程度，如离散系数、百分位数等。
在实际应用中，我们可以根据具体的数据特点和分析目的选择合适的指标来衡量数据的波动程度。
同时，还可以通过绘制图表、进行趋势分析等方法来进一步理解数据的波动程度和趋势。
总结起来，数据的波动程度是指数据在一定时间内的变化幅度和稳定性。
通过衡量数据的波动程度，我们可以了解数据的稳定性和可靠性，并作出相应的决策。
常用的衡量数据波动程度的指标包括标准差、方差、极差和变异系数。
数据的波动教案-【经典教育教学资料】
20.2 数据的波动程度教学过程在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大， 越不稳定归纳：（1）研究离散程度可用2S（2）方差应用更广泛衡量一组数据的波动大小（3）方差主要应用在平均数相等或接近时（4）方差大波动大，方差小波动小，一般选波动小的方差的简便公式：推导：以3个数为例（二）标准差：方差的算术平方根，即④并把它叫做这组数据的标准差.它也是一个用来衡量一组数据的波动大小的重要的量.注意：波动大小指的是与平均数之间差异，那么用每个数据与平均值的差完全平方后便可以反映出每个数据的波动大小，整体的波动大小可以通过对每个数据的波动大小求平均值得到。
所以方差公式是能够反映一组数据的波动大小的一个统计量，教师也可以根据学生程度和课堂时间决定是否介绍平均差等可以反映数据波动大小的其他统计量。
第三步：解例分析：例1 填空题；（1）一组数据：2-，1-，0，x ，1的平均数是0，则x = .方差=2S .（2）如果样本方差[]242322212)2()2()2()2(41-+-+-+-=x x x x S ，那么这个样本的平均数为 .样本容量为 .（3）已知321,,x x x 的平均数=x 10，方差=2S 3，则3212,2,2x x x 的平均数为 ，方差为 .第4单元比例1.比例的意义和基本性质第3课时解比例【教学目标】知识目标：使学生学会解比例的方法,进一步理解和掌握比例的基本性质。
能力目标：联系生活实际创设情境,体现解比例在生产生活中的广泛应用。
情感目标：利用所学知识解决生活中的问题,进一步培养综合运用知识的能力及情感、价值观的发展。
【教学重难点】重点：使学生学会解比例的方法,进一步理解和掌握比例的基本性质。
难点：体现解比例在生产生活中的广泛应用。
【教学过程】一、创境激疑，旧知铺垫1、什么叫做比例?2、什么叫做比例的基本性质?怎样用比例的基本性质判断两个比能否组成比例?那么组成一个比例需要几项呢?3、比例有几种表示形式?二、合作探究，探索新知1、出示埃菲尔铁塔挂图2、出示例题(1)读题。
数据分析极差和方差
如果一组数据的方差较大，可能存在异常值，需 要进一步检查。
预测模型评估
在预测模型中，可以使用历史数据的方差来评估 模型的预测准确性。
方差在数据分析中的作用
描述数据分布
方差可以用来描述数据分布的情况， 了解数据的集中趋势和离散程度。
比较数据集
决策依据
在数据分析中，方差可以作为决策的 依据，例如在市场调研中，可以根据 不同产品的方差大小来决定产品的市 场策略。
提高效率
数据分析有助于优化业务流程，提高工作效率，降低 成本。
极差和方差的定义
极差
极差是一组数据中的最大值和最小值之差，用于描述数 据的离散程度。
方差
方差是一组数据与其平均值之差的平方的平均值，用于 描述数据的离散程度。
02
极差
极差的计算方法
01 极差定义
极差是一组数据中最大值与最小值之差，用于衡 量数据的离散程度。
通过比较不同数据集的方差大小，可 以了解它们之间的差异。
04
极差和方差的比较
极差和方差的优缺点
极差 优点：计算简单，容易理解，能够反
映数据的变化范围。
缺点：对异常值敏感，容易受到极端 值的影响，不能反映数据的离散程度。
方差
优点：能够反映数据的离散程度，不 受极端值影响，可以用于比较不同数 据集的离散程度。
极差和方差的计算方法
目前极差和方差的计算方法主要是基于统计学的理论，未来可以 考虑结合机器学习算法，提高计算效率和准确性。
极差和方差的应用领域
目前极差和方差主要应用于统计学和数据分析领域，未来可以考虑 将其应用ห้องสมุดไป่ตู้其他领域，如金融、医学等。
极差和方差的优化算法
目前极差和方差的计算算法较为简单，未来可以考虑优化算法，提 高计算效率。
方差 标准差 极差公式
方差标准差极差公式方差、标准差和极差是统计学中常用的三个概念，它们用来衡量数据的离散程度和变异程度。
在实际应用中，我们经常会用到这三个指标来分析数据的稳定性和波动性。
本文将详细介绍方差、标准差和极差的计算公式及其应用。
首先，我们来介绍方差的概念和计算公式。
方差是衡量一组数据离散程度的指标，它的计算公式如下：\[ \sigma^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i \mu)^2 \]其中，\( \sigma^2 \)表示方差，\( n \)表示样本容量，\( x_i \)表示第\( i \)个数据点，\( \mu \)表示数据的均值。
方差的计算公式可以直观地理解为每个数据点与均值的偏离程度的平方的平均值。
方差越大，数据的离散程度越大，反之亦然。
接下来，我们来介绍标准差的概念和计算公式。
标准差是方差的平方根，它的计算公式如下：\[ \sigma = \sqrt{\sigma^2} \]标准差可以直观地理解为数据的平均偏离程度，它是方差的平方根，用来衡量数据的波动程度。
标准差越大，数据的波动程度越大，反之亦然。
