方差和标准差 知识讲解

方差和标准差 知识讲解
方差和标准差 知识讲解

方差和标准差——知识讲解

【学习目标】

1. 了解方差和标准差的概念,会计算简单数据的方差,体会它们刻画数据离散程度的意义;

2. 知道可以通过样本的方差来推断总体的方差.能解释统计结果,根据结果作出简单的判断和预测;

3. 能综合运用统计知识解决一些简单的实际问题. 【要点梳理】

要点一、方差和标准差 1.方差

在一组数据12,,n x x x …,中,设它们的平均数是x ,各数据与平均数的差的平方的平均数()[]

222212

)(...)(1

x x x x x x n

S n -++-+-=

叫做这组数据的方差. 方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定. 要点诠释:

(1)方差反映的是一组数据偏离平均值的情况. 方差越大,稳定性越差;反之,则稳定性越好.

(2)一组数据的每一个数都加上(或减去)同一个常数,所得的一组新数据的方差不变. (3)一组数据的每一个数据都变为原来的k 倍,则所得的一组新数据的方差变为原来的2

k 倍.

2.标准差

一般地,一组数据的方差的算术平方根

称为这组数据的标准差. 要点诠释:

(1)标准差的数量单位与原数据一致.

(2)一组数据的方差或标准差越小,这组数据的离散程度越小,这组数据就越稳定. 要点二、方差和标准差的联系与区别

联系:方差和标准差都是用来衡量一组数据偏离平均数的大小(即波动大小)的指标,常用来比较两组数据的波动情况.

区别:方差是用“先平均,再求差,然后平方,最后再平均”的方法得到的结果,主要反映整组数据的波动情况,是反映一组数据与其平均值离散程度的一个重要指标,每个数据的变化都将影响方差的结果,是一个对整组数据波动情况更敏感的指标.

在实际使用时,往往计算一组数据的方差,来衡量一组数据的波动大小. 方差的单位是原数据单位的平方,而标准差的单位与原数据单位相同.

【典型例题】

类型一、方差和标准差

1. 一组数据-2,-1,0,1,2的方差是( )

A .1

B .2

C .3

D .4

【思路点拨】按照“先平均,再求差,然后平方,最后再平均”的方法,利用求方差的公式:

()[]

222212)(...)(1

x x x x x x n

S n -++-+-=

计算. 【答案】B

【解析】该组数据的平均数是0,所以2

15s =

2222

(2)(1)12??-+-++?

?=2. 【总结升华】此类题关键是掌握求方差的步骤,记准求方差的公式.

举一反三:

【变式】学校篮球队五名队员的年龄分别为1715171615,

,,,,其方差为0.8,则3年后这五名队员年龄的方差为______. 【答案】0.8.

2.已知某样本的标准差是2,则这个样本的方差是( ) A.1 B.2 C.2 D.4

【思路点拨】根据标准差的概念计算.标准差是方差的算术平方根. 【答案】D ;

【解析】解:由于方差的算术平方根就是标准差,所以样本的方差=22

=4.

故选D .

【总结升华】正确理解标准差的概念,是解决本题的关键.标准差是方差的算术平方根. 举一反三:

【变式】下列说法:其中正确的个数有( ) (1)方差越小,波动性越小,说明稳定性越好; (2)一组数据的众数只有一个;

(3)数据2,2,3,2,2,5的众数为4; (4)一组数据的标准差一定是正数.

A .0个

B .1个

C .2个

D .4个 【答案】B.

提示:(1)正确.

类型二、方差和标准差的实际应用

3.甲、乙两班举行汉字输入比赛,?参赛学生每分钟输入汉字的个数经统计计算后,填入下表:

班级 参加人数 中位数 方差 平均字数 甲 55 149 191 135 乙

55

151

110

135

分析此表得出如下结论:( )

(1)甲、乙两班学生成绩的平均水平相同;

(2)乙班优秀的人数多于甲班优秀的人数(每分钟输入汉字150个为优秀) (3)甲班学生成绩的波动情况比乙班成绩波动大. A .(1)(2) B .(1)(2)(3) C .(2)(3) D .(1)(3) 【思路点拨】理清表格中所列数据代表的含义,以及数据差异而导致的不同. 【答案】B

【解析】甲、乙两班学生的平均字数都是135个/分钟,所以平均水平相同;从中位数上看,乙班的151大于甲班的149,表明乙班优秀的人数多于甲班优秀的人数;从方差上看,甲班的方差大于乙班的方差,所以甲班学生成绩的波动情况比乙班成绩波动大.因此,(1)(2)(3)都正确,选B. 【总结升华】此类题关键是要能从表格中筛选出所需要的信息,理解每个数据所代表的含义. 举一反三: 【变式】(2015?崇左)甲、乙、丙、丁四位同学在三次数学测验中,他们成绩的平均分是

x 甲=85,x 乙=85,x 丙=85,x 丁=85,方差是2S 甲=3.8,2S 乙=2.3,2S 丙=6.2,2S 丁=5.2,则

成绩最稳定的是( )

A .甲

B .乙

C .丙

D .丁 【答案】B.

解:∵2S 甲=3.8,2S 乙=2.3,2S 丙=6.2,2S 丁=5.2,

∴2S 乙<2S 甲<2S 丁<2S 丙, ∴成绩最稳定的是乙. 故选B .

4.(2016春?商水县期末)甲、乙两种水稻试验田连续5年的平均单位面积产量如下:(单位:吨/公顷)

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

9.4

10.3

10.8

9.7

9.8

(1)哪种水稻的平均单位面积产量比较高? (2)哪种水稻的产量比较稳定.

【思路点拨】首先求得平均产量,然后求得方差,比较方差,越小越稳定. 【答案与解析】 解:(1)()1

9.89.910.11010.2105

=

++++=x 甲, ()1

9.410.310.89.7105

=

++++9.8=x 乙, 所以甲、乙两种水稻的平均产量一样高; (2)甲中水稻产量的方差是:

[(9.8﹣10)2

+(9.9﹣10)2

+(10.1﹣10)2

+(10﹣10)2

+(10.2﹣10)2

]=0.02, 乙种水稻产量的方差是:

[(9.4﹣10)2

+(10.3﹣10)2

+(10.8﹣10)2

+(9.7﹣10)2

+(9.8﹣10)2

]=0.244. ∴0.02<0.244,

∴产量比较稳定的水稻品种是甲.

