《用样本估计总体》PPT课件
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《用样本估计总体》统计PPT课件(总体百分位数的估计)
地 理 课 件 : /kejian/dili/
历 史 课 件 : /kejian/lishi/
[教材提炼]
前面我们用频率分布表、频率分布直方图描述了居民用户月均用水量的样本数据,
通过对图表的观察与分析,得出了一些样本数据的频率分布规律,并由此推测了该
市全体居民用户月均用水量的分布情况,得出了“大部分居民用户的月均用水量集
试 卷 下 载 : /shiti/
教 案 下 载 : /jiaoan/
手 抄 报 : /shouchaobao/
PPT课 件 : /kejian/
语 文 课 件 : /kejian/yuwen/ 数 学 课 件 : /kejian/shuxue/
(3)四分位数:常用的分位数有第 25 百分位数、第 50 百分位数、第 75 百分位数, 这三个分位数把一组由小到大排列后的数据分成 四等 份,因此称为四分位数.其
中第 25 百分位数也称为第一四分位数或下四分位数等,第 75 百分位数也称为第三
四分位数或上四分位数等.
必修第二册·人教数学A版
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英 语 课 件 : /kejian/yingyu/ 美 术 课 件 : /kejian/meishu/
科 学 课 件 : /kejian/kexue/ 物 理 课 件 : /kejian/wuli/
化 学 课 件 : /kejian/huaxue/ 生 物 课 件 : /kejian/shengwu/
PPT图 表 : /tubiao/
PPT下 载 : /xiazai/
PPT教 程 : /powerpoint/
资 料 下 载 : /ziliao/
个 人 简 历 : /jianli/
八年级数学下册教学课件《用样本平均数估计总体平均数》
(1)解:这个月的平均气温为
22 31 25 13 18 23 13 28 30 22 20 20 27 17 28 2114 14 22 12 18 21 29 15 16 14 31 24 26 29 2(1 ℃)
30
这个月的平均气温为21℃. (2)略.
【选自教材P122 习题20.1 第7题】
用样本估计总体的两种类型: 1.用样本平均数估计总体平均数; 2.用样本的总量估计总体的总量.
2.选取样本的方法 (1)用样本估计总体时,样本容量越大,样本对总体的估计 越准确,相应的工作量及破坏性也越大,因此样本容 量的确定,既要考虑问题本身的需要,又要考虑实现 的可能性及付出的代价; (2)抽取的样本要具有一般性和代表性,这样有利于推测全 貌、估计总体,作出决策,解决有关问题.
根据以上图表提供的信息,回答下列问题: (1)计算频数分布表中a与b的值; (2)根据C组28≤x< 32的组中值为30,估计C组中所有数据的 和为_________; (3)请估计该校八年级学生这次体育测试的平均成绩(结果取 整数).
(1)a
=
5
36° 360°
100%
b = 50 - 2 + 3 + 5 + 20 = 20
例3 某灯泡厂 为测量一批灯泡的使用寿命,从中随机抽 查了50只灯泡.它们的使用寿命如表所示.这批灯泡的平均使 用寿命是多少?
使用 寿命 x/h
600≤x<1000
1000≤x< 1400
பைடு நூலகம்
灯泡 只数
5
10
1400≤x< 1800
12
1800≤x< 2200
17
2200≤x< 2600
高中数学第一章统计5用样本估计总体ppt课件北师大版必修3
果如下:
对某电个数 100~200 20 200~300 30 300~400 80 400~500 40 500~600 30
(1)列出频率分布表; (2)作出频率分布直方图; (3)作出频率折线图.
解:(1)频率分布表如下: 分组 频数 频率
100~200 20 0.10 200~300 30 0.15 300~400 80 0.40 400~500 40 0.20 500~600 30 0.15
第一章 统 计
§5 用样本估计总体 5.1 估计总体的分布 5.2 估计总体的数字特征
课前基础梳理
自主学习 梳理知识
|学 习 目 标| 1.会作频率分布直方图、频率折线图,会用样本的频率分 布估计总体的分布. 2.会用样本的数字特征估计总体的数字特征.
