统计案例的应用就在身边

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数学就在身边小学数学在生活中的应用案例分析

数学就在身边小学数学在生活中的应用案例分析数学就在身边-小学数学在生活中的应用案例分析数学作为一门学科的应用广泛且重要，我们身边的许多日常生活场景都离不开数学的运用。

在小学阶段，学生们开始接触数学，并学习如何将数学知识应用到实际生活中。

本文将通过分析一些小学数学在生活中的应用案例，来展示数学的实际应用价值。

1. 店家准备商品假设有一家杂货店要准备自己的商品，并安排在货架上供顾客购买。

店家需要考虑如何合理摆放不同种类商品的数量。

这就需要数学中的“倍数”和“因数”概念。

店家可以将商品的数量划分成不同的倍数，以便更好地管理和补充货物。

例如，某种商品的库存是30个，店家可以按照“5的倍数”进行摆放，即每行摆放5个，共摆放6行。

这样，当货物售罄时，店家就可以更方便地找出需要补充的数量。

2. 分配蛋糕小明过生日，他在班级里分发蛋糕给同学们享用。

假设蛋糕要被平均分配给20个同学，小明就需要运用到分数的概念。

小明可以将蛋糕切成20等份，确保每个同学都能够平均分到一份。

除了分数的运用，小明还需要用到简单的加法和除法，以确保蛋糕的切分是准确的，并且每个同学分到的蛋糕有相同的块数。

3. 花园设计小华的家有一个蔬菜花园，他和父母一起决定如何设计种植蔬菜的区块。

在设计过程中，小华需要考虑到每种蔬菜的生长周期和范围，以确保每种蔬菜都能够得到足够的空间和养分。

他需要运用到面积和周长的概念，以及将花园分成不同大小的区域，用来种植不同的蔬菜。

此外，小华还需要计算蔬菜的生长速度和需要的水量，以确保蔬菜的种植得到适当的照顾。

4. 家居购物小玲的家需要重新装修，她和父母一起去商场选购家具。

在购买过程中，他们需要考虑到房间的大小以及家具的尺寸，以便更好地进行家具的搭配。

小玲可以运用到数学的测量知识，如长度、宽度、高度等，来确保选购的家具能够完美地适应他们的家中。

此外，他们还需要计算家具的价格，并根据预算进行购物决策。

数学的运用不仅可以帮助他们选择合适的家具，还可以提升他们的购物智慧。

我们身边的统计学(第一讲)

2006年，美国平均收入 3.68万美元
25万美元意味着它进入了收入金字塔结构的上层
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分析
这是一个平均数毕业25年后，没人能获得所有毕业生的数据，所
以，这是一群样本单位数据的平均数。这个抽样的样本有足够的代表性吗？这个样本由哪些人组成？显然，是由调查者能获得联系地址、并肯回答调查问卷的人组成。这些人有代表性吗？
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例1 1936年美国大选：罗斯福 vs. 阿尔夫
1936年预测美国总统大选预测机构：美国《文学文摘》杂志预测方法：抽样调查、民意调查样本选择：从1000万个电话用户和《文学文摘》的订户中随机抽样调查预测结果：阿尔夫以370：161的比例胜过罗斯福
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实际结果呢？——罗斯福胜出！预测失败原因：1936年时有能力安装电话、订
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【旅游】丽江、西藏、马尔代夫共和国、欧洲、澳洲等【时装】不求最贵，但求自我风格。【外语】至少精通英语，通晓日语、法语、德语等更好。
要有TOEFL，GRE，雅思等有效分数。【科技】懂得充分利用互联网作为工作、生活的工具。
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什么决定小资？影响因素分析收入、学历、性别、工作等等
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（6）题支设计不合理。这包括设计的答案不穷尽、问题相同或处于同一维度等。如：您家庭收入的主要来源是： 1）土地收入 2）打工收入这个问题的答案就是题支没有穷尽，因为还有比如工作收入、生意收入、股票收入等。
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4、问卷设计的一些技巧
（1）问题顺序的排列。问卷的问题不应是杂乱排列的，应该有一定的顺序：从易到难：把简单易懂的问题放在前面，把复杂的问题放在后面，这样容易得到被调查者的配合，使被调查者感到问题好回答；从一般性到特殊性：一般性问题放在前面，特殊性问题放在后面；从感性到理性：先问行为方面的问题，再问态度、观念性问题；