最后，我们来介绍极差的概念和计算公式。
极差是一组数据中最大值和最小值之间的差值，它的计算公式如下：\[ R = x_{max} x_{min} \]其中，\( R \)表示极差，\( x_{max} \)表示数据的最大值，\( x_{min} \)表示数据的最小值。
极差是最简单的衡量数据离散程度的指标，它直接反映了数据的变化范围。
在实际应用中，方差、标准差和极差经常被用来分析数据的稳定性和波动性。
比如，在股票市场中，投资者可以用标准差来衡量股票价格的波动程度，从而评估风险。
在质量控制中，工程师可以用方差来衡量产品质量的稳定性，从而改进生产工艺。
在教育评估中，研究人员可以用极差来衡量学生成绩的差异程度，从而评估教学效果。
总之，方差、标准差和极差是统计学中常用的三个指标，它们可以用来衡量数据的离散程度和变异程度。
数据的波动
北京四中网校 # 252027 让更多的孩子得到更好的教育 牡丹江分校地址:新宏基1002室 1 电话：6241822 数据的波动知识点一：极差用一组数据中的 减去 所得的差来反映这组数据的变化范围，用这种方法得到的差称为 ， 极差＝ － 。
知识点二：方差用“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况，这个结果叫方差，计算公式是：注：方差的算术平方根，叫做标准差，即有：知识点三：反映数据波动的特征数据极差能够反映数据的 ，是最简单的一种度量 情况的量，但它受 的影响较大，方差是衡量一组数据的 ，方差 ，说明数据波动 。
要点诠释：极差与方差异同点：共同点：极差与方差都是表示一组数据离散程度的特征数．不同点：极差表示一组数据波动范围的大小，一组数据极差越大，则它的波动范围越大；方差反映了一组数据与其平均值的离散程度的大小．方差越大，则平均值的离散程度越大，稳定性也越小；反之，则它与其平均值的离散程度越小，稳定性越好．所以一般情况下只求一组数据的波动范围时用极差，在考虑到这组数据的稳定性时用方差。
知识点四：方差的简化公式 要点诠释：由此得出方差的简单计算公式：。
知识点五：用计算器求方差用计算器可以比较快地求出一组数据的方差，使运算量减小，速度加快。
知识点六：用样本方差解决实际问题在考察总体方差时，有时所要考察的总体包含很多个体或者考察本身带有破坏性，就常用样本的方差来估计总体方差。
三、规律方法指导极差和方差作为反映数据波动大小的统计量，它具有不同的作用，表示两个极端值的变化情况采用极差，而为了表示一组数据的稳定性采用方差．用不同的统计量描述数据的波动对统计结果有不同的影响，在解决实际问题时，应根据评价结果的要求来选择恰当的统计量，准确地描述出数据的波动情况．。
极差方差标准差(整理)
北京四中撰稿：张扬责编：姚一民数据的波动一．基本知识点讲解：1．极差：是指一组数据中最大数据与最小数据的差。
极差=数据中的最大数-数据中的最小数2. 方差与标准差：S^2=[(x1-x的平均数)^2+(x2-x的平均数)^2+...+(xn-x的平均数)^2]设在一组数据x1 x2 x3……x n中各数据与它们的平均数的差的平方分别是(x1-)2, (x2-)2……(x n-)2,则他们的平均数：方差可以用来衡量这组数据的波动的大小，一组数据的方差越大，就说明这组数据的波动也越大，这波动的大小是指偏离平均数的大小。
3. 标准差：一组数据的方差的算术平方根叫做这组数据的标准差，用S来表示，即：标准差也只是来衡量一组数据波动大小的量，它虽然比计算方差多开一次平方，但它的度量单位与原数据的度量单位是一致的，所以有时用标准差比较方便。
4. 计算方差的三个公式公式①是方差的定义，一组数据的每个数都减去它们的平均数的平方，再求这些平方的和，比较麻烦，因此可用公式②以使计算过程较为简单，当不是整数时尤为简单。
接近这组数据的平均数的一个常数。
二．例题解析：（1）应用公式①例1. 计算数据9.9、9.7、10.3、9.8、9.8、10、10.1、10.4的方差与标准差。
解：例2. 甲乙两组进行投篮比赛，每组选派10名队员参加，每人投10次，每次投中的人数如下：甲组：7、6、8、8、5、9、7、7、6、7乙组：6、7、8、4、10、9、7、6、6、7求：甲、乙两组哪一组的投篮情况比较稳定解：∴甲乙两组的平均命中率相同，但甲组的投篮比较稳定，所以甲组的投篮情况较好。
（2）应用公式②例3. 甲、乙两人在相同条件下各射靶10次，各次命中环数如下：甲：4、7、10、9、5、6、8、6、8、8乙：7、8、6、6、7、8、7、8、5、9求甲、乙两人谁的射击成绩比较稳定解：（3）应用公式③例4. 求以下数据的方差（精确到0.1）10、13、9、11、8、10、11、12、8、14、10、9解：设a=10，每个数都减去10，有三：小结：1. 方差是以平均数为基数，揭示数据波动的大、小，所以首先要把平均数算准确。
数据的分析----极差、方差、标准差课件
-10）2 （15
-10）2
13.5
8
S
2小明＜S
2 小华
小明的成绩比小华的成绩稳定
测试次数 小明 小华
1
2
3
4
5
6
7
8
5
9
10Leabharlann 101110
10
15
5
14 13
8
12
7
6
15
成绩 15 13 11
9
成绩 15
13
x 10 11 9
x 10
7
7
5
测试
1 2 3 4 5 6 7 8次数
X=1或6
小明和小华两人参加体育项目训练，近期的八次测试 成绩如下表所示．谁的成绩较为稳定？为什么？能通过 计算回答吗?