1.用样本估计总体的两种情况 (1)用样本的__频__率__分__布__估计总体的分布. (2)用样本的_数__字__特__征___估计总体的数字特征. 2.频率分布直方图 在频率分布直方图中,纵轴表示__频__率__/_组__距___,数据落在各 小组内的频率用_面__积___来表示,各小长方形的面积的总和等于 _1__.
(2)已知样本中分数小于 40 的学生有 5 人,试估计总体中分 数在区间[40,50)内的人数;
(3)已知样本中有一半男生的分数不小于 70,且样本中分数 不小于 70 的男女生人数相等.试估计总体中男生和女生人数的 比例.
【解】 (1)根据频率分布直方图可知,样本中分数不小于 70 的频率为(0.02+0.04)×10=0.6,
(1)列出样本的频率分布表; (2)画出频率分布直方图和频率分布折线图; (3)根据频率分布直方图,估计总体出现在 23~28 内的频率 是多少?
课件1:5.1.4 用样本估计总体
5.1.4 用样本估计总体
课程标准
学科素养
理解并会运用样本的数字特征估 通过对用样本估计总体的学习,强
计总体的数字特征,用样本的分布 化数据分析、数学运算、数学建模
估计总体的分布,通过实例体会其 的核心素养.
意义和作用.
【自主预习】
知识点1 用样本的数字特征估计总体的数字特征
一般情况下,如果样本的容量恰当,抽样方法又合理的话,样本 的特征能够反映总体的特征.特别地,样本平均数(也称为样本均 值)、方差(也称为样本方差)与总体对应的值相差不会____太__大____.
[方法总结] 1.众数、中位数、平均数与频率分布表、频率分布直方图的关系 (1)众数:众数一般用频率分布表中频率最高的一小组的组中值来表示, 即在样本数据的频率分布直方图中,最高矩形的底边中点的横坐标.
(2)中位数:在频率分布表中,中位数是累计频率(样本数据小于某一数 值的频率叫作该数值点的累计频率)为0.5时所对应的样本数据的值,而 在样本中有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,中位数左边和右边的直方图的 面积应该相等.
探究三 在频率分布直方图中求平均数、中位数、众数
【例3】某校从参加高二年级学业水平测试的学生中抽出80名学生, 其数学成绩(均为整数)的频率分布直方图如图所示. (1)求这次测试数学成绩的众数; (2)求这次测试数学成绩的中位数; (3)求这次测试数学成绩的平均分.
解 (1)由图知众数为70+2 80=75.
【课堂小结】
1. 样本平均数与总体平均数的关系:①在简单随机抽样中,我们常 用样本平均数-y 去估计总体平均数-Y . ②一般地,大部分样本平均数离总体平均数不远,在总体平均数附近 波动.样本量越大,波动幅度越小. 2.众数、中位数分别是频率分布直方图中最高的小矩形的中间值、 累计频率为 0.5 时所对应的样本数据的值,平均数为每个小矩形底边 中点的横坐标与小矩形的面积的乘积之和.
课程标准
学科素养
理解并会运用样本的数字特征估 通过对用样本估计总体的学习,强
计总体的数字特征,用样本的分布 化数据分析、数学运算、数学建模
估计总体的分布,通过实例体会其 的核心素养.
意义和作用.
【自主预习】
知识点1 用样本的数字特征估计总体的数字特征
一般情况下,如果样本的容量恰当,抽样方法又合理的话,样本 的特征能够反映总体的特征.特别地,样本平均数(也称为样本均 值)、方差(也称为样本方差)与总体对应的值相差不会____太__大____.
[方法总结] 1.众数、中位数、平均数与频率分布表、频率分布直方图的关系 (1)众数:众数一般用频率分布表中频率最高的一小组的组中值来表示, 即在样本数据的频率分布直方图中,最高矩形的底边中点的横坐标.
(2)中位数:在频率分布表中,中位数是累计频率(样本数据小于某一数 值的频率叫作该数值点的累计频率)为0.5时所对应的样本数据的值,而 在样本中有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,中位数左边和右边的直方图的 面积应该相等.