初一数学知识在实际生活中的应用案例分析

初一数学知识在实际生活中的应用案例分析数学是一门重要的学科，它不仅是一种精确的科学，也是一种实用的工具。

虽然初一的数学内容相对简单，但是它在我们的日常生活中仍然有着广泛的应用。

接下来，我们将通过几个实际案例，分析初一数学知识在实际生活中的应用。

一、金融投资与理财在现代社会，理财和投资已成为许多人关注的话题。

初一数学知识中的百分数和利率等概念，对于我们理解和计算投资方面的问题非常重要。

比如，我们可以利用百分数的知识来计算银行利息，理解股票和基金的涨跌幅，以及计算不同投资方案的回报率等等。

此外，初一数学中的比例和比例的应用也可以帮助我们分析和比较不同的投资收益，选择最佳的投资方案。

二、购物打折购物打折是我们经常面临的情况，而初一数学中的百分数和比例正是帮助我们理解和计算打折优惠的重要工具。

比如，如果一件商品打7折，我们可以利用百分数的知识快速计算出折扣后的价格。

此外，计算打折信息还涉及到利用百分数计算总价、计算各种特价和满减优惠后的价格，这不仅帮助我们理清购物价格，还有助于我们提升数学解决问题的能力。

三、测量与设计初一数学中的几何学知识对于测量和设计方面也是非常重要的。

比如，通过学习周长和面积的计算，我们可以在家里设计房间布置，计算墙面的涂料和地板的铺设需求。

此外，通过学习直角三角形的相关概念和计算，我们可以应用在实际生活中进行路径规划、房子选址和测量高度等。

四、时间与速度时间和速度是我们日常生活中经常使用到的概念，而初一数学中的关于时间和速度的知识可以帮助我们更好地理解和计算这些概念。

比如，我们可以使用速度和时间的关系来计算旅行的时间，计算行程的里程，帮助我们规划旅行路线和选择最佳的交通工具。

另外，通过学习时间和速度的计算，我们还可以解决一些实际问题，如计算工人的效率和工作时间等。

五、数据分析在当今信息爆炸的时代，掌握数据分析的能力变得越来越重要。

而初一数学中的统计学知识，如图表绘制和数据解读，可以帮助我们更好地理解和分析各种数据。

数智化在高校体育场馆的应用案例

数智化在高校体育场馆的应用案例一、智能门禁系统——告别排队拥挤。

在很多高校的体育场馆，以前一到体育课或者课余锻炼高峰，那门口就乱成一锅粥。

大家都挤着进去，管理员忙得晕头转向，还老是出错。

就拿A大学来说吧，他们现在用上了智能门禁系统。

这系统可牛了，每个学生和老师的校园卡都和门禁关联起来。

一靠近门禁，就像魔法一样，“滴”的一声，门就开了。

这不仅快，还特别准，谁什么时候进去的，系统都记得清清楚楚。

有一次，有个同学想浑水摸鱼，拿着别人的卡想进去，结果系统马上就识别出来了，拒绝他进入，就像一个严格又聪明的门卫。

而且，这系统还能统计人流量呢。

学校发现每天下午四五点是人流量最大的时候，就可以根据这个数据合理安排工作人员，或者在这个时间段增加一些临时的引导标识，避免混乱。

二、智能照明系统——节能环保小能手。

B高校的体育场馆里的照明系统简直是个“智能小管家”。

以前啊，不管场馆里有没有人在锻炼，灯都是大开着的，那电费就像流水一样。

现在不一样了，这个智能照明系统能够感知场馆里有没有人。

比如说，有个同学晚上在角落里独自练篮球，其他地方都没人。

那这个系统就会只让同学所在区域和必要的通道保持照明，其他地方的灯就自动关掉了。

而且，它还能根据不同的时间段和天气情况自动调整亮度。

大晴天的时候，场馆里光线好，它就只开比较暗一点的辅助照明；要是阴天或者晚上，就会把亮度调到合适的程度。

这就好比是一个很会过日子的人，精打细算，让每一度电都用得恰到好处，既节省了能源，又降低了学校的运营成本。

三、运动数据分析系统——私人健身教练在身边。

C大学的体育场馆里有个超酷的运动数据分析系统。

你看那些爱跑步的同学，在他们经常跑步的跑道旁边，安装了一些特殊的传感器。

当同学在上面跑步的时候，这个系统就开始工作了。

有个同学小李，他每次跑步都想提高自己的成绩。

以前他就是瞎跑，不知道自己到底哪里有问题。

自从有了这个系统，它就像一个私人健身教练一样。

系统会分析小李的跑步姿势、步频、速度、心率等各种数据。

数学实践课教学案例(3篇)