【总结升华】此题考查了方差,用到的知识点是方差和平均数的计算公式,它反映了一组数据的波动大小,方差越大,波动性越大,反之也成立.

举一反三:

【变式】

为了比较甲、乙两种水稻的长势,农技人员从两块试验田中,分别随机抽取5棵植株,将测得的苗高数据绘制成下图:

请你根据统计图所提供的数据,计算平均数和方差,并比较两种水稻的长势.

【答案】

5.85.2

x x

==

∵,,

∴甲种水稻比乙种水稻长得更高一些.

22

2.160.56

S S

==

∵,,

∴乙种水稻比甲种水稻长得更整齐一些.

5.(2015春?安达市期末)甲、乙两台机床同时加工直径为10mm的同种规格零件,为了检查两台机床加工零件的稳定性,质检员从两台机床的产品中各抽取5件进行检测,结果如下(单位:mm):

甲10 9.8 10 10.2 10

乙9.9 10 10 10.1 10

(1)分别求出这两台机床所加工零件直径的平均数和方差;

(2)根据所学的统计知识,你认为哪一台机床生产零件的稳定性更好一些,说明理由.【思路点拨】(1)根据所给的两组数据,分布求出两组数据的平均数,再利用方差公式求两组数据的方差即可.

(2)根据甲的方差大于乙的方差,即可得出乙机床生产的零件稳定性更好一些.

【答案与解析】

解:(1)∵甲机床所加工零件直径的平均数是:(10+9.8+10+10.2+10)÷5=10,乙机床所加工零件直径的平均数是:(9.9+10+10+10.1+10)÷5=10,

植株编号 1 2 3 4 5

甲种苗高7 5 4 5 8

乙种苗高 6 4 5 6 5

∴甲机床所加工零件直径的方差=[(10﹣10)2+(9.8﹣10)2+(10﹣10)2

+(10.2﹣10)2

+(10﹣10)2

]=0.013,

乙机床所加工零件直径的方差=[(9.9﹣10)2

+(10﹣10)2

+(10﹣10)2

+(10.1﹣10)2

+(10﹣10)2

]=0.004,

(2)∵S 2甲>S 2

乙,

∴乙机床生产零件的稳定性更好一些.

【总结升华】本题考查了平均数和方差,一般地设n 个数据,x 1,x 2,…x n 的平均数为,则方差S 2

=[(x 1﹣)2

+(x 2﹣)2

+…+(x n ﹣)2

],它反映了一组数据的波动大小,方差越大,波动性越大. 举一反三:

【变式】某工厂甲、乙两名工人参加操作技能培训.现分别从他们在培训期间参加的若干次测试成绩中随机抽取8次,数据如下(单位:分)

甲 95 82 88 81 93 79 84 78 乙

83

75

80

80

90

85

92

95

(1)请你计算这两组数据的平均数、中位数;

(2)现要从中选派一人参加操作技能比赛,从统计学的角度考虑,你认为选派哪名工人参加合适?请说明理由. 【答案】

解:1

(9582888193798478)858x =

+++++++=甲(分), 1

(8375808090859295)858

x =+++++++=乙(分).

甲、乙两组数据的中位数分别为83分、84分. (2)由(1)知85x x ==甲乙分,所以

2

2221[(9585)(8285)(7885)]35.58s =-+-+

+-=甲, 2

2221[(8385)(7585)(9585)]418

s =-+-+

+-=乙.

①从平均数看,甲、乙均为85分,平均水平相同; ②从中位数看,乙的中位数大于甲,乙的成绩好于甲;

③从方差来看,因为x x =甲乙,22

s s <乙

甲,所以甲的成绩较稳定; ④从数据特点看,获得85分以上(含85分)的次数,甲有3次,而乙有4次,故乙的成绩好些;

⑤从数据的变化趋势看,乙后几次的成绩均高于甲,且呈上升趋势,因此乙更具潜力. 综上分析可知,甲的成绩虽然比乙稳定,但从中位数、获得好成绩的次数及发展势头等方面分析,乙具有明显优势,所以应派乙参赛更有望取得好成绩.

标准差公式

标准差(Standard Deviation ) ,也称均方差(mean square error ),是各数据偏离平均数的距离的平均数,它是离均差平方和平均后的方根,用S (σ)表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的,标准差未必相同。 标准差也被称为标准偏差,或者实验标准差,公式如下两式: ()1 n x x S n 1 i 2 i --= ∑= 或 1 n n x x S 2 n 1i i n 1 i 2i -??? ??- =∑∑ == 即: () 1 n x x 1 n n x x S n 1 i 2 i 2 n 1i i n 1 i 2i --= -??? ??- = ∑∑∑ === 如是总体,标准差公式根号内除以n 如是样本,标准差公式根号内除以(n-1) 因为我们大量接触的是样本,所以普遍使用根号内除以(n-1) 公式意义 所有数减去其平均值的平方和,所得结果除以该组数之个数(或个数减一),再把所得值开根号,所得之数就是这组数据的标准差。 标准差越高,表示实验数据越离散,也就是说越不精确;反之,标准

差越低,代表实验的数据越精确 简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。 例如,两组数的集合{0, 5, 9, 14} 和{5, 6, 8, 9} 其平均值都是7 ,但第二个集合具有较小的标准差。 标准差可以当作不确定性的一种测量。例如在物理科学中,做重复性测量时,测量数值集合的标准差代表这些测量的精确度。当要决定测量值是否符合预测值,测量值的标准差占有决定性重要角色:如果测量平均值与预测值相差太远(同时与标准差数值做比较),则认为测量值与预测值互相矛盾。这很容易理解,因为如果测量值都落在一定数值范围之外,可以合理推论预测值是否正确。 标准差应用于投资上,可作为量度回报稳定性的指标。标准差数值越大,代表回报远离过去平均数值,回报较不稳定故风险越高。相反,标准差数值越细,代表回报较为稳定,风险亦较小。 例如,A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验,A组的分数为95、85、75、65、55、45,B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70,但A组的标准差为17.07分,B组的标准差为2.37分(此数据时在R统计软件中运行获得),说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差