探究三 在频率分布直方图中求平均数、中位数、众数
【例3】某校从参加高二年级学业水平测试的学生中抽出80名学生, 其数学成绩(均为整数)的频率分布直方图如图所示. (1)求这次测试数学成绩的众数; (2)求这次测试数学成绩的中位数; (3)求这次测试数学成绩的平均分.
解 (1)由图知众数为70+2 80=75.
【课堂小结】
1. 样本平均数与总体平均数的关系:①在简单随机抽样中,我们常 用样本平均数-y 去估计总体平均数-Y . ②一般地,大部分样本平均数离总体平均数不远,在总体平均数附近 波动.样本量越大,波动幅度越小. 2.众数、中位数分别是频率分布直方图中最高的小矩形的中间值、 累计频率为 0.5 时所对应的样本数据的值,平均数为每个小矩形底边 中点的横坐标与小矩形的面积的乘积之和.
随机抽样用样本估计总体正态分布.ppt
各自特点
从总体中逐个 抽取
将总体分成几 层进行抽取
将总体均分成 几部分,按事 先确定的规则 在各部分抽取
相互联 系
最基本 的抽样 方法
各层抽 样时采 用简单 随机抽
样
在起始 部分抽 样时采 用简单 随机抽
样
23
适用范 围
总体中 的个体 数较少
总体由 差异明 显的几 部分组
成
总体中 的个体 数较多
2.频率分布直方图会使样本的一些数字特征更明显,
9
(2)依题意,ξ 的可能取值为 0,1,2,3,则 P(ξ=0)=CC31382=1545,P(ξ=1)=CC14C31228=2585, P(ξ=2)=CC24C31218=1525,P(ξ=3)=CC31342=515. 因此,ξ 的分布列如下:
所以 Eξ=0×1545+1×2585+2×1525+3×515=1.
体的方差最小,0
21
1.统计的基本思想方法是用样本估计总体,即用局 部推断整体,这就要求样本应具有很好的代表性, 而样本良好客观的代表性,完全依赖抽样方法. 三种抽样方法的比较:
22
类别 简单随机抽样
分层抽样
系统抽样
共同点
①抽样过程中 每个个体被抽 取的概率是相 等的;②均属 于不放回抽样
在区间(68,75)中的概率.
7
素材1
设矩形的长为 a,宽为 b,其比满足 b∶a=
5-1 2
≈0.618,这种矩形给人以美感,称为黄金矩形.黄金矩
形常应用于工艺品设计中.下面是某工艺品厂随机抽取
两个批次的初加工矩形宽度与长度的比值样本:
甲批次:0.598 0.625 0.628 0.595 0.639
23.4 用样本估计总体课件(共19张PPT)
序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
质量/千克
14
21
27
17
18
20
19
23
19
22
根据调查,市场上今年樱桃的批发价格为15元/千克,用所学的统计知识估计今年此果园樱桃按批发价格销售所得的总收入为 元.
30 000
王强几年前承包了甲、乙两座荒山,各载500棵杨梅树,成活率为98%,现已挂果,经济效益初步显现.为了分析收成情况,他分别从两山上随机采摘了4棵树上的杨梅,每棵树的产量如折线统计图所示.(1)分别计算甲、乙两山样本的平均数,并用样本平均数估计甲、乙两山杨梅的产量总和;(2)试通过计算说明,哪座山上的杨梅产量较稳定.
C
2.有甲、乙两种水稻,测得每种水稻各10穴的分孽数后,计算出样本方差分别为S2甲=11,S2乙=3.4,由此可以估计( )A.甲比乙种水稻分蘖整齐 B.乙种水稻分蘖比甲种水稻整齐C.分蘖整齐程度相同 D.甲、乙两种水稻分孽整齐程度不能比
B
3.李大伯承包了一个果园,种植了100棵樱桃树,今年已进入收获期.收获时,从中任选并采摘了10棵树的樱桃,分别称得每棵树所产樱桃的质量如下表:
例1
例题解读
知识点2 用样本方差估计总体方差
例2
一个苹果园,共有2 000棵树龄相同的苹果树.为了估计今年苹果的总产量,任意选择了6棵苹果树,数出它们挂果的数量(单位:个)分别为: 260,340,280,420,360,380根据往年的经验,平均每个苹果的质量约为250 g.试估计今年苹果园苹果的总产量.