第1篇一、教学背景随着社会的发展，数学已经渗透到我们生活的方方面面。

为了让学生更好地理解数学与生活的联系，提高学生的数学应用能力，本节课将开展一次数学实践课——《生活中的统计——调查身边的数据》。

二、教学目标1. 知识与技能：让学生了解统计的基本概念，学会运用统计方法解决实际问题。

2. 过程与方法：通过调查、整理、分析、展示等环节，培养学生的实践能力和团队协作精神。

3. 情感态度与价值观：激发学生对数学的兴趣，培养学生热爱生活、关注社会、勇于探索的精神。

三、教学重点与难点1. 教学重点：统计数据的收集、整理、分析及展示。

2. 教学难点：如何引导学生发现生活中的数学问题，以及如何运用统计方法解决实际问题。

四、教学过程（一）导入1. 教师展示生活中常见的统计数据，如天气预报、商品价格、人口数量等，引导学生思考这些数据是如何产生的。

2. 提问：你们在生活中遇到过哪些需要用到数学知识解决的问题？3. 引出课题：今天我们就来学习《生活中的统计——调查身边的数据》。

（二）新课教学1. 教师讲解统计的基本概念，如总体、样本、平均数、中位数、众数等。

2. 学生分组，每组确定一个调查主题，如学校周边环境、家庭消费、社区活动等。

3. 每组进行实地调查，收集相关数据。

教师提醒学生注意数据的真实性和准确性。

4. 学生整理数据，运用统计方法进行分析。

教师指导学生选择合适的统计图表，如条形图、折线图、饼图等。

5. 学生展示调查结果，分享自己的发现。

教师引导学生对结果进行评价和反思。

（三）课堂小结1. 教师总结本节课的学习内容，强调统计在生活中的重要性。

2. 学生分享自己在调查过程中的收获和体会。

（四）作业布置1. 每组完成一份调查报告，包括调查主题、数据收集、统计分析、结论等。

2. 家长协助学生收集家庭消费数据，进行统计分析。

五、教学反思本节课通过引导学生关注生活中的数学问题，培养学生的实践能力和团队协作精神。

在教学中，教师应注重以下几点：1. 创设情境，激发学生学习兴趣。

危险就在身边-实验室安全事故案例

危险就在身边 —实验室安全事故典型案例介绍
实验室与设备管理处
2018/12/20
北京理工大学实验室发生爆炸 2009年10月24日，北京理工大学实验室发生爆炸，5人受伤。爆炸的厌
氧培养箱为新购的设备，调试中可能因压力不稳引发的事故。
中南大学火灾事故 2四楼发生火灾。
现场施工的4名工人2名重伤，2名轻伤，其中1名重伤人员经医院抢救无效死亡。
2013年4月1日复旦大学N,N-二甲基亚硝胺投毒案
江苏常州工程学院实验室爆炸 2014年12月4日中午11时左右，江苏省常州工程学院合一楼化工系顶楼实验
室发生爆炸，现场一片狼藉，伤亡不详。
清华实验室爆炸一博士后身亡 2015年12月18日10点，清华大学化学系实验室发生一起爆炸事故，一名博
南开大学化学实验室爆炸一女生手部严重受伤 2011年12月7日上午11点左右，南开大学一名女生在做化学实验时发生了意外，
手部严重受伤。
2012年2月15日，南京大学实验楼发生甲醛泄漏，约200名师生疏散，事故中不少学生喉咙痛、流眼泪，感觉不适。
南京理工大学废弃实验室爆炸致1死3伤 2013年4月30日上午9点左右，南京理工大学校内一废弃实验室拆迁施工发生意外爆炸，
复旦大学实验室发生爆炸
2017年3月27日当晚21时上海市消防部门接到119报警称复旦大学一实验室发生爆炸，接报后于21时35分赶赴现场进行救援，事故现场一名学生手被炸伤。
2001-2016高校实验室107起典型事故数量及其比例
对高校实验室107起典型事故中93起火灾、爆炸事故中不安行为类别统计分析
士研究生在实验室内使用氢气做化学实验时发生爆炸，后被确认身亡。
北京化工大学实验室着火 2016年1月10日中午北京化工大学科技大厦一间实验室内突然着起了火。不过

《第1课身边的数据》教学设计

《身边的数据》教学设计方案（第一课时）一、教学目标1. 了解什么是数据，认识到数据在生活中的重要性。

2. 学习如何收集、整理和展示身边的数据。

3. 培养观察力和信息素养。

二、教学重难点1. 教学重点：学习如何收集、整理和展示身边的数据，掌握基本的数据处理方法。

2. 教学难点：如何从不同类型的数据源中获取有用的信息，培养分析和解读数据的能力。

三、教学准备1. 准备教学PPT，包含图片、案例和相关视频。

2. 准备一些常见的数据表格和图表，以便学生观察和学习。

3. 准备一些实际的数据案例，如班级成绩统计、天气预报等，以便在教室上展示和讨论。

4. 准备一些纸笔，以便学生记录和整理数据。

5. 确保网络通畅，以便学生进行在线学习。

四、教学过程：（一）激趣导入1. 同砚们，你们喜欢观光吗？在观光中你们会记录下哪些数据呢？比如，在班级中经常有同砚出去旅游，可以请他们展示一下自己的照片，并简单介绍一下照片中的数据。

2. 教师展示一些常见的表格图片，激发学生的兴趣。

（二）探究新知1. 认识数据表格（1）教师出示一些数据表格，让学生观察并说说表格中的内容。

（2）教师介绍表格的组成结构，包括标题、数据、单位等。

2. 数据的输入（1）教师演示输入数据的方法，可以让学生观察并尝试模仿操作。

（2）学生练习输入数据，教师巡视指导。

3. 简单的计算（1）出示一些简单的计算问题，让学生尝试进行计算。

（2）教师演示计算的方法，并进行简单的讲解。

（3）学生练习简单的计算，教师巡视指导。

4. 拓展延伸（1）展示一些生活中的数据表格，让学生说说这些表格的作用。

（2）讨论：数据对我们生活有什么作用？（3）教师总结：数据在平时生活中的作用非常广泛，可以帮助我们更好的规划自己的生活和工作。

（三）教室小结教师引导学生对本节课进行教室小结，回顾所学知识，并鼓励学生举出身边的例子来说明数据的作用。

（四）安置作业1. 练习输入更多的数据表格；2. 利用数据表格解决一些生活中的问题。

寻找身边的创新案例根据创新的6种类型说说你发现的创新

寻找身边的创新案例根据创新的6种类型说说你发现的创新“他山之石，可以攻玉”，我们从很多年前就开始跟踪、观察国外一些新颖奇特的产品和设计方案，并介绍给国内的企业和创业者，帮助他们引进或者开发新产品，也为一些初创企业出海提供渠道，对此多少有一些心得，愿意在这里分享。