平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差 说明6个基本统计量(平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差)的内涵,学生学习过程中可能产生的困难及主要原因、应对策略. 首先,结合简单实例认真把握这6个基本统计量的内涵。 一、平均数、众数、中位数是刻画一组数据的“平均水平”的数据代表。(八上《第八章数据的代表》)平均数分算术平均数和加权平均数,算术平均数是指n个数据的和的平均值,学生理解与计算都不成问题,只要注意细心运算就是其中的取标准值后的简便算法也都是在小学早已熟练的(公式: x=1/n(x1+x2+x3+……+xn);而加权平均数是一组数据里的各个数据乘各自的“权”之后的平均数。此处理解“权”的概念可能产生很大困难,因为“权”的理解的确不易,若是照搬教材直接给出其定义,学生会迷惑成团,再进行应用更是不可思议。所以应对措施:讲好、用好加权平均数就要先举例、后分析、再给出定义,比如:某同学的一次考试各科成绩如下:语文110、数学105、英语106、物理95、化学90、政治86、历史98、地理66、生物89,你可以先让学生算算各科的平均数,再按中考计分法将语、数、英各取120%,物、化、政各取100%,史、地、生各取40%后的平均值算出,两个结果一比较,学生就会很容易发现不同的原因是加入了所谓的“权”,这样,不仅通俗易懂,而且对“权”内涵的理解和应用就不再困难。众数是一组数据中出现次数最多的数。其内涵很好理解和掌握,就是结合实际应用也顺理成章,如商店老板进货号多大的男鞋好?那当然是“众数”(调查数据最多的号)所代表的。 中位数顾名思义是一组数据中间位置的数,但考虑一组数可能有偶数个或奇数个,所以要注意强调取中位数的方法。教材上给出的内涵很好:一般地,n个数据按大小顺序排列,处于最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数。如一组数据1.5,1.5,1.6,1.65,1.7,1.7,1.75,1.8的中位数

标准差σ的4种计算公式

标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2,Sbar/C4和Minitab中 标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2,Sbar/C4和Minitab中的Pooled standard deviation(合并标准差) 做数据分析,经常会碰到提到标准差σ这个概念,关于标准差σ的计算方式,目前,本人知道有4种标准差σ的计算方法,如下: 一,简易标准差σ的计算方式 上面是计算整体的标准差,如果是计算样本的标准差,这里的N, 应该为N-1. 一般情况下,都是计算样本的标准差。关于这个标准的详细运算公式和案例分析,可以参考附件,里面有比较详细的解释。 标准差的简易计算公式和案例分析.rar(28.19 KB, 下载次数: 1262) 二,XBAR-R管制图分析( X-R Control Chart)图中的Rbar/d2 算法 XBAR-R管制图分析( X-R Control Chart):由平均数管制图与全距管制图组成。 ●品质数据可以合理分组时,可以使用X管制图分析或管制制程平均;使用R管制图分析制程变异。 ●工业界最常使用的计量值管制图。

关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考帖子下面的表格三,XBAR-s管制图分析( X-sControl Chart)中的Sbar/C4算法 XBAR-S 管制图分析( X-S Control Chart):由平均数管制图与标准差管制图组成。 ●与X-R管制图相同,惟s管制图检出力较R管制图大,但计算麻烦。 ●一般样本大小n小于等于8可以使用R管制图,n大于8则使用S管制图。 ●有电脑软件辅助时,使用S管制图当然较好。

方差与标准差

.方差与标准差

————————————————————————————————作者:————————————————————————————————日期:

§2、1 方差与标准差审核人:戴蔚 【目标导航】 1.经历刻画数据离散程度的探索过程,感受表示数据离散程度的必要性. 2.掌握方差和标准差的概念,卉计算方差和标准差,理解它们的统计意义. 3.经历探索极差、方差的应用过程,体会数据波动中的极差、方差的求法时以及区别,积累统计经验. 【要点梳理】 1.我们知道极差只能反映一组数据中两个之间的大小情况,而对其他数据的波动情况不敏感. 2.描述一组数据的离散程度可以采取许多方法,在统计中常采用先求这组数据的,再求这组数据与的差的的平均数,用这个平均数来衡量这组数据的波动性大小 3.设在一组数据X1,X2,X3,X4,……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,(X3- )2,……,(X n- )2,,那么我们求它们的平均数,即用S2= . 4.一组数据方差的算术平方根叫做这组数据的。 5.方差是描述一组数据的特征数,可通过比较其大小判断波动的大小,方差说明数据越稳定,6.为什么要这样定义方差? 7.为什么要除以数据的个数n? 8.标准差与方差的区别和联系? 【问题探究】 知识点1.探究计算数据方差和标准差的必要性 例1.质检部门从A、B两厂生产的乒乓球中各抽取了10只,对这些乒乓球的直径进行了检测,结果如下(单位:mm)A厂:40.0 ,39.9 ,40.0 ,40.1 ,40.2 ,39.8 ,40.0 ,39.9 ,40.0 ,40.1 B厂:39.8 ,40.2 ,39.8 ,40.2 ,39.9 ,40.1 ,39.8 ,40.2 ,39.8 ,40.2 思考探索:1、请你算一算它们的平均数和极差? 2、根据它们的平均数和极差,你能断定这两个厂生产的乒乓球直径同样标准吗? 3、观察根据上面数据绘制成的下图,你能发现哪组数据较稳定吗? 直径/mm 直径/mm