测试次数 1 2 3 4 5 6 7 8
小明
5 9 10 10 11 10 10 15
小华
5 14 13 8 12 7 6 15
分析： 从平均数来看：
x小明
5
9
10
10
15成绩 13
15成绩 13
11
x 10 11
9
9
x 10
7
7
5
测试
小1明2的3成4绩5分布6 散7 点8图次数
5 1 2 3 4 5 6 7 8 测试
小华的成绩分布散点图次数
解： S 2小明 （5 -10）2 （9 -10）2 （15 -10）2 6.5 8
S
2 小华
（5 -10）2 （14
小明的成绩分布散点图
5
测试 1234 5 6 7 8
人教版八年级下册20.2数据的波动程度教案
（一）导入新课（用时5分钟）
同学们，今天我们将要学习的是《数据的波动程度》这一章节。在开始之前，我想先问大家一个问题：“你们在日常生活中是否遇到过数据变化很大的情况？”比如，同样的商品在不同商店的价格差异。这个问题与我们将要学习的内容密切相关。通过这个问题，我希望能够引起大家的兴趣和好奇心，让我们一同探索数据波动程度的奥秘。
举例：以班级学生的身高数据为例，引导学生计算极差、方差和标准差，进而分析班级学生身高的波动情况。
2.教学难点
-方差和标准差的计算：这部分内容对学生来说较为复杂，需要教师耐心讲解，并指导学生逐步完成计算过程。
-理解样本标准差的含义：学生对样本标准差的含义可能难以理解，需要教师通过具体实例解释，使其明白样本标准差在描述样本数据波动程度方面的作用。
（二）新课讲授（用时10分钟）
1.理论介绍：首先，我们要了解极差、方差和标准差的基本概念。极差是一组数据中的最大值与最小值之差，它能够直观地反映数据的波动范围。方差和标准差则是衡量数据离散程度的统计量，它们可以告诉我们数据点相对于平均值的分散程度。
2.案例分析：接下来，我们来看一个具体的案例。这个案例将展示如何通过计算极差、方差和标准差来分析一批产品的质量稳定性。
3.成果分享：每个小组将选择一名代表来分享他们的讨论成果。这些成果将被记录在黑板上或投影仪上，以便全班都能看到。
（五）总结回顾（用时5分钟）
今天的学习，我们了解了极差、方差和标准差的基本概念、计算方法以及它们在实际中的应用。同时，我们也通过实践活动和小组讨论加深了对数据波动程度的理解。我希望大家能够掌握这些知识点，并在日常生活中灵活运用。最后，如果有任何疑问或不明白的地方，请随时向我提问。
3.逻辑推理：在教学过程中，强调逻辑推理的重要性，培养学生通过逻辑推理判断数据波动程度的能力，并能运用逻辑思维解释实际问题。
方差极差标准差公式
方差极差标准差公式方差、极差和标准差是统计学中常用的概念，它们可以帮助我们衡量数据的离散程度和波动性。
在实际应用中，我们经常需要计算和理解这些指标，以便更好地分析数据并做出相应的决策。
本文将对方差、极差和标准差的计算公式进行详细介绍，并且说明它们在实际中的应用。
方差是衡量数据离散程度的一种统计指标，它的计算公式为，方差=Σ(xi-μ)²/n，其中Σ代表求和，xi代表每个数据点，μ代表数据的均值，n代表数据的个数。
方差的计算过程是先计算每个数据点与均值的差值，然后将差值的平方求和并除以数据个数。
方差越大，代表数据的离散程度越高；方差越小，代表数据的离散程度越低。
极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异，它的计算公式为，极差=最大值-最小值。
极差可以直观地反映数据的波动情况，但它只考虑了最大值和最小值，没有考虑其他数据点的情况，因此在一些情况下，极差并不能完全反映数据的离散程度。
标准差是方差的平方根，它的计算公式为，标准差=√方差。
标准差是衡量数据波动性的一种常用指标，它不仅考虑了数据与均值的偏离程度，还考虑了数据的数量级。
标准差越大，代表数据的波动性越高；标准差越小，代表数据的波动性越低。
在实际应用中，方差、极差和标准差经常用于金融、经济、科学等领域。
比如在金融领域，投资组合的波动性常用标准差来衡量；在经济领域，通货膨胀率的波动程度可以用标准差来评估；在科学研究中，实验数据的稳定性可以通过方差来分析。
总之，方差、极差和标准差是统计学中常用的衡量数据离散程度和波动性的指标，它们可以帮助我们更好地理解和分析数据。
在实际应用中，我们可以根据具体情况选择合适的指标来衡量数据的离散程度和波动性，从而更好地进行决策和分析。
数据的离散程度
数据的离散程度数据的离散程度是指数据值之间的分散程度，也可以理解为数据的波动程度。
在统计学中，离散程度是衡量数据变异性的重要指标之一，常用的度量指标包括极差、方差、标准差等。
本文将探讨数据的离散程度及其在数据分析中的应用。
一、极差极差是最简单直观的离散程度度量指标。