附上案例分析，也许可以从他们的设计和创意中领悟精髓，融会贯通，举一反三，形成自己的新产品。

烛光”是一个人工智能数据波处理系统：这个计算机程序应用人工智能、统计和模式识别技术来挖掘、分析和处理数据振荡，在股票、期权、外汇市场甚至彩票游戏中实现足以改变游戏规则的交易模式……“烛光”机器学习交易系统将独特的分析算法应用于人工智能技术，建立数十只股票的预测投资模型。

这种创新的自动化数据驱动投资流程可以消除重大的人为偏见和错误。

这一由人工智能驱动的股票交易系统，旨在提供在同等波动性水平上超过股票大盘指数的投资结果。

“烛光”系统通常投资公司，但每天都会对数百家公司进行分析和比较，以发现和优化投资组合结构。

力求通过优化自营投资研究和交易模型，创造出能够在风险控制的基础上产生积极长期效果的产品。

在操作过程中处理不断增长的数据量和线程机器学习的能力，使人们能够实现真正独特的投资过程。

机器学习系统可以收集大量的因素，并搜索证券市场的模式和趋势。

人工智能交易系统可以用蛮力——每天数百万次的扫描和计算——来弥补它在直觉方面的不足。

以前只有对冲基金和专业交易公司可以使用这种选股方法，现在可以在“烛光”人工智能交易系统中使用。

该系统将专利分析算法应用于人工智能(AI)技术，建立目标公司的预测财务模型。

特性是关键！特征在战场上随处可见，特别是在某些攻击或攻击动作发生之前。

例如，每次公牛跳得高之前，它首先弯曲膝盖，放低姿态。

当熊准备砸破冰层在水下抓海豹时，它会高高站起，然后猛拍下去。

战争中，步兵进攻之前，炮兵通常会轰击敌方阵地。

如果军队要撤退，一般都会施放烟幕弹。

诸如此类。

大数据有趣的例子

大数据有趣的例子【篇一：大数据有趣的例子】戏说十个有趣的“大数据”经典案例散文吧>>>戏说十个有趣的“大数据”经典案例点击标题下「中软卓越北京eec」快速关注近两年，“大数据”这个词越来越为大众所熟悉，“大数据”一直是以高冷的形象出现在大众面前，面对大数据，相信许多人都一头雾水。

下面我们通过十个经典案例，让大家实打实触摸一把“大数据”。

你会发现它其实就在身边而且也是很有趣的。

数据新闻让英国撤军2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。

将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。

地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。

密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。

一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

啤酒与尿布全球零售业巨头沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起的促销手段。

没想到这个举措居然使尿布和啤酒的销量都大幅增加了。

如今，“啤酒＋尿布”的数据分析成果早已成了大数据技术应用的经典案例，被人津津乐道。

qq圈子把前女友推荐给未婚妻2012年3月腾讯推出qq圈子，按共同好友的连锁反应摊开用户的人际关系网，把用户的前女友推荐给未婚妻，把同学同事朋友圈子分门别类，利用大数据处理能力给人带来“震撼”。