160.0
160.9
160.4
159.0
159.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
质量/千克
14
21
27
17
18
20
19
23
19
22
根据调查,市场上今年樱桃的批发价格为15元/千克,用所学的统计知识估计今年此果园樱桃按批发价格销售所得的总收入为 元.
30 000
王强几年前承包了甲、乙两座荒山,各载500棵杨梅树,成活率为98%,现已挂果,经济效益初步显现.为了分析收成情况,他分别从两山上随机采摘了4棵树上的杨梅,每棵树的产量如折线统计图所示.(1)分别计算甲、乙两山样本的平均数,并用样本平均数估计甲、乙两山杨梅的产量总和;(2)试通过计算说明,哪座山上的杨梅产量较稳定.
C
2.有甲、乙两种水稻,测得每种水稻各10穴的分孽数后,计算出样本方差分别为S2甲=11,S2乙=3.4,由此可以估计( )A.甲比乙种水稻分蘖整齐 B.乙种水稻分蘖比甲种水稻整齐C.分蘖整齐程度相同 D.甲、乙两种水稻分孽整齐程度不能比
B
3.李大伯承包了一个果园,种植了100棵樱桃树,今年已进入收获期.收获时,从中任选并采摘了10棵树的樱桃,分别称得每棵树所产樱桃的质量如下表:
例1
例题解读
知识点2 用样本方差估计总体方差
例2
一个苹果园,共有2 000棵树龄相同的苹果树.为了估计今年苹果的总产量,任意选择了6棵苹果树,数出它们挂果的数量(单位:个)分别为: 260,340,280,420,360,380根据往年的经验,平均每个苹果的质量约为250 g.试估计今年苹果园苹果的总产量.
160.0
160.9
160.4
159.0
159.5
用样本估计总体分布 课件-高一上学期数学北师大版(2019)必修第一册
中平均气温不低于25.5 C的城市个数. 9
思考探究:频率分布直方图的应用
• 思考探究:频率分布直方图的应用
例:暑假期间某班为了增强学生的社会实践能力,把该 班学生分成四个小组
到一果园帮果农测量果树的产 量,某小组来到一片种植苹果的山地,他们随
机选 取 20 株作为样本测量每一株的果实产量(单位 : kg ),获得的数据按照
我们把这样的图称为频率分布直方图.
频率
频率
,即小长方形的高
;
1 纵轴表示
组距
组距
频率
频率;
2 小长方形的面积 组距
组距
3 各个小长方形的面积总和等于 1 .
• 二、频率分布直方图
基于上面的分析,思考:怎样根据样本数据画出频率分布直方图呢?
以教材例3为例,一起探究频率分布直方图的画法
3,分组,
由于8个组的总长度40mm>极差,可取第一组的左端点小于数据最小值,最后一组的
右端点大于数据最大值,分成 [120,125),[125,130), ,[155,160].
• 二、频率分布直方图
频率分布直方图的绘制
4.列表,统计出各组信息,如下表,
• 二、频率分布直方图
频率分布直方图的绘制
• 思考探究:频率分布直方图的应用
例:在某中学举行的物理知识竞赛中,将三个 年级参赛学生的成绩进行整理后分成 5 组,
绘制出 如图所示的频率分布直方图,图中从左到右依次为 第一、第二、第三、第四、
第五小组。已知第三小 组的频数是 15 .
(1 ) 求成绩在 50, 70 内的频率;
2 求这三个年级参赛学生的总人数;
思考探究:频率分布直方图的应用
思考探究:频率分布直方图的应用
• 思考探究:频率分布直方图的应用
例:暑假期间某班为了增强学生的社会实践能力,把该 班学生分成四个小组
到一果园帮果农测量果树的产 量,某小组来到一片种植苹果的山地,他们随
机选 取 20 株作为样本测量每一株的果实产量(单位 : kg ),获得的数据按照
我们把这样的图称为频率分布直方图.