它表示的是一组数据的最大值与最小值之间的差值。
计算极差只需要将最大值与最小值相减即可。
然而，极差并不能完全反映数据的整体分布情况，它只关注极端值，容易受到异常值的影响。
二、方差方差是最常用的衡量数据离散程度的统计量之一。
它以数据与其均值之间的差距为基础。
计算方差的步骤如下：1. 计算每个数据与均值的差值。
2. 对差值进行平方运算。
3. 对平方后的差值求和。
4. 将求和结果除以数据个数得到方差。
方差的计算过程可以理解为将离均差平方化后进行累加，以此来度量数据的离散程度。
方差越大，数据的离散程度越大。
然而，方差的计算结果是平方的，与原始数据具有不同的量纲，不易直观理解。
三、标准差为了便于对离散程度的理解和比较，常将方差开根号得到标准差。
标准差与原始数据具有相同的量纲，更易于理解和比较。
标准差的计算公式为：标准差 = 方差的平方根标准差的计算过程相对方差而言更为复杂，但它是数据离散程度的重要度量指标。
标准差越大，数据的离散程度越大。
四、应用案例在实际应用中，数据的离散程度对于数据分析和决策具有重要意义。
下面通过一个实例来说明数据离散程度的应用。
假设一家零售商希望了解其销售额的离散程度，以便更好地了解市场的波动情况。
该零售商在过去一年中每个月的销售额数据如下：月份销售额(万元)1月 502月 603月 554月 655月 706月 557月 808月 759月 6010月 5011月 7012月 85首先，计算这些数据的平均值为63.33万元。
然后，计算每个月销售额与均值的差值，并求差值的平方，得到如下结果：月份差值平方1月 -13.33 177.772月 -3.33 11.113月 -8.33 69.444月 1.67 2.785月 6.67 44.446月 -8.33 69.447月 16.67 277.788月 11.67 136.119月 -3.33 11.1110月 -13.33 177.7711月 6.67 44.4412月 21.67 471.11将平方后的差值求和，得到结果为1463.89。
数据分析中常见的统计方法及其应用
数据分析中常见的统计方法及其应用在数据分析领域中，统计方法是非常常见且重要的工具。
通过统计方法，我们可以从海量的数据中提取有用的信息和洞察力，为决策和预测提供可靠的基础。
本文将介绍一些常见的统计方法，并探讨它们在数据分析中的应用。
一、描述统计学方法1. 数据的中心趋势度量数据的中心趋势反映了数据分布的集中情况，常用的统计指标有平均数、中位数和众数。
平均数是所有数据的和除以数据个数，可以有效反映数据的整体水平。
中位数是将数据按照大小排序后，处于中间位置的数值，对于存在极端值的数据更具鲁棒性。
众数是出现次数最多的数值。
2. 数据的离散程度度量数据的离散程度描述了数据的波动情况，常用的统计指标有标准差、方差和极差。
标准差是平均值与每个观测值的差的平方的平均值的平方根，对于正态分布的数据更具有代表性。
方差是观测值与均值之间的差的平方的平均值，与标准差具有相同的形式。
极差指的是最大值与最小值之间的差异。
二、推论统计学方法1. 假设检验假设检验是判断某个假设是否合理的统计方法，其基本流程包括提出原假设和备择假设、选择显著性水平、计算检验统计量和判断决策等步骤。
常见的假设检验方法有单样本t检验、双样本t检验和方差分析等。
2. 回归分析回归分析用于描述两个或多个变量之间的关系，并进行预测和解释。
常用的回归方法有线性回归、多项式回归和逻辑回归等。
线性回归用于建立变量之间的线性关系，多项式回归则弥补了线性回归的不足，逻辑回归则用于预测二元变量。
三、数据挖掘方法1. 聚类分析聚类分析是将相似的样本归为一类，不相似的样本分到不同类的方法。
常用的聚类方法有K-means、层次聚类和密度聚类等。
聚类分析有助于发现数据中的潜在模式和群组关系，并进行精细化的数据分析。
2. 因子分析因子分析是通过寻找隐藏的变量，将大量的观测指标归纳为少数几个主要因素的统计技术。
因子分析可以帮助我们理解大量指标背后的共性和内在关联，从而简化数据分析和解释过程。
极差方差标准差(整理)
北京四中撰稿：张扬责编：姚一民数据的波动一．基本知识点讲解：1．极差：是指一组数据中最大数据与最小数据的差。
极差=数据中的最大数-数据中的最小数2. 方差与标准差：S^2=[(x1-x的平均数)^2+(x2-x的平均数)^2+...+(xn-x的平均数)^2]设在一组数据x1 x2 x3……x n中各数据与它们的平均数的差的平方分别是(x1-)2, (x2-)2……(x n-)2,则他们的平均数：方差可以用来衡量这组数据的波动的大小，一组数据的方差越大，就说明这组数据的波动也越大，这波动的大小是指偏离平均数的大小。