意料之外：**最大的是**妹子淘宝数据平台显示，购买最多的文胸尺码为b罩杯。

b罩杯占比达41.45%，其中又以75b的销量最好。

其次是a罩杯，购买占比达25.26%，c罩杯只有8.96%。

在文胸颜色中，黑色最为畅销。

以省市排名，**最大的是**妹子。

“魔镜”预知石油市场走向“魔镜”预知石油市场走向如果你对“魔镜”还停留在“魔镜魔镜，告诉我谁是世界上最美的女人”，那你就真的out了。

医学统计学误用案例

医学统计学误用案例一、样本选择不当。

有个制药公司想要证明他们新研发的减肥药超级有效。

于是呢，在做临床试验选取样本的时候，他们就专门挑那些本来就比较自律、饮食控制得好而且还爱运动的肥胖者。

这就好比是在一群学霸里挑人去参加一个简单的考试，然后说这个考试特别能检验大家的学习能力一样荒谬。

正常情况下，样本应该是随机从各种类型的肥胖人群中选取的，包括那些爱吃又不爱动的人。

这样只选了部分特殊的肥胖者，最后得出减肥药效果超级好的结论，那肯定是不靠谱的，就像在沙滩上建高楼，基础就歪了。

2. 样本量太小。

有个小诊所的医生想要研究一种新的止咳药疗效。

他就找了身边的五个咳嗽病人来做试验，给他们用了这种新药。

然后发现其中三个病人咳嗽减轻了，就兴奋地宣布这种新药有60%的有效率。

这就像你只看了几场篮球赛，就说某个球队是冠军的有力竞争者一样草率。

样本量这么小，很可能只是偶然现象。

也许这五个病人本身就处于咳嗽快要自愈的阶段，或者有其他因素影响了结果，这么小的样本根本不能代表所有咳嗽病人对这种药的反应。

二、比较组设置不合理。

1. 组间不均衡。

想象一下，有个研究想要比较两种治疗高血压的药物A和B的效果。

他们把服用药物A的一组病人都设定为年轻人，平均年龄30岁，而且都是轻度高血压患者；而服用药物B的一组病人呢，都是老年人，平均年龄70岁，而且很多是重度高血压患者。

然后经过一段时间的治疗，发现服用药物A的病人血压下降得更明显。

这时候就得出药物A比药物B好的结论，那可就大错特错了。

就好像是让一群小学生和一群大学生比赛长跑，小学生跑得更快，然后就说小学生的运动能力比大学生强一样。

这两组病人在年龄和病情严重程度上差异太大了，根本没有可比性。

2. 无对照或者对照错误。

有个研究者想要证明一种新的理疗方法对颈椎病有效果。

他找了一批颈椎病患者，然后给他们都做了这种新的理疗。

过了一段时间，发现有些患者的症状减轻了，就宣称这种理疗方法有效。

可是这里面没有设置对照组啊，也许这些患者的症状减轻是因为他们这段时间休息得好，或者是心理作用，根本不能确定就是理疗的功劳。

拓展资料：身边的统计案例

身边的统计案例统计是用来研究生活中的随机现象的一种重要的手段，而随机现象在生活中比比皆是，所以，统计的思想方法在生活中随时都可粉墨登场，一显身手下面我们就用回归分析和独立性检验的思想方法，研究一下我们身边几个统计案例例1有人统计了同一个省的6个城市某一年的人均国内生产总值（即人均GDP ）和这一年各城市患白血病的儿童数量，如下表：（1）画出散点图；（2）求y 对x 的回归直线方程；（3）如果这个省的某一城市同时期年人均GDP 为12万元，估计这个城市一年患白血病的儿童数目；分析：利用公式分别求出∧∧a b ,的值，即可确定回归直线方程，然后再进行预测解：（1）作x 与y （2）计算得)()(,17.226,33.561=--==∑=y y x x y x i i i33.55)(612=-∑=i ix x，∴25.2333.5567.1286≈=∧b ，25.10233.525.2317.226≈⨯-=∧a ，∴y 对x 的回归直线方程是25.10225.23+=∧x y ；（3）将12=x 代入25.10225.23+=∧x y 得38125.1021225.23≈+⨯=∧y ，估计这个城市一年患白血病的儿童数目约为381评注：本题涉及的是一个和我们生活息息相关，也是一个愈来愈严峻的问题——环保问题本题告诉了我们一个沉痛的事实：现如今，一个城市愈发达，这个城市患白血病的儿童愈多原因在于，城市的经济发展大都以牺牲环境为代价的，经济发展造成了大面积的环境污染，空气、水源中含有的大量的有害物质是导致白血病患者增多的罪魁祸首，所以，我们一定要增强自我保护意识和环境保护意识例2寒假中，某同学为组织一次爱心捐款，于2022年2月1日在网上给网友发了张帖子，并号召网友转发，下表是发帖后一段时间的收到帖子的人数统计：（1）作出散点图，并猜测x 与y 之间的关系；（2）建立x 与y 的关系，预报回归模型并计算残差；（3）如果此人打算在2022年2月12日（即帖子传播时间共10天）进行募捐活动，根据上述回归模型，估计可去多少人分析：先通过散点图，看二者是否具有线性相关关系，若不具有，可通过相关函数变换，转化为线性相关关系解：（1）散点图略从散点图可以看出x 与y 不具有线性相关关系，同时可发现样本点分布在某一个指数函数曲线mx ke y =的周围，其中m k 、是参数；（2）对mx ke y =两边取对数，把指数关系变成线性关系令y z ln =，则变换后的样本点分布在直线),ln (m b k a a bx z ==+=的周围，这样就可以利用线性回归模型来建立x 与y 之间的非线性回归方程了，数据可以转化为：求得回归直线方程为133.1620.0+=∧x z ， ∴133.1620.0+∧=x e y（3）截止到2022年2月12日，10=x ，此时1530133.110620.0≈=+⨯∧e y （人）∴估计可去1530人评注：现如今是网络时代，很多同学都会通过互联网发帖子，所以此类问题为同学们司空见惯但如何预测发帖后的效果，这却是个新课题，通过本题你是否已明确例3有人发现了一个有趣的现象，中国人的邮箱名称里含有数字的比较多，而外国人邮箱名称里含有数字的比较少为了研究国籍和邮箱名称里是否含有数字的关系，他收集了124个邮箱名称，其中中国人的70个，外国人的54个，中国人的邮箱中有43个含数字，外国人的邮箱中有27个含数字（1）根据以上数据建立一个2×2的列联表；（2）他发现在这组数据中，外国人邮箱名称里含数字的也不少，他不能断定国籍和邮箱名称里含有数字是否有关，你能帮他判断一下吗分析：按题中数据建列联表，然后根据列联表数据求出k值，即可判定解：（1）2×2的列联表（2）假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”由表中数据得201.660645470)21273343(1242≈⨯⨯⨯⨯-⨯⨯=k ，因为024.5>k ，所以有理由认为假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”是不合理的，即有005.97的把握认为“国籍和邮箱名称里是否含有数字有关”评注：独立性检验类似于反证法，其一般步骤为：第一步：首先假设两个分类变量几乎没有关系（几乎独立）；第二步：求随机变量k 的值；第三步判断两个分类变量有关的把握（即概率）有多大例4针对时下的“韩剧热”，某校团委对“学生性别和是否喜欢韩剧是否有关”作了一次调查，其中女生人数是男生人数的，男生喜欢韩剧的人数占男生人数的，女生喜欢韩剧人数占女生人数的（1）若有0095的把握认为是否喜欢韩剧和性别有关，则男生至少有多少人；（2）若没有充分的证据显示是否喜欢韩剧和性别有关，则男生至多有多少人分析：有0095的把握认为回答结果对错和性别有关，说明841.3>k ，没有充分的证据显示回答结果对错和性别有关，说明706.2≤k 设出男生人数，并用它分别表示各类别人数，代入2K 的计算公式，建立不等式求解即可解：设男生人数为x ，依题意可得列联表如下：（1）若有0095的把握认为回答结果的对错和性别有关，则841.3>k ，由841.38322)66365(2322>=⋅⋅⋅⨯-⨯=x x x x x x x x x x K ，解得24.10>x ， ∵为整数，∴若有0095的把握认为回答结果的对错和性别有关，则男生至少有12人；（2）没有充分的证据显示回答结果的对错和性别有关，则706.2≤k ，由706.28322)66365(2322≤=⋅⋅⋅⨯-⨯=x x x x x x x x x x K ，解得216.7≤x ， ∵为整数，∴若没有充分的证据显示回答结果的对错和性别有关，则男生至多有6人评注：这是一个独立性检验的创新问题，解答时要注意理解“至少”、“至多”的含义通过上面几例，大家是否已体会到了回归分析和独立性检验思想方法的应用的广泛性和重要性其实，这两种思想方法并不神秘，你身边有很多问题可信手拈来，用它们处理，这一点还请同学们多思考、勤尝试。