频率
频率
,即小长方形的高
;
1 纵轴表示
组距
组距
频率
频率;
2 小长方形的面积 组距
组距
3 各个小长方形的面积总和等于 1 .
• 二、频率分布直方图
基于上面的分析,思考:怎样根据样本数据画出频率分布直方图呢?
以教材例3为例,一起探究频率分布直方图的画法
3,分组,
由于8个组的总长度40mm>极差,可取第一组的左端点小于数据最小值,最后一组的
右端点大于数据最大值,分成 [120,125),[125,130), ,[155,160].
• 二、频率分布直方图
频率分布直方图的绘制
4.列表,统计出各组信息,如下表,
• 二、频率分布直方图
频率分布直方图的绘制
• 思考探究:频率分布直方图的应用
例:在某中学举行的物理知识竞赛中,将三个 年级参赛学生的成绩进行整理后分成 5 组,
绘制出 如图所示的频率分布直方图,图中从左到右依次为 第一、第二、第三、第四、
第五小组。已知第三小 组的频数是 15 .
(1 ) 求成绩在 50, 70 内的频率;
2 求这三个年级参赛学生的总人数;
思考探究:频率分布直方图的应用
用样本平均数估计总体平均数课件
在统计学中,大数定律是用来估计总 体参数的基础,当样本量足够大时, 样本平均数将趋于总体平均数。
中心极限定理
01
中心极限定理是指无论总体分布 是什么形状,只要样本量足够大, 样本平均数的分布将趋于正态分布。
02
中心极限定理是统计学中非常重 要的原理,它为我们提供了用样 本平均数估计总体平均数的理论 基础。
簇随机样本的平均数计算
总结词
簇随机抽样是将总体分成若干簇,然后在每一簇内进行随机抽样。
详细描述
在簇随机抽样中,首先将总体分成若干簇,然后在每一簇内进行随机抽样。样本平均数的计算需要考虑各簇的权 重,计算公式为:$overline{x} = frac{sum_{i=1}^{n} w_i x_i}{sum_{i=1}^{n} w_i}$,其中 $w_i$ 是第 $i$ 簇 的权重。
在市场调估计总体消费水平、满 意度等指标,帮助企业了解市场需求和消费者行为。
通过样本平均数,企业可以评估市场趋势,制定更加精准的 市场策略和营销计划。
在质量控制中的应用
在质量控制中,样本平均数可以用来评估生产过程中的质量水平,帮助企业及时 发现和解决质量问题。
课程目标
掌握样本平均数的计 算方法。
学会在实际问题中应 用样本平均数估计总 体平均数的技巧。
理解用样本平均数估 计总体平均数的原理。
02
样本平均数与总体平均数的关系
定义与概念
定义
样本平均数是指从总体中随机抽 取的一部分个体的平均值,而总 体平均数是指总体中所有个体的 平均值。
概念
样本平均数和总体平均数都是描 述数据集中趋势的统计量,但样 本平均数是估计总体平均数的工具。
样本平均数的分布
样本平均数是所有样本数据的加权平均值,其分布受到样本量和总体分布的影响。
中心极限定理
01
中心极限定理是指无论总体分布 是什么形状,只要样本量足够大, 样本平均数的分布将趋于正态分布。
02
中心极限定理是统计学中非常重 要的原理,它为我们提供了用样 本平均数估计总体平均数的理论 基础。
簇随机样本的平均数计算
总结词
簇随机抽样是将总体分成若干簇,然后在每一簇内进行随机抽样。
详细描述
在簇随机抽样中,首先将总体分成若干簇,然后在每一簇内进行随机抽样。样本平均数的计算需要考虑各簇的权 重,计算公式为:$overline{x} = frac{sum_{i=1}^{n} w_i x_i}{sum_{i=1}^{n} w_i}$,其中 $w_i$ 是第 $i$ 簇 的权重。
在市场调估计总体消费水平、满 意度等指标,帮助企业了解市场需求和消费者行为。
通过样本平均数,企业可以评估市场趋势,制定更加精准的 市场策略和营销计划。
在质量控制中的应用
在质量控制中,样本平均数可以用来评估生产过程中的质量水平,帮助企业及时 发现和解决质量问题。
课程目标
掌握样本平均数的计 算方法。
学会在实际问题中应 用样本平均数估计总 体平均数的技巧。
理解用样本平均数估 计总体平均数的原理。
02
样本平均数与总体平均数的关系
定义与概念
定义
样本平均数是指从总体中随机抽 取的一部分个体的平均值,而总 体平均数是指总体中所有个体的 平均值。
概念
样本平均数和总体平均数都是描 述数据集中趋势的统计量,但样 本平均数是估计总体平均数的工具。
样本平均数的分布
样本平均数是所有样本数据的加权平均值,其分布受到样本量和总体分布的影响。
92用样本估计总体课件高一下学期数学人教A版
我们还可以用折线图展示空气质量指数随时间的变化情 况,如图3.容易发现,6月的空气质量指数在100附近波动 .