3. 标准差：一组数据的方差的算术平方根叫做这组数据的标准差，用S来表示，即：标准差也只是来衡量一组数据波动大小的量，它虽然比计算方差多开一次平方，但它的度量单位与原数据的度量单位是一致的，所以有时用标准差比较方便。
4. 计算方差的三个公式公式①是方差的定义，一组数据的每个数都减去它们的平均数的平方，再求这些平方的和，比较麻烦，因此可用公式②以使计算过程较为简单，当不是整数时尤为简单。
接近这组数据的平均数的一个常数。
二．例题解析：（1）应用公式①例1. 计算数据9.9、9.7、10.3、9.8、9.8、10、10.1、10.4的方差与标准差。
解：例2. 甲乙两组进行投篮比赛，每组选派10名队员参加，每人投10次，每次投中的人数如下：甲组：7、6、8、8、5、9、7、7、6、7乙组：6、7、8、4、10、9、7、6、6、7求：甲、乙两组哪一组的投篮情况比较稳定解：∴甲乙两组的平均命中率相同，但甲组的投篮比较稳定，所以甲组的投篮情况较好。
（2）应用公式②例3. 甲、乙两人在相同条件下各射靶10次，各次命中环数如下：甲：4、7、10、9、5、6、8、6、8、8乙：7、8、6、6、7、8、7、8、5、9求甲、乙两人谁的射击成绩比较稳定解：（3）应用公式③例4. 求以下数据的方差（精确到0.1）10、13、9、11、8、10、11、12、8、14、10、9解：设a=10，每个数都减去10，有三：小结：1. 方差是以平均数为基数，揭示数据波动的大、小，所以首先要把平均数算准确。
数学数据的波动极差和方差
数据的波动——极差与方差一、一周知识概述1、极差：一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差．极差能够反映数据的变化范围，生活中经常用到极差．说明：极差是最简单的一种度量数据波动情况的量，但它受极端值的影响较大．2、方差（1）在一组数据x1、x2、…、x n中，各数据与它们的平均数的差的平方的平均数，叫做这组数据的方差，通常用“s2”表示，即：（2）方差的计算方法：①定义法，就是用上面方差的定义公式进行计算；②原始数据简化计算法：；③新数据简化计算法：当一组数据中的数据较大且比较集中时，可以依照简化平均数的计算方法，将每个数据同时减去它们的平均数接近的常数a，得到一组新数据x′=x1－a,x′2=x2－a,…x′n=x n－a；那么13、标准差：方差的算术平方根叫做这组数据的标准差，即标准差=．详解：(1)极差、方差都是用来描述一组数据波动情况的特征数，常用来比较两组数据的波动大小，方差越小的，波动越小，即与其平均值的离散程度较小，从而它比较稳定；极差计算方便，但只对极端值较为敏感；(2)求方差的步骤可以概括为：“先平均，再求差，然后平方，最后再平均”，得到的结果表示一组数据偏离平均值的情况；(3)方差的数量单位是原数据单位的平方．4、用计算器求一组数据的标准差、方差：具体操作应由不同型号的计算器的功能决定．二、典型例题剖析例1、在2005年的高考中，参加高考的考生年龄最大的68岁，年龄最小的是13岁，求2005年高考考生年龄的极差，说明了什么?你有什么感慨，用一句话表述．分析：极差＝最大值－最小值．解答：年龄极差=68－13=55(岁)从年龄极差看，我国高考制度已日趋完善，考生不再受年龄诸多因素的限制．感慨：大学的校门永远向你敞开．例2、为了提高农副产品的国际竞争力，一些行业协会对农副产品的规格进行了划分．某外贸公司要出口一批规格为75 g的鸡腿，现有两个厂家提供货源，它们的价格相同，鸡腿的品质也相近．质检员分别从甲、乙两厂的产品中抽样调查了20只鸡腿，它们的质量如下(单位：g)：甲厂：7574747673767577777474757576737673787772 乙厂：7578727774757379727580717677737871767375 把这些数据整理成图．(1)你能从图中估计出甲、乙两厂被抽取鸡腿的平均质量吗?(2)求出它们的平均质量，并在图中画出表示平均质量的直线；(3)从甲厂抽取的这20只鸡腿质量的最大值是多少?最小值又是多少?它们相差几克?乙厂呢?(4)如果只考虑鸡腿的规格，你认为外贸公司应购买哪个厂的鸡腿?与同学交流．分析：(1)根据数据组和分布图易估计这两个厂家鸡腿的平均质量，它们都接近75 g；(2)利用平均数可以表示一组数据的平均水平；(3)平均质量只能反映总体的集中趋势，并不能反映个体的变化情况．从上图看出，甲厂的产品更符合要求．解答：(1)估计平均质量都是75 g．(2)[(75－75)＋(74－75)＋…＋(72－75)]＋75=75[(75－75)＋(78－75)＋…＋(75－75)]＋75=75．(3)甲厂鸡腿质量的极差：78－72=6 (g)；乙厂鸡腿质量的极差：80－71=9 (g)．