数学教学案例(通用4篇)

数学教学案例（通用4篇）数学教学案例篇一1.拿出一个箱子，放进一个红色的球和一个黄色的球。

师：阿凡提说：“我拿了一个球，你们猜会是什么颜色的？”(学生有的说是红色的，有的说是黄色的)，学生上来试一试。

师：为什么会这样呢？如果阿凡提告诉你们，他“拿的不是红色的球”，那你们知道他拿的是什么颜色的吗？你怎么想的？2.师：阿凡提夸你们说得很好，他想和同学们一起做游戏。

(请2个小朋友上来，一个拿数学书，一个拿语文书，把书藏在背后。

)(1)XX同学说：“我拿的不是数学书，请大家猜一猜，我拿的是什么书？”(2)同桌交流。

(3)汇报。

(要求有条理，说出推理方法)3.师：阿凡提带来3张动物卡片。

它们是：兔、狗、猫，准备送给3个小朋友。

(出示P101页第3题，并帮3个小朋友取名字)(1)请学生读一读图中小朋友说的话，说说和刚才猜书游戏有什么不同？(2)小组交流。

要求每个学生都要说说怎样想的。

(3)汇报(注意引导有条理的推理)4.游戏(1)3人一组，模仿课本P100页的例3，分配好角色，像他们那样说一说，猜一猜。

(2)请2个小组上来演示，指名学生说说推理方法。

数学教学案例篇二小学数学课堂教学案例分析：《三角形的面积》【案例背景】前几天上了一节“三角形的面积”感触颇深。

“三角形的面积”是小学五年级数学教材上学期第五单元“多边形的面积”的资料，这部分教材是在学生初步认识了长方形、正方形及平行四边形的面积的基础上，尤其是平行四边形面积公式的推导基础上开展的教学活动。

结合本班学生的实际和学生已有知识设计教学活动，使他们有更多的操作机会，从猜想、操作、验证到得出结论，再到运用所学知识解决生活中的实际问题，感受数学与现实生活的密切联系，提高学生运用数学知识解决实际问题的潜力，从而提高学生的综合素质。

【案例描述】1、假设猜想：展示长方形、正方形、平行四边形、三角形的图片。

说出前三种图形的面积的求法，观察猜测三角形的面积会怎样求。

该怎样转化推导。

初中数学学习中的生活化教学案例(含学习方法技巧、例题示范教学方法)