(2)根据该市2016年5月的空气质量指数和空
气质量分级标准,可以画出该市这个月的不
同空气质量等级的频数和频率分布表(表3).
表3
空气质量等级
优
良
轻度 中度 重度 严重污 污染 污染 污染 染
五、课堂小结
让学生总结本节课所学主要知识及解题技巧
六、作业
课本197页练习.
9.2.1 总体取值规律的估计
第2课时 统计图
典例分析、举一反三
题型一 对折线图、扇形图、条形图的识读
例 1 已知某市 2015 年全年空气质量等级如表 1 所示.
空气质量等级(空气质量指数 频数 频率 (AQ I ))
四、典例分析、举一反三
题型一 频率分布直方图的绘制与应用
例1 一个农技站为了考察某种麦穗长的分布情况,在一块试验地里抽取了100个麦穗,量得 长度如下(单位:cm): 6.5 6.4 6.7 5.8 5.9 5.9 5.2 4.0 5.4 4.6 5.8 5.5 6.0 6.5 5.1 6.5 5.3 5.9 5.5 5.8 6.2 5.4 5.0 5.0 6.8 6.0 5.0 5.7 6.0 5.5 6.8 6.0 6.3 5.5 5.0 6.3 5.2 6.0 7.0 6.4 6.8 6.0 6.3 5.5 5.0 6.3 5.2 6.0 7.0 6.4 6.0 5.4 6.5 6.0 6.8 5.8 6.3 6.0 6.3 5.6 5.3 6.4 5.7 6.7 6.2 5.6 6.0 6.7 6.7 6.0 5.8 5.3 7.0 6.0 6.0 5.6 6.2 6.1 5.3 6.2 6.8 6.6 4.7 5.7 5.7 5.9 5.4 6.0 5.2 6.0 6.3 5.7 6.8 6.1 4.5 5.6 6.3 6.0 5.8 6.3
从样本统计量估计整体参数 PPT
2、 t分布
前面讲得就是样本平均数呈正态分布或接近正态分布
得情况。此外,还有两种情况:一就是总体分布为正态, 但总体方差 未知,且样本容量又较小;二就是总休分 布为非正态,而且总体方差 未知,样本容量又较小。 在这些情况下,样木平均数得分布为t分布这就是因为 总体力一差末知,在计算
这一比率时,要用样本标准差S取代 ,但就是在样本较
体参数,因而我们所希望得当然就是:这一区间越小越 好,而估计得正确概率越大越好。但就是,从进行区间 估计得公式可以瞧出,在其它条件一定时,要提高正碗 估计得概率 (即提高置信水平) , 置信区间就不可避免 地会增大, 而要使置信区间缩小,就要降低正确估计得 概率。必须牢记得就是,置信水平越低,置信区间越小, 该区间不包括总体参数得可能性就越大;置信水平越 高,置信区间越大,该区间包括总体参数得可能性就越 大。
从样本统计量估计整体参数
从样本统计量估计或推断总体参数就是推断统计 得一个重要部分。
我们在引入 “样本” 与 “总体 ” 这两个概念时 瞧到, 语言研究所涉及得总体往往非常大 (甚至就 是无限大得) , 因而难以对其中所有个体都加以研 究,研究者们所能做得只就是通过随机得方法从总 体中抽取一个具有代表性得样本加以研究,然后再 从有关样本统计量来估计或推断未知得总休参数, 例如从样本平均数来估计总体平均数。本章只讨 论如何从样本平均数X与比 分别估计总体平 均数 μ 与比 。估计得方法有两种: 点估计与 区间估计。
第一节 点估计
当总休平均数或比例未知时,我们可以直接把样本 平均数或比例用作它得估计值。由于样本统计量 为数轴上得一个点,所以称为“点估计值” 。
一个理想得点估计值至少应具备以下两个条件:
(1)无偏性
一般情况下,样本统计量就是不会与相应得总体参数完 全相同得,两者多少都会有一定得差距,但就是如果用 无限多个样本得统计量来估计总体参数,平均估计误 差将会等于0。具有这一特征得统计量就无偏估计值。