标准差

标准差 次数分布中的数据不仅有集中趋势,而且还有离中趋势。所谓离中趋势指的是数据具有偏离中心位置的趋势,它反映了一组数据本身的离散程度和差异性程度。标准差能综合反映一组数据的离散程度或个别差异程度。 例如,甲、乙两班学生各50人,其语文平均成绩都是80分,但甲班最高成绩98分,最低42分,而乙班最高成绩86分,最低60分。初步看出,两班语文成绩是不一样的,甲班学生的语文成绩个别差异程度大、水平参差不齐;而乙班学生的语文成绩差异程度小,语文水平整齐度大些。怎样用标准差这个特征量数来刻画一组数据的差异程度呢?下面介绍标准差的概念及计算。 一、标准差概念与计算 1.标准差定义与计算公式 一组数据的标准差,指的是这组数据的离差平方和除以数据个数所得商的算术平方根。若用S 代表标准差,则标准差的计算公式为: 标准差的平方,称为方差,用S2表示方差。 计算标准差时,首先要计算数据的平均数,接着要计算各数据与平均数之间的离差 平方,即()2,最后由公式(2-5)计算标准差S。 例如,4名儿童的身高分别是110厘米,100厘米,120厘米和150厘米,若求4名儿童身高数据的标准差时,其基本步骤如下: ①求平均数:(厘米) ②求离差平方和: )2=(110―120)2+(100―120)2+(120―120)2+(150―120)2 =100+400+0+900=1400(平方厘米) ③求标准差S:S= (厘米)

这样,我们大体可认为,这4名儿童身高差异程度,从平均角度来看,约相差18.71厘米。 2.标准差的计算中心方法 计算标准差的方法有三种,一是按公式逐步分析计算,如上述所示;二是以列表计算的方式;三是利用计算器或计算机进行计算。下面再举一例说明采用列表方式计算标准差S。 [例7] 已知8 位同学在某图形辨认测验中的成绩数据(见表2-2),计算这组数据的标准差。 [分析解答] 采用列表计算方式,应用公式(2-5)确定数据的标准差,详见表2-2。 表2-2 计算标准差S的示例 - () (1) = (2) () = 标准差在实际中有广泛的用途,同时对深化研究数据也具有重要的作用。如不同班级考试成绩的平均数和标准差,不同年度或不同学科测验分数的平均数和标准差,以及其他体能测试或心理测验数据的平均数和标准差,就是一些具体的应用。后续各章内容的学习,将经常用到平均数、标准差和方差这些概念。 由于标准差计算公式结构适合于代数处理,因此,许多具有统计功能的计算器,都有计算方差和标准差的相应功能。学习者只要花少量时间学习与掌握有关计算器的使用,即可以轻松自如地处理大量数据,求取平均数和标准差。 在利用公式(2-5)手工求标准差时,如表2-2所示,由于平均数有小数,这使计算离差平方的数据更加复杂,小数点的位数加倍增加,同时四舍五入的计算误差以及出错的可能性都有所增加。为克服这个弊病,我们可从公式(2-5)出发,通过代数演算,推导出另一个与公式(2-5)等价的新公式,即公式(2-6)。这一新公式对计算标准差来讲,不用通过计 算平均数以及离差平方和,用原始数据直接计算标准差,因而在许多情况下,具有更简便、准确的特点。其计算公式:

极差.方差与标准差(知识点讲解)

极差.方差与标准差(知识点讲解) 极差、方差与标准差 一、本节知识导学 本节以自主探索为主,并初步体验:对图的观察和分析是科学研究的重要方法。通 过例题发现极差(最大值-最小值)的作用:用来表示数据高低起伏的变化大小;同时也 希望同学们通过深入思考发现极差的不足之处:极差只能反应一组数据中两个极端值之间 的差异情况,对其他数据的波动情况不敏感。因此有必要重新找一个对整组数据的波动情 况更敏感的指标, 构造方差前请同学们注意以下几个方面: 1.为什么要用“每次成绩” 和“平均成绩”相减。 2.为什么要“平方”。 3.为什么“求平均数”比“求和”更好。 同时请同学们意识到:比较两组数据的方差有一个前提条件是,两组数据要一样多。 对于方差的学习,重点在于方差公式的导出和对于方差概念的理解,而不是数字的计算, 应充分利用计算器和计算机去完成繁杂的计算。 对于方差与标准差之间除了计算公式不一样,数量单位也不一样但通过求算术平方根 运算又可以将他们联系在一起。 二、例题 1.不通过计算,比较图中(1)(2)两组数据的平均值和标准差 分析:平均值是反映一组数据的平均水平,标准差是反映一组数据与其平均值的离散 程度。本例不通过计算,从折线图来估算标准差,应先估算平均值的大小。 解:从图(1)(2)中可以看出,两组数据的平均值相等。(图(1)中数据与图(2)中前 10个数据相等, 且图(2)中后几个数据不影响平均值)。 图(1)的标准差比图(2)的标准差大。(因为图(1)中各数据与其平均值离散程 度大,图(2)中前10个数据与其平均值的离散程度与图(1)相同,而后几个数据与其 平均值的离散程度小。因此整体上说图(2)所有数据与其平均值的离散程度小于图(1)。) 2.求下列数据的方差(小数点后保留两位):5,7,9,9,10,11,13,14。 分析:要求方差,必须先求平均数。 解:

标准差σ的4种计算公式

标准差σ的4种计算公式

标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2,Sbar/C4和Minitab中标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2,Sbar/C4和Minitab中的Pooled standard deviation(合并标准差) 做数据分析,经常会碰到提到标准差σ这个概念,关于标准差σ的计算方式,目前,本人知道有4种标准差σ的计算方法,如下: 一,简易标准差σ的计算方式 上面是计算整体的标准差,如果是计算样本的标准差,这里的N, 应该为N-1. 一般情况下,都是计算样本的标准差。关于这个

关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考https://www.360docs.net/doc/ba12283814.html,/thread-476-1-1.html帖子下面的表格 三,XBAR-s管制图分析( X-sControl Chart)中的Sbar/C4算法 XBAR-S 管制图分析( X-S Control Chart):由平均数管制图与标准差管制图组成。

●与X-R管制图相同,惟s管制图检出力较R 管制图大,但计算麻烦。 ●一般样本大小n小于等于8可以使用R管制图,n大于8则使用S管制图。 ●有电脑软件辅助时,使用S管制图当然较好。 关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考https://www.360docs.net/doc/ba12283814.html,/thread-476-1-1.html帖子下面的表格 四,Minitab中所使用的Pooled standard

deviation(合并标准差) Minitab中所使用的Pooled standard deviation,这个标准差的计算和一般的不一样,这个是Minitab默认的,相关的计算公式可以参考《Minitab: Pooled standard deviation》https://www.360docs.net/doc/ba12283814.html,/thread-288-1-1.html Minitab: Pooled standard deviation(合并标准差), Rbar, Sbar Pooled standard deviation(合并标准差) is a way to find a better estimate of the true standard deviation given several different samples taken in different circumstances where the mean may vary between samples but the true standard deviation (precision) is assumed to remain the same. It is calculated by where sp is the pooled standard deviation,