(4)应购买甲厂的鸡腿．方法总结：极差是刻画数据离散程度的一个统计量，极差越大，偏离平均数越大，产品的质量性能越不稳定．例3、从甲、乙两种玉米中各抽10株，分别测得它们的株高如下(单位：cm)：甲：25414037221419392142乙：27164427441640401640问：(1)哪种玉米的苗长得高?(2)哪种玉米的苗长得齐?分析：长得高和长得齐是两个不同的概念，看哪种玉米的苗长得高，只要比较甲、乙两种玉米的平均高度即可；要比较哪种玉米苗长得整齐，只要看两种玉米的苗高的方差即可．解答：(1) (25＋41＋40＋37＋22＋14＋19＋39＋21＋42)=×300=30(cm)．(27＋16＋44＋27＋44＋16＋40＋40＋16＋40)=×310=31(cm)．因为，所以乙种玉米的苗长得高．(2) [(25－30)2＋(41－30)2＋(40－30)2＋…＋(42－30)2]= ×1042=104.2(cm2)[(27－31)2＋(16－31)2＋(44－31)2＋…＋(40－31)2]= ×1288=128.8(cm2) 因为，所以甲种玉米的苗长得整齐．例4、设一组数据x1，x2， (x)n，其标准差为sx，另一组数据3x1＋a，3x2＋a， (3x)n＋a，其标准差为s y，求s x与s y的关系式．分析：分别利用标准差的计算公式进行整体代换．解答：设x1、x2…xn的平均数为，则3x1＋a，3x2＋a， (3x)n＋a的平均数为3＋a．点评：一组数据x1，x2， (x)n的方差为s2,则x1±b,x2±b,…x n±b的方差为s2；ax1±b,ax2±b,…ax n±b的方差为a2s2．方法技巧：方差反映了数据的波动大小，在实际问题中，如长得是否速度一致，是否稳定等都是波动的体现，方差越大，波动越大．例5、为迎接世界无烟日的到来，小明对10名戒烟成功者戒烟前和戒烟5星期后的体重作了认真统计，(1)求这(2)求这10人在戒烟前和戒烟后的体重的方差；(3)通过上述数据，你能得到什么结论?分析：用计算器求一组数据的平均数、方差，要严格按教材上的说明和不同型号的计算器的不同功能进行操作，否则极易出错；问题(3)具有一定的开放性，要注卷找出数学问题与实际问题的结合点，确定思考的方向，并用简洁和准确的语言加以表述．解答：(1)将数据按大小重新排列：戒烟前：52，52，55，55，60，60，64，67，69，80；戒烟后：52，54，55，57，58，62，67，68，70，81；用计算器求得：=61.4(kg), =62.4(kg)．(2) =70.44, =73.84．(3)从戒烟前后两组数据的统计量知：①从平均数看戒烟后这10人的平均体重增加了l kg；②从方差看，戒烟后数据的波动比戒烟前数据的波动大，说明戒烟对不同的人所发生的变化程度是不同的，通过对这两组数据的统计分析，得出结论：吸烟有害健康，戒烟对身体健康是有益的．例6、竞赛中成绩谁优谁次，并说明理由．分析：这是一道开放型问题，要判断这两个组竞赛成绩的优次，应从众数、方差、中位数、高分段人数等多角度分析．解答：(1)甲组成绩的众数为90分，乙组成绩的众数为70分，从成绩的众数比较看，甲组成绩好些；(2) [2(50－80)2＋5(60－80)2＋10(70－80)2＋13(80－80)2＋14(90-80)2＋6(100－80)2]=172同理可算出=256．因为，所以甲组成绩较乙组成绩好．(3)甲、乙两组成绩的中位数、平均数都是80分，其中甲组成绩在80分以上的有33人，乙组成绩在80分以上的有26人，从这一角度看甲组的成绩总体较好．(4)从成绩统计表看，甲组成绩高于90分的人数为14＋6=20(人)，乙组成绩高于90分的人数为12＋12=24(人)．所以乙组成绩集中在高分段的人数多，同时乙组得满分的人数比甲组得满分的人数多6人，从这一角度看，乙组的成绩较好．方法总结：(1)解这类题目要抓住问题中的关键词语，全方位地进行必要的计算，而不能习惯性地仅由方差的大小决定哪一组的优劣，应从实际出发做多角一度的分析；(2)要在恰当地作出评估后组织好正确的语言作出结论；(3)这类开放型题是知识的综合运用，必须要有扎实的功底、综合解题的能力和较好的语言表述能力．。
数据的波动程度 教案
数据的波动程度教案教案标题：数据的波动程度教学目标：1. 理解数据的波动程度是指数据集合中数值的变化范围和稳定程度。
2. 掌握计算数据的波动程度的常用方法，如极差、标准差和方差。
3. 能够应用所学知识分析实际数据，并对数据的波动程度进行评价和比较。
教学重点：1. 数据的波动程度的概念和意义。
2. 计算数据的波动程度的方法和步骤。
3. 实际数据的波动程度分析和应用。
教学难点：1. 标准差和方差的计算和理解。