人教版用样本的频率分布估计总体分布-高中数学(共53张PPT)教育课件
4.列频率分布表 100位居民月均用水量的频率分布表
第几组频率=
第几组频数 样本容量
列频率分布表.
分组
频数
[0-0.5)
4
[0.5-1)
8
[1-1.5)
15
[1.5-2)
[2-2.5)
25
[2.5-3)
15
[3-3.5)
5
[3.5-4)
4
[4-4.5)
2
合计
100
频率
0.04 0.08 0.15 0.22 0.25 0.15
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:
4
=0.08;
2 4 17 15 9 3
第二小组频数 又因为频率= 样本容量 ,
第二小组频数 所以样本容量= 第二小组频率
12
=150.
0.08
(2)由图可估计该学校高一学生的达标率约为
17 15 9 3
①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?
②为了较合理地确定这个标准,你认为需要做 哪些工作?
根据这些数 据你能得出 用水量其他
信息吗?
我们很难从随意记录下来的数据中直接看出 规律,为此,我们需要对统计数据进行整理 和分析。
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
探究:同样一组数据,如果组距不同,横轴、纵轴 的单位不同,得到的图的形状也会不同.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1和0.1为组距重新作图,然 后谈谈你对图的印象.
已知样本10, 8, 6, 10, 8,13,11,10,12,7,8,9,12,9, 11,12,9,10,11,11, 那么频率为0.2范围的是( )
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h
5
问题问2题:1比:较计两算人甲的、成乙绩两,人然射后击决命定中选环择数哪的一平人均参数赛..
x 7, x 7. 分析:两人射击 的平均成绩是一样的. 那么两个人的
水平解有:什计么算差得异吗?甲
乙
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6
2.用样本标准差估计总体标准差.
x 设样本的元为x1,x2,…,xn,样本的平均数为
定义: s2(x1x)2(x2x)2 (xnx)2 n
s(x1x)2(x2x)2 (xnx)2 n
其中s2表示样本方差,s 表示样本标准差.
h
7
例3 计算数据5,7,7,8,10,11的标准差.
解: x57781 011 8 6
xi
x
xi- x
(xi- x )2
5
8
-3
9
7
8
-1
1
7
8
-1
1
8
8
0
0
10
8
2
4
11
8
3
9
s29110494 6
s 42
h
1458 1395 1562 1614 1351 1490 1478 1382 1536 1496 使用函数型计算器求样本平均数和样本标准差.
解:
x147.26 s78.7309342
注意:我们可以用算出的样本标准差s=78.7309342 来估计 这批灯泡寿命的变化幅度的大小.但是,如果再抽取10只, 算得的标准差一般会不同,即样本标准差具有随机性.
8
小
结
计算标准差的步骤:
S1 算出样本数据的平均数.
S2 算出每个样本数据与样本平均数的差.
S3 算出S2中每个数据的平方.
S4 算出S3中各平方数的平均数,即样本方差.