八年级初二数学《极差、方差和规范差》知识点

欢迎阅读 页脚内容 八年级数学《极差、方差和标准差》知识点 极差、方差、标准差都是用来研究一组数据的离散程度,表示一组数据离散程度的指标. 一、定义理解 1、极差 极差是用来反映一组数据变化范围的大小.我们可以用一组数据中的最大值减去最小值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就称为极差. 极差=最大值-最小值 极差仅只表示一组数据变化范围的大小,只对极端值较为敏感,而不能表示其它更多的意义. 2 2S 表 s 23将个数据12x x ,方 例1、甲、乙两支篮球队在一次联赛中,各进行10次比赛得分如下: 甲队:100,97,99,96,102,103,104,101,101,100 乙队:97,97,99,95,102,100,104,104,103,102 (1) 求甲、乙两队的平均分和极差? (2)计算甲、乙两队的方差与标准差,并判断哪支球队发挥更为稳定? 解:(1)3.10010010110110410310296999710010 1)=(=甲+++++++++?x 甲队的极差=104-96=8; 甲队的极差=104-95=9 (2)61.5])3.100100()3.10099()3.100100[(10 12222=甲-++-+-= S

欢迎阅读 页脚内容 甲队的标准差:37.261.5≈; 乙队的标准差:03.321.9≈ 所以,由此可以判断甲队的得分方差小,标准差也相应较小,因此他们在联赛中发挥更为稳定一些. 例2、对10盆同一品种的花施用甲、乙两种花肥,把10盆花分成两组,每组5盆,记录其花期: 甲组:25,23,28,22,27 乙组:27,24,24,27,23 (1)10盆花的花期最多相差几天? (2)施用何种花肥,花的平均花期较长? (3)施用哪种保花肥效果更好? 分析:花期的极差就是花期最多相差的天数,花的平均花期就是分别求得甲、乙两组数据的平 得2甲S 1.2.0, 3.4. 5.. 6.x

方差、标准差、均方差、均方误差的区别及意义

方差、标准差、均方差、均方误差的区别及意义 百度百科上的方差定义如下: (方差)是用概率论和统计方差来度量随机变量或一组数据的离散程度概率论中的方差用来衡量随机变量与其数学期望(即平均值)之间的偏离程度统计学中的方差(样本方差)是每个数据与其平均值之差的平方和的平均值在许多实际问题中,研究方差,即偏离的程度具有重要意义。如果 看这样一段文字,可能会有点费解。首先,从公式开始。对于一组随机变量或统计数据, 的期望值用E(X)表示,即随机变量或统计数据的平均值, ,然后在找到期望值之前将每个数据与平均值之间服从正态分布。那么我们就不能通过方差直接确定学生偏离平均值多少分。通过标准差,我们可以直观地得到学生分数分布在0.6826范围内的概率,大约等于34.2%*2 3,均方差是多少? 标准偏差,在中国环境中通常也称为均方误差,不同于均方误差(均方误差 是距离每个数据真实值的平方的平均值,即误差平方的平均值)。计算公式在形式上接近方差。它的根叫做均方根误差,在形式上接近标准偏差)。标准偏差是偏离平均值的平方的平均值后的平方根,用σ

表示标准差是方差的算术平方根 从上面的定义,我们可以得到以下几点:1 .均方偏差是标准偏差,标准偏差是标准偏差2,均方误差不同于均方误差 3,均方误差是距离每个数据真实值的平方和的平均值 。例如,我们想测量房间的温度,不幸的是我们的温度计不够精确。因此,有必要测量5次以获得一组数据[x1,x2,x3,x4,x5]。假设温度的实际值是x,数据和实际值之间的误差e是x-Xi ,那么均方误差MSE= 一般来说,均方误差是数据序列和平均值之间的关系,而均方误差是数据序列和实际值之间的关系,所以我们只需要了解实际值和平均值之间的关系

极差、方差与标准差-边讲边练(含答案)-

极差、方差与标准差 学习目标 1.理解极差、方差、标准差可以用来表示一组数据的波动情况,?知道三个统计量各自的长处与不足. 2.学会用极差、方差与标准差来处理数据. 3.会用计算器(计算机)求方差和标准差. 知识网络 背景材料 1.反映一组数据集中程度的指标有哪些? 2.如何反映一组数据的离散程度?反映一组数据离散程度的量有哪些? 3.什么是极差?什么是方差?什么是标准差?方差与标准差的关系是什么? 预习反馈 1.极差是,它反映了.

2.方差是标准差的,如果一组数据的方差是3,那么它的标准差是. 知识要点详解 1.表示一组数据离散程度的指标 (1)极差 用一组数据中的最大数据减去最小的数据所得到的差来反映这组数据的变化范围,这个差就称为极差. (2)方差 ①定义 一组数据中各数据与这组数据的平均数的差的平方和的平均数叫做这组数据的方差. ②方差的意义 方差是反映一组数据波动大小的量,它表示的是一组数据偏离平均值的情况上.方差越大,数据组的波动就越大. ③方差的计算公式 数据x1,x2,x3, …n的方差是 S2=1 (x1-x)2+(x2-x)2+(x3-x)2+…+(x) n 注意:①上面的计算公式是一般情况下计算方差的办法;

②当数据组中的数据个数比较少且绝对值比较小时,又可以采用下面的公式来计算方差: [(x122232+…2)x2] S2=1 n ③如果数据组中的每一个数比较接近于常数a时,?也可以采用下面的公式计算方差: 1 [(x`12`22`32+…`2)x`2](其中x1`、x2`、x3`……`分别n 等于x1、x2、x3……,?x`是数据组x1`、x2`、x3`……`的平均数)(3)标准差 方差的算术平方根叫做标准差. 标准差和方差一样,也是反映一组数据波动大小的指标.同样,标准差越大,数据组的波动就越大. 触类旁通 1.求数据组9、10、11、12的方差.