初中数学学习中的生活化教学案例生活化教学是一种将学生熟悉的生活情境引入课堂的教学方法，有助于激发学生的学习兴趣，提高学生的实践能力。

在初中数学教学中，教师应关注生活化教学策略的研究与实践，将生活中的数学问题引入课堂，让学生在解决实际问题的过程中感受数学的价值。

以下是几个初中数学学习中的生活化教学案例。

案例一：购物预算教师可以设计一个购物预算的生活场景，让学生帮助家长规划一次购物计划。

在活动中，学生需要了解商品的价格，计算所需支付的总金额，以及如何使用优惠券等。

通过这个案例，学生可以巩固有理数的加减法运算，提高解决实际问题的能力。

案例二：路线规划教师可以布置一个路线规划的任务，让学生设计从家到学校或图书馆的最短路径。

学生需要了解地图上的距离和方向，运用比例尺和坐标系等数学知识，找到最合适的路线。

这个案例有助于培养学生的空间观念，提高他们运用数学知识解决实际问题的能力。

案例三：家庭支出统计教师可以让学生调查家庭成员一个月的支出情况，包括餐饮、购物、交通等方面的费用。

学生需要将收集到的数据进行整理和分类，制作成统计图表，分析家庭支出的特点和趋势。

这个案例有助于学生掌握统计图表的制作方法，提高他们分析数据和解决实际问题的能力。

案例四：烹饪食谱设计教师可以让学生设计一份简单的烹饪食谱，包括食材的准备、烹饪方法和时间安排等。

学生需要了解食材的计量单位，如克、毫升等，以及烹饪过程中涉及的数学运算，如时间的计算、食材的配比等。

这个案例有助于学生将数学知识应用于生活实践，提高他们的生活技能。

案例五：环保志愿者教师可以组织一次环保活动，让学生担任志愿者，统计垃圾的数量和分类情况。

学生需要了解不同种类垃圾的分类标准，对垃圾进行分类统计，计算各类垃圾所占的比例。

这个案例有助于培养学生环保意识，提高他们运用数学知识解决实际问题的能力。

通过以上生活化教学案例的实践，学生在解决实际问题的过程中，能够更好地理解数学知识，提高数学素养。

身边的统计案例

身边的统计案例
嘿，朋友们！今天来给你们讲讲我身边那些超有意思的统计案例。

先说说我自己哈，我特别喜欢观察身边的各种事情。

就好比逛街的时候，我会留意路过的每个人的穿着风格，这不也是一种对服饰喜好的统计嘛！你想想看，我们每天走在路上，看到那么多人，不同的衣着、发型、包包，这背后都隐藏着各种有趣的信息呢！
有一次，我和朋友去超市买东西。

我们就发现好多人都在抢购打折的卫生纸，那场面，简直就像不要钱一样！这其实不也是一种消费行为的统计吗？大家为什么都喜欢抢购打折商品呢？这反映了人们什么样的消费心理呀！
再来讲讲我家附近的那个公园。

每到周末，那里简直热闹非凡，有老人在锻炼，小孩在玩耍，年轻人在散步。

这难道不是对人们休闲活动的一种统计吗？这就好像一幅生动的画卷，展示着大家不同的生活状态。

还有啊，我的同事们当中，不同的星座好像都有着不同的性格特点呢！这是不是也可以看成是一种有意思的星座统计呀？难道真的是星座在影响着大家的性格？当然咯，这也许只是一种巧合啦！
说到这里，你们难道不觉得身边这些统计案例很神奇吗？真的是无处不在呀！它们就像是生活中的一个个小秘密，等着我们去发现和解读。

每一个小小的统计案例都像是一个小窗口，让我们能看到人们不同的行为和心理。

我觉得呀，统计并不仅仅是那些冷冰冰的数据和图表，它更是我们日常生活中的生动体现。

它让我们更好地理解自己和周围的人，也让我们的生活变得更加丰富多彩。

所以呀，大家都可以多留意身边的这些小统计，说不定会有意外的收获呢！。

统计学日常生活中的应用案例

统计学日常生活中的应用案例
嘿，朋友们！你们知道吗，统计学在咱们日常生活中那可真是无处不在啊！
就说买东西吧，你有没有发现超市里某些商品总是摆在最显眼的地方？这可不是随便摆的呀！那是超市根据统计学分析出来的，哪些商品最受欢迎，摆在那儿能吸引更多人购买。

比如说饮料区，销量最好的饮料肯定就在最容易被你看到和拿到的地方嘛。

这就好像是舞台上的主角，聚光灯都打在它身上呢！
再看看天气预报，那可不是乱猜的哟！气象学家们通过收集大量的数据，运用统计学的方法来预测天气。

“明天会不会下雨呀？”你肯定经常这么问。

他们就能根据以往的数据和各种因素的分析，给我们一个大概的答案。

就像一个神奇的预言家一样！
还有啊，你有没有注意过电影的票房排行榜？为啥有些电影票房超高，而有些就不行呢？这也和统计学有关系呀！片方会根据观众的喜好、前期的宣传效果等等数据分析，来预估票房成绩。