2. 数据波动程度的实际案例分析和比较。
教学过程：一、导入通过举例引入数据的波动程度概念，如温度、成绩等实际数据的变化情况，引发学生对数据波动程度的思考和讨论。
二、概念讲解1. 数据的波动程度是指数据集合中数值的变化范围和稳定程度。
2. 常用的数据波动程度计算方法包括极差、标准差和方差。
3. 极差是数据集合中最大值与最小值的差异，反映了数据的整体波动范围。
4. 标准差和方差是衡量数据集合中数值偏离平均值的程度，反映了数据的稳定程度。
三、计算方法讲解1. 极差的计算方法和实例演示。
2. 标准差和方差的计算公式和步骤讲解，并通过实例演示和练习加深理解。
四、实例分析结合实际数据，进行数据波动程度的分析和比较，让学生掌握如何应用所学知识进行实际数据的波动程度评价和比较。
五、课堂练习布置相关的练习题，让学生在课堂上进行练习，巩固所学知识。
六、作业布置布置相关的作业，让学生在课后进行巩固和拓展，加深对数据波动程度的理解和应用。
教学反思：通过本节课的教学，学生将能够理解数据的波动程度的概念和意义，掌握计算数据波动程度的常用方法，以及能够应用所学知识进行实际数据的波动程度分析和评价。
同时，通过实例分析和练习，加深对数据波动程度的理解和应用能力。
描述数据波动的指标
描述数据波动的指标
数据的波动性是指数据在一定时间内的变化程度，通常使用指标来描述。
以下是描述数据波动的一些常见指标。
1. 标准差：标准差是数据集中每个数值与平均值之间差异的平均值。
它越大，数据波动性就越大。
2. 方差：方差是数据集中每个数值与平均值之间差异的平方的平均值。
与标准差类似，它也可以用来衡量数据的波动性。
3. 均值：均值是数据集中所有数值的平均值，它可以用来衡量数据的中心趋势。
如果数据波动性较大，均值可能无法很好地反映数据的特征。
4. 极差：极差是数据集中最大值与最小值之间的差异，它可以用来衡量数据的离散程度。
如果极差较大，说明数据波动性较大。
5. 变异系数：变异系数是标准差除以均值，用来衡量数据的波动性。
如果变异系数较大，说明数据波动性较大。
6. 百分位数：百分位数是按顺序排列的数据集中的值，将它们分为100个等份，每个等份占总数据集的1%。
75%分位数表示数据集中有75%的值小于等于它，25%的值大于等于它。
百分位数可以用来分析数据的分布情况。
通过以上指标，我们可以对数据的波动性进行全面的分析，从而更好地理解数据的特征。
- 1 -。
数据分析数据的波动
数据分析数据的波动数据分析是一种通过收集、整理和解释数据来获取有关某个现象或问题的信息的方法。
在数据分析的过程中，数据的波动是一个重要的概念。
数据的波动指的是数据在一定时间范围内的变化程度或不确定性。
数据的波动性对于数据分析师来说是一个重要的考量因素。
当我们对一组数据进行分析时，我们需要考虑数据的波动情况，以便更好地理解数据背后的趋势和模式。
数据的波动性可以通过多种统计指标来量化和分析。
其中一个常见的指标是标准差。
标准差是一种描述数据离散程度的统计量，它衡量数据与其平均值之间的偏差程度。
标准差越大，数据的波动性越高；标准差越小，数据的波动性越低。
除了标准差之外，数据的波动性还可以通过其他指标来衡量，例如方差、极差等。
这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况和变化范围。
通过对数据的波动性进行分析，我们可以更好地理解数据的变化趋势和规律。
在进行数据分析时，我们还可以使用图表和可视化工具来展示数据的波动性。
例如，折线图和柱状图可以清楚地显示数据在不同时间点或不同类别之间的变化情况。
通过观察这些图表，我们可以更直观地理解数据的波动性，并发现其中可能存在的规律和趋势。
数据的波动性对于决策和预测也具有重要意义。
通过对数据的波动性进行分析，我们可以识别出数据中的异常值或噪声，并对其进行处理。
这有助于我们提高数据的准确性和可靠性，从而更好地进行决策和预测。
在实际应用中，我们可以通过时间序列分析来研究数据的波动性。
时间序列分析是一种通过对数据在时间上的变化模式进行建模和预测的方法。
通过对时间序列数据的波动性进行分析，我们可以预测未来的趋势和变化，并为决策提供支持。
数据的波动性也可以告诉我们关于数据的稳定性和可靠性的信息。
如果一个数据集的波动性非常小，说明该数据集的观测值在不同的时间点或不同的条件下具有较高的一致性和可重复性。
这对于实证研究和科学实验是非常重要的。
综上所述，数据分析中数据的波动是一个重要的概念。
通过对数据的波动性进行分析和理解，我们可以更好地把握数据的趋势和规律，并为决策和预测提供支持。
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.