如何理解方差和标准差的意义

如何理解方差和标准差的意义? 随机变量X的方差为: ,方差的平方根称为标准差,它描述随机变量取值与其数学期望值的离散程度,描述随机变量稳定与波动,集中与分散的状况。标准差大,则随机变量不稳定,取值分散,预期数学期望值的偏离差大,在量纲上它与数学期望一致。 在实际问题中,若两个随机变量X,Y,且E(X),E(Y)或比较接近时,我们常用来比较这两个随机变量。方差值大的,则表明该随机变量的取值较为离散,反之则表明他较为集中。同样,标准差的值较大,则表明该随机变量的取值预期期望值的偏差较大,反之,则表明此偏差较小。随机变量X的数学期望和方差有何区别和联系? 随机变量X的数学期望E(X)描述的是随机变量X的平均值,而方差刻画的是随机变量X与数学期望的平均离散程度。方差大,则随机变量X与数学期望的平均离散程度大,随机变量X 取值在数学期望附近分散;方差小,则随机变量X与数学期望的平均离散程度小,随机变量X取值在数学期望附近集中。 方差是用数学期望来定义的,方差是随机变量X函数的数学期望,所以,由随机变量函数的数学期望的计算公式我们得到: 若X为离散型,则有(2.3) 若X为连续型,则有(2.4) 在实际问题中,我们经常用来计算方差。由此可以得到:随机变量X与数学期望不存在,则方差一定不存在。 若随机变量X与数学期望存在,方差也可能不存在。 切比雪夫不等式的意义是什么?有哪些应用? 切比雪夫不等式有两种等价形式的表达形式:或。它反映了随机变量在数学期望的邻域的概率不小于。如果随机变量的分布不知道,只要知道它的数学期望和方差,我们就可以利用切比雪夫不等式估计概率。 它的应用有以下几个方面: 已知数学期望和方差,我们就可以利用切比雪夫不等式估计在数学期望的邻域的概率。 已知数学期望和方差,对确定的概率,利用切比雪夫不等式求出,从而得到所需估计区间的长度。 对n重贝努力试验,利用切比雪夫不等式可以确定试验次数。 它是推导大数定律和其他定理的依据。 解题的具体步骤: 首先,根据题意确定恰当的随机变量X,求出数学期望E(X)与D(X); 其次,确定的值, 最后,由切比雪夫不等式进行计算和证明。 注:(一)相关系数的含义 1.相关系数刻画随机变量X和Y之间的什么关系? (1)相关系数也常称为“线性相关系数”。这是因为,实际相关系数并不是刻画了随机变量X和Y之间的“一般”关系的程度,而只是“线性”关系的程度。这种说话的根据之一就在于,当且仅当X和Y有严格的线性关系是才有达到最大值1.可以容易举出例子说明:即使X 和Y有严格的函数关系但非线性关系,不仅不必为1,还可以为0. (2)如果,则解释为:随机变量X和Y之间有一定程度的“线性关系而非严格的线性关系” 2.相关系数刻画了随机变量X和Y之间的“线性相关”程度. 3. 的值越接近1, Y与X的线性相关程度越高;

标准差和标准偏差

标准差和标准偏差 1)首先给出计算公式 标准差:σ=(1) 标准偏差:s =(2)方差就是标准偏差的平方 这下大家就困惑了,这两个公式分别表示什么意义?他们分别在什么情况下用?这两个公式是怎么来的? 2)公式由来 标准差又叫均方差、标准方差,这个大家都不陌生,它是各数据偏离平均数的距离的平均数,是距离均差平方和平均后的方根,用σ表示。。说白了就是表示数据分本离散度的一个值。计算公式也很好理解,从一开始接触我们用的看的都是这个公式。 那么第二个公式,怎么来的呢?其实标准偏差从样本估计中来的。比如我们有一批数据,共10000个点,他们服从正太分布,很容易计算出它的均值和标准差。在这里我们叫做样本均值和样本标准差。表示如下: 样本均值:1 1n i i X X n ==∑ 样本方差:2211()n n i i s X X n ==-∑ 这两个公式就是大家常用的公式。那么现在我们认为,我们想用采集到的这10000个样本估计数据的真实分布,想要求出其均值μ和方差2σ。 对于均值μ,我们容易通过期望获得:

但是对于方差,我们知道 2 1 2 () n i i X X σ = - ∑ 是服从卡分分布2 1 n χ - 的(这一点请查阅卡分分布的 定义)。因此有下面的公式: 这个公式的第一个等号后面是利用期望的性质,试图构造卡分分布来求解。第二个等号后面是利用卡分分布的均值计算出来的。请自行查阅卡方分布的定义和性质。 这么一来,我们就能看出,X是μ的无偏估计,而2 n s则不是2σ的无偏估计。但是我们 可以通过对样本方差进行重新构造,从而是2 n s就是2σ的无偏估计。我们定义:这样我们重新来求解方差的期望: 这样一来,2s就是2σ的无偏估计,这也就是这个公式的由来。 3)这两个公式的应用。 在实际中,公式(2)用的更多。因为当样本容量比较小的时候,公式(1)会过小的估计实际标准差;如果样本容量较大,公式(1)和公式(2)很接近。这时候公式(1)叫做渐近无偏估计,当然还是比不上公式(2)的无偏估计喽。 看了上面这段话,你可能还不知道该用哪个。其实是这样的:如果我们想求一批数据的标准差,那么自然就用公式(1)。如果我们是利用现在的样本估计真实的分布,那么就用公式(2)。 4)在EXCEL中,方差是VAR(),标准偏差是STDEV(),函数里解释是基于样本,分母是除的N-1,其实就是公式(2)。还有个VARP()和STDEVP(),基于样本总体,分母是N,也就是说你关注的就是这批数据。 在Excel透视表中 标准偏差为=STDEVA()