这多有意思呀！
甚至你的健康也和统计学有关呢！医生通过分析大量病人的数据来诊断疾病和制定治疗方案。

“哎呀，我这次体检指标正常不？”这时候统计学就派上用场啦！
统计学真的就像我们生活中的小助手，默默地发挥着大作用。

它让我们的生活更加有秩序，更加科学合理。

难道不是吗？所以呀，可别小瞧了统计学，它真的就在我们身边，影响着我们生活的方方面面呢！。

知识应用：身边的统计案例

身边的统计案例统计与实际生活密切相关，涉及知识面广，题目新颖，特别是能够与工农业生产、生活、文化、体育等实际问题相结合，因而在高考中也会越来越受到重视．一、统计知识在生产中的应用例1 为了研究三月下旬的平均气温（x ）与四月二十号前棉花害虫化蛹高峰日（y ）的关系，某地区观察了2001年到2006年的情况，得到下面的数据：年份2001 2002 2003 2004 2005 2006 x （℃）24.4 29.6 32.9 28.7 30.3 28.9 y （日）19611018据气象预测，该地区在2007年三月下旬的平均气温为27℃，试估计2007年四月份化蛹高峰日为哪天？解：运用科学计算器，得29.13x =，7.5y =，6215130.92ii x==∑，611222.6i ii x y==∑，所以6162216ˆ 2.26i ii i i x y x ybx x==-==--∑∑，ˆˆ7.5( 2.2)29.1371.6ay bx =-=--⨯=，可知回归方程为ˆ 2.271.6yx =-+，当27x =时，ˆ 2.22771.612.2y=-⨯+=，据此，可估计该地区2007年4月12日或13日为化蛹高峰日．点评：求线性回归方程，只需掌握计算公式，通常用计算器来完成．在有的专门的计算器中，可通过直接按键得到线性回归方程的系数．而用一般的科学计算器进行计算，则需要列出表格，根据表格内的数据求出回归直线方程．二、统计知识在质量监测中的应用例2 某奶制品厂生产袋装奶粉，按标准每袋奶粉净重应为454克，在生产的实际过程中，由于各种随机因素的影响，装袋机不可能保证每袋奶粉的净重恰好等于454克，只可能限制它的误差，即要求：①奶粉平均净重为454克；②每袋奶粉净重不能偏离454克太多，有一个限度即偏差不大于5克．某日该厂进行抽样检查，从8∶00开始，每隔15分钟抽检一次，下表是部分抽检结果：t 1t8：002t8：153t8：304t8：455t9：006t9：157t9：308t9：459t10：00y454.5453453.5456453454.5456458460（1）根据检查情况，绘制质量控制图；（2）请对检查情况作一分析．解：（1）根据抽查结果，绘制质量控制图如右图（其中横坐标t表示时间，纵坐标y表示每袋奶粉的净重，单位：克）．对于给定的标准454克，在图中画一条直线l，它过纵坐标轴上标有454的点且平行于横轴，在l上、下各画一条与之平行的直线，它们与纵轴分别交于459、449处，这两条线称为上下控制线；（2）通过控制图观察，当图中标出的点()t y，在两条控制线之间时，该袋奶粉的净重是符合要求的，可以认为生产是正常的；若该点在上、下控制线外，说明生产的产品出了问题，通常要调整设备甚至停产，寻找原因进行整顿．根据控制图上多个点的变动趋势，可以了解到装袋机的运行情况，发现，尽管9点45（t8）以前的点都在控制线内，但在l上方的点比在下方的点多，从而会使平均净重大于454克，另外从9点（5t）开始，每袋奶粉越来越重，在10点（9t）时，样本的重量已超过459克，所以该设备应停止生产．点评：新课标要求学生通过对统计案例的学习，学会使用一些常用的统计方法解决实际问题，了解实际的推断原理、假设检验的基本思想、方法及初步应用，了解独立性检验及回归分析的基本思想、方法及初步应用．这部分内容比较开放，是新高考命题中较好的命题题型．三、统计知识在人口预测中的应用例3 某国从1790年至1950年人口数据统计资料：试利用上述资料预测该国1980年的人口数（假设该国政治、社会、经济环境稳定，且人口数相对于时间是连续的）．分析：以x 轴代表时间，y 轴代表人口数，建立直角坐标系，画出散点图（略）．观察散点图可以发现，从1890年以后散点近似分布在一条直线上，故可采用线性回归模型拟合．（而从散点图的整体趋势来看，也可以认为散点近似分布在一条抛物线上，可采用二次函数模型拟合．请同学们自己试着做．）解：由散点图可以看出，1890年以后散点大致分布在一条直线上，设线性回归直线方程为ˆˆˆybx a =+，由公式求得ˆ1697.780a ≈-，ˆ1697.780a ≈-，即ˆ0.93751697.780yx =-． ∴当1980x =时，158.4y =，即1980年该国人口预测为158.4百万人．点评：本题主要考查对信息的提取，图表的分析、加工和处理能力．线性回归模型是在依据部分已知数据的基础上作出的，因此精确度比较差．当然，同学们可以进一步利用回归分析的方法，通过相关系数r 来判断这个模型的拟合效果．。