S5 计算S4中平均数的算术平方根,即为样本标准差.
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9
例2 从甲、乙两名学生中选拔一人参加射击比赛,对他们 的射击水平进行了测试,两个人在相同条件下各射击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)比较两人的成绩,然后决定选择哪一人参赛.
h
4
例2 从甲、乙两名学生中选拔一人参加射击比赛,对他们的射 击水平进行了测试,两个人在相同条件下各射击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
(1)计算甲、乙两人射击命中环数的平均数.
(2)比较两人的成绩,然后决定选择哪一人参赛.
2s0.5 1 1.25s 2 2.5
计算例2中两人射击环数的标准差,观察标准差的大小 与总体稳定程度的关系.
计算得: s甲=1.73,
s乙=1.10.
由此看出,甲射击环数的标准差大,离散程度大,成
绩不稳定;乙射击环数的标准差小,离散程度较小,成绩比
甲稳定一些,可以选择乙参赛.
h
10
例4 从某灯泡厂生产的一批灯泡中随机抽取10只进行寿命测 试,得数据如下(单位:h):
(3)样本标准差:s 0.3100.056 100
用样本标准差可以估计这批产品的总体标准差0.056.
也就是每件产品对于平均数的平均波动幅度是0.056左右.
h
12
3.平均数与样本标准差和频率分布直方图的关系.
平标均准数 差是描频述率了分一布 组直数方据图围的绕“平重均心数”值的,波是动直幅方度图.的平衡
点例.如:
例如:
频率
频率/组距
9.00
8.00
平组距均数
8.33
有70%的刚管内径尺寸落在 平均值两侧一倍的标准差的
7.00
6 6.00
5.00
0.50
4
4.00
0.40
3.00
2.00
0.301.67
0.20 1.00
0.67
0.33
平均数 5.33
4.33
1.33 0.67 0.67
0.00
0.10 s s [25.235,25.265) [25.265,25.295) [25.295,25.325) [25.325,25.355) [25.355,25.385) [25.385,25.415) [25.415,25.445) [25.445,25.475) [25.475,25.505) [25.505,25.535) [25.535,25.565)
分样析本解 :平x 不均 一数8 : 定只.是0 用总8样体0本平0 平均 0 均数 数的2估近5 计似 总值1 0 体.平3 0 ( 均元 数2 )时0 , 50
小结:平均数描述了数据的平均水平,定量的反映了 数由据此的可集以中估趋计势这所家处大的型水企平业,员样工本的平月均平数均是工估资计为总1体32的0元一. 个重要指标.
问题1:计算这50名员工的月平均工资数,并估计这个企业员 工的平均工资.
问题2:再随机抽取50名员工的工资,计算所得的样本平均数 与例1中的一定相同吗?
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3
问题12:计再算随这机5抽0名取员50工名的员月工平的均工工资资,数计,算并所估得计的这样个本企平 业均数员与工的例1平中均的工一资定.相同吗?
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11
例5 求10.3.2节从一批产品中抽取的100个钢管内径尺寸的样 本标准差,并估计这批产品的标准差.
解:按照下面的算法求样本数据的标准差.
(1)样本数据的平均值: xx1x2 xn2.5401 n
(2)100个产品尺寸与平均值差的平方和:
(x 1 x )2 (x 2 x )2 (x 10 x ) 0 2 0 .310
统计
概
概率
率
统计
10.3.3 用样本估计总体
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1
例:为了知道一颗钻石的质量,用天平进行了 多次测量,从中随机抽取5个结果为(单位:mg):
201, 203, 201, 205, 204, 如何用这5个测量结果较为准确地估计出这颗 钻石的质量?
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2
1.用样本平均数估计总体平均数. 例1 假设我要去一家公司应聘,了解到这家公司50名员工的 月工资资料如下(单位:元):
800 800 800 800 800 1000 1000 1000 1000 1000 801 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1200 1200 1200 802 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 803 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1200 1500 804 1500 1500 1500 1500 1500 1500 2000 2000 2000 805 2000 2000 2500 2500 2500