s乙
2
3. 甲、乙两台机床生产同种零件，10天出的次品分别是 甲：0、1、0、2、2、0、3、1、2、4 乙：2、3、1、2、0、2、1、1、2、1 分别计算出两个样本的平均数和方差，根据你的计算判断 哪台机床的性能较好？
提高题：观察和探究。 （1）观察下列各组数据并填空 A.1、2、3、4、5 xA
B.11、12、13、14、15
S
2 A
2 B
Байду номын сангаас
xB
x
x
C
S
C.10、20、30、40、50
D.3 、5、7、9、11
S
S
2 C
2 D
D
（2）分别比较 A与 B 、 A与C、 A与D的计算结果， 你能发现什么规律？ （3）若已知一组数据 x1,x2,…xn 的平均数是 x ,方 差是s2 ,那么另一组数据3x1-2, 3x2-2,… 3xn-2 的平均数 是 , 方差是 .
且受极端值的影响较大.
为了使全村一起走向治富之路,绿荫村打算 实施“一帮一”方案.为此统计了全村各 户的人均收入(单位:元)
1200 5621 653 543 1423 2413 365 451 1321 863 1243 342 1780 6783 3452 2341 3240 6578 3452 4567 6865 9210 1876 1453 4536 1105 3562 4325 2314 1342 3425 4321
(3) 当第二组每个数据是的第一组每个数据n倍加 m 时,则有, 2 2 2
x2 nx1 m, s2 n s1
１已知一组数据为2,0,-1,3,-4,则这组数据的方差为
２．甲乙两名同学在相同的条件下各射靶10次， 命中的环数如下： 甲：7、8、6、8、6、5、9、10、7、4 乙：9、5、7、8、7、6、8、6、7、7 2 经过计算，两人射击环数的平均数相同，但s甲 所以确定 去参加比赛。
规律；有两组数据，设其平均数分别为
方差分别为
s,s
1
2
2 2
x ,x
1
2
(1) 当第二组每个数据比第一组每个数据增加m个 单位时， 则有 2 2
x2 x1 m, s2 s1
n2
(2) 当第二组每个数据是的第一组每个数据n倍时, 则 有 2 2 2
x2 nx1 , s2 n s1
上面的温差是一个极差的例子.一组数据中的最 大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差.
极差能够反映数据的变化范围.极差是最简单 的一种度量数据波动情况的量.
例如: 一支篮球队队员中最高队员与最矮队员的身高的差; 一个公司成员的最高收入与最低收入的差都是极差.
你能举出生活中利用极差说明数据波动情况的例子
时间
14.54 14.53 14.52 14.51 14.50 14.49 14.48 14.47
时间
14.54 14.53 14.52 14.51 14.50 14.49 14.48 14.47
０ １ ２３４ ５ 次数
１ ２ ３ ４ ５次数
方差:各数据与平均数的差的平方的 平均数叫做这批数据的方差.
S2= 1 [ (x1-x)2+(x2-x)2+……+(xn-x)2 ] n
讨论:1.数据比较分散的分布在平均值附近,方差 值怎样? 2.数据比较集中的分布在平均值附近, 方差 值怎样? 3.方差的大小与数据的波动性大小有何关系?
结论:方差越大,数据的波动越大 方差越小,数据的波动越小
例:在一次芭蕾舞的比赛中,甲,乙两个芭蕾舞团 表演了舞剧<天鹅舞>,参加表演的女演员的身高 (单位:ｃｍ）分别是 甲团 163 164 164 165 165 165 166 167 乙团 163 164 164 165 166 167 167 168 哪个团芭蕾舞女演员的身高更整齐?
(1)计算这组数据的极差,这个极差说明 什么问题; (2)将数据适当分组,做出频数分布直方图; (3)为绿荫村的“一帮一”方案出主意.
20﹒2﹒2 方差
为培养新人,孙教练要从甲，乙两名跨栏运动员中选取 一名队员作为重点培养对象，假设你是教练，根据他 们平时比赛成绩会选择哪名队员呢？表中是他们５次 在相同情况下的比赛成绩．（单位:秒） 1 2 3 4 5 14.54 14.47 14.54 14.53 14.52 14.52 14.47 14.50 14.53 14.48
20.2 数据的波动
20﹒2﹒1 极差
某日在不同时段测得乌鲁木齐和广州的气温情况如下:
时间
乌鲁木齐 广州
0:00
10℃ 20 ℃
4:00
14 ℃ 22 ℃
8:00
20 ℃ 23 ℃
12:00
24 ℃ 25 ℃
16:00
19 ℃ 23 ℃
20:00
16 ℃ 21 ℃
这一天两地的温差分别是: 乌鲁木齐24-10=14℃ 广州 25-20=5℃
思考
经计算2001年和2002年2月下旬上海地区的平均气温 。 相等，都是12 C.这是不是说，两个时段的气温情况 没有差异呢？
25 20 15 10 5 0 2001年 2002年
日
日
日
日
日
日
日 27
21
22
23
24
25
26
这说明什么问题呢? 极差越大,波动越大
28
日
极差是最简单的一种度量数据波动 情况的量,但只能反映数据的波动范 围,不能衡量每个数据的变化情况,而