《方差与标准差》教案

2.2 方差与标准差(教案) 学习目标: 1、了解方差的定义和计算公式。 2. 理解方差概念的产生和形成的过程。 3. 会用方差计算公式来比较两组数据的波动大小。 4. 经历探索极差、方差的应用过程,体会数据波动中的极差、方差的求法时以及区别,积累统计经验。 学习重、难点 重点:方差产生的必要性和应用方差公式解决实际问题。掌握其求法, 难点:理解方差公式,应用方差对数据波动情况的比较、判断。 学习过程 一、情景创设: 乒乓球的标准直径为40mm ,质检部门从A 、B 两厂生产的乒乓球中各抽取了10只,对这些乒乓球的直径了进行检测。结果如下(单位:mm ): A 厂:40.0,39.9,40.0,40.1,40.2,39.8,40.0,39.9,40.0,40.1; B 厂:39.8,40.2,39.8,40.2,39.9,40.1,39.8,40.2,39.8,40.2. 你认为哪厂生产的乒乓球的直径与标准的误差更小呢? (1) 请你算一算它们的平均数和极差。 (2) 是否由此就断定两厂生产的乒乓球直径同样标准? 今天我们一起来探索这个问题。 探索活动 通过计算发现极差只能反映一组数据中两个极值之间的大小情况,而对其他数据的波动情况不敏感。让我们一起来做下列的数学活动 算一算 把所有差相加,把所有差取绝对值相加,把这些差的平方相加。 想一想 你认为哪种方法更能明显反映数据的波动情况? 二、新知讲授: 讲授新知: (一)方差 定义:设有n 个数据n x x x ,,, 21,各数据与它们的平均数的差的平方分别是 2221)()(x x x x --,,…,, , 2)(x x n -我们用它们的平均数,即用 ])()()[(1222212x x x x x x n x n -++-+-= 来衡量这组数据的波动大小,并把它叫做这组数据的方差(variance ),记作2s 。 意义:用来衡量一批数据的波动大小 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

强度标准差计算公式

直接转的:看看对你有帮助没有。 Sfcu=[(∑ fcu?i2-n?mfcu2)/(n-1)]1/2 公式表述显示不明,用语言表述下,即公式中的2和1/2都应为上角表,分别表示平方和根号(开平方)。 语言表述如下:fcu.i的平方求和再减去n 乘以fcu平均值的平方,用他们的差再除以(n-1)这样得出的除数开方;也可以是fcu.i-fcu平均值差的平方求和得出的数再除以(n-1)这样得出的除数开方。当Sfcu<0.06fcu,k时,取Sfcu=0.06fcu,k 具体参数表述如下: fcu,k一混凝土立方体抗压强度标准值 fcu为设计强度标准值 mfcu为平均值 n为试块组数 Sfcu为n组试块的强度值标准差 fcu.i : 第i组试块的立方体抗压强度值

在线规范网https://www.360docs.net/doc/ba12283814.html, 协助网站:给排水On Line 5.4 混凝土强度换算及推定 5.4.1 混凝土强度换算值可采用以下三类测强曲线计算: 1 统一测强曲线:由全国有代表性的材料、成型养护工艺配制的混凝土试件,通过试验所建立的曲线。其允许的强度平均相对误差(δ)应为±15.0%,相对标准差(er)不应大于18.0%。 2 地区测强曲线:由本地区常用的材料、成型养护工艺配制的混凝土试件,通过试验所建立的曲线。其允许的强度平均相对误差(δ)应为±14.0%,相对标准差(er)不应大于17.0%。 3 专用测强曲线:由与结构或构件混凝土相同的材料、成型养护工艺配制的混凝土试件,通过试验所建立的曲线。其允许的强度平均相对误差(δ)应为±12.0%,相对标准差(er)不应大于14.0%。 4 平均相对误差(δ)和相对标准差(er)的计算应符合本规程附录F的规定。 5 各检测单位应按专用测强曲线、地区测强曲线、统一测强曲线的次序选用测强曲线。 5.4.2 地区和专用测强曲线应与制定该类测强曲线条件相同的混凝土相适应,不得超出该类测强曲线的适用范围。应经常抽取一定数量的同条件试件进行校核,当发现有显著差异时,应及时查找原因,并不得继续使用。 5.4.3 符合下列条件的混凝土应采用本规程附录G进行测区混凝土强度换算: 1 混凝土采用的材料、拌和用水符合国家现行的有关标准; 2 不掺引气型外加剂; 3 采用普通成型工艺; 4 采用符合现行的《铁路混凝土与砌体工程施工质量验收标准》(TB10424)规定的模板; 5 自然养护或蒸汽养护出池后经自然养护7d以上,且混凝土表层为干燥状态; 6 龄期为14~1000d; 7 抗压强度为10~60MPa。 5.4.4 当有下列情况之一时,测区混凝土强度值不得按本规程附录G换算,但可制定专用测强曲线或通过试验进行修正,专用测强曲线的制定方法宜符合本规程附录F的有关规定:

计算全距 平均差 方差和标准差

计算全距、平均差、方差和标准差 一、全距 R(range) 全距是一组数据中的最大值(maximum)与该组数据中最小值(minimum)之差,又称极差。 R=Xmax-Xmin 一般用于研究的预备阶段,用它检查数据的分布范围,以便确定如何进行统计分析 原始数据计算公式 三、四分位差(Quartile) 四分位差是第一个四分位数与第三个四分位数之差计算公式为 Q=Q 3-Q 1 四、方差与标准差 方差:又称为变异数、均方,是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值,是表示一组数据离散程度的统计指标。 样本的方差用表示,总体的方差用表示。 标准差是方差的算术平方根。一般样本的标准差用 S 表示,总体的标准差用表示。 标准差和方差是描述数据离散程度的最常用的差异量。 分组数据方差与标准差的计算公式 方差与标准差的性质 ?方差是对一组数据中各种变异的总和的测量,具有可加性和可分解性特点。 ?标准差是一组数据方差的算术平方根,它不可以进行代数计算,但有以下特性: 总体方差、标准差或者方差、标准才差的合成 ?方差具有可加性的特点。当已知几个小组数据的方差或标准差时,可

以计算几个小组联合在一起的总的方差或标准差。 ?需要注意的是,只有在应用同一种观测手段,测量的是同一种特质,只是样本不同的数据时,才能计算合成方差或标准差。 方差和标准差的优点: 方差与标准差是表示一组数据离散程度的最好指标,其值越大,离散程度越大。 应用方差和标准差表示一组数据的离散程度,须注意必须是同一类数据(即同一种测量工具的测量结果),而且被比较样本的水平比较接近。 优点: ?反应灵敏。每个数据发生变化,方差与标准差也随之变化 ?有一定计算公式的严密确定 ?容易计算 ?受抽样变动的影响小 ?简单明了 ?方差具有可加性(区分变异源,组间/组内) 五、差异系数(coefficient of variation) 差异系数指标准差与其算术平均数的百分比,它是没有单位的相对数。用CV表示。 何种情况下运用差异系数: ?两个或两个以上样本所测特质不同,即所使用的观测工具不同,如何比较两者的离散程度? ?即使使用同一种观测量具,但样本水平相差较大,如何比较其离散程度? 差异系数的作用 ?比较不同单位资料的差异程度 ?比较单位相同而平均数相差较大的两组资料的差异程度 ?可判断特殊差异情况

方差、标准差、均方差、均方误差的区别及意义

一、百度百科上方差是这样定义的: (variance)是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。统计中的方差(样本方差)是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。 看这么一段文字可能有些绕,那就先从公式入手, 对于一组随机变量或者统计数据,其期望值我们由E(X)表示,即随机变量或统计数据的均值, 然后对各个数据与均值的差的平方求和,最后对它们再求期望值就得到了方差公式。 这个公式描述了随机变量或统计数据与均值的偏离程度。 二、方差与标准差之间的关系就比较简单了

根号里的内容就是我们刚提到的 那么问题来了,既然有了方差来描述变量与均值的偏离程度,那又搞出来个标准差干什么呢 发现没有,方差与我们要处理的数据的量纲是不一致的,虽然能很好的描述数据与均值的偏离程度,但是处理结果是不符合我们的直观思维的。 举个例子:一个班级里有60个学生,平均成绩是70分,标准差是9,方差是81,成绩服从正态分布,那么我们通过方差不能直观的确定班级学生与均值到底偏离了多少分,通过标准差我们就很直观的得到学生成绩分布在[61,79]范围的概率为,即约等于下图中的%*2 三、均方差、均方误差又是什么

标准差(Standard Deviation),中文环境中又常称均方差,但不同于均方误差(mean squared error,均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数,也即误差平方和的平均数,计算公式形式上接近方差,它的开方叫均方根误差,均方根误差才和标准差形式上接近),标准差是离均差平方和平均后的方根,用σ表示。标准差是方差的算术平方根。 从上面定义我们可以得到以下几点: 1、均方差就是标准差,标准差就是均方差 2、均方误差不同于均方误差 3、均方误差是各数据偏离真实值的距离平方和的平均数 举个例子:我们要测量房间里的温度,很遗憾我们的温度计精度不高,所以就需要测量5次,得到一组数据[x1,x2,x3,x4,x5],假设温度的真实值是x,数据与真实值的误差 e=x-xi 那么均方误差MSE= 总的来说,均方差是数据序列与均值的关系,而均方误差是数据序列与真实值之间的关系,所以我们只需要搞清楚真实值和均值之间的关系就行了。

方差和标准差 知识讲解

方差和标准差——知识讲解 责编:杜少波 【学习目标】 1. 了解方差和标准差的概念,会计算简单数据的方差,体会它们刻画数据离散程度的意义; 2. 知道可以通过样本的方差来推断总体的方差.能解释统计结果,根据结果作出简单的判断和预测; 3. 能综合运用统计知识解决一些简单的实际问题. 【要点梳理】 要点一、方差和标准差 1.方差 在一组数据12,,n x x x …,中,设它们的平均数是x ,各数据与平均数的差的平方的平均数()[] 222212 )(...)(1 x x x x x x n S n -++-+-= 叫做这组数据的方差. 方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定. 要点诠释: (1)方差反映的是一组数据偏离平均值的情况. 方差越大,稳定性越差;反之,则稳定性越好. (2)一组数据的每一个数都加上(或减去)同一个常数,所得的一组新数据的方差不变. (3)一组数据的每一个数据都变为原来的k 倍,则所得的一组新数据的方差变为原来的2 k 倍. 2.标准差 一般地,一组数据的方差的算术平方根 称为这组数据的标准差. 要点诠释: (1)标准差的数量单位与原数据一致. (2)一组数据的方差或标准差越小,这组数据的离散程度越小,这组数据就越稳定. 要点二、方差和标准差的联系与区别 联系:方差和标准差都是用来衡量一组数据偏离平均数的大小(即波动大小)的指标,常用来比较两组数据的波动情况. 区别:方差是用“先平均,再求差,然后平方,最后再平均”的方法得到的结果,主要反映整组数据的波动情况,是反映一组数据与其平均值离散程度的一个重要指标,每个数据的变化都将影响方差的结果,是一个对整组数据波动情况更敏感的指标. 在实际使用时,往往计算一组数据的方差,来衡量一组数据的波动大小. 方差的单位是原数据单位的平方,而标准差的单位与原数据单位相同. 【典型例题】 类型一、方差和标准差 1. 一组数据-2,-1,0,1,2的方差是( ) A .1 B .2 C .3 D .4

极差方差标准差

20.2 数据的波动程度 20.2.1极差 教学目标 1、理解极差的定义,知道极差是用来反映数据波动范围的一个量 2、会求一组数据的极差 重点、难点和难点的突破方法 1、重点:会求一组数据的极差 2、难点:本节课内容较容易接受,不存在难点。 例习题的意图分析 教材P151引例的意图 (1)、主要目的是用来引入极差概念的 (2)、可以说明极差在统计学家族的角色——反映数据波动范围的量 (3)、交待了求一组数据极差的方法。 课堂引入: 引入问题可以仍然采用教材上的“乌鲁木齐和广州的气温情”为了更加形象直观一些的反映极差的意义,可以画出温度折线图,这样极差之所以用来反映数据波动范围就不言而喻了。 例习题分析 本节课在教材中没有相应的例题,教材P152习题分析 问题1 可由极差计算公式直接得出,由于差值较大,结合本题背景可以说明该村贫富差距较大。问题 2 涉及前一个学期统计知识首先应回忆复习已学知识。问题3答案并不唯一,合理即可。 随堂练习: 1、一组数据:473、865、368、774、539、474的极差是,一组数据1736、1350、-2114、-1736的极差是 . 2、一组数据 3、-1、0、2、X的极差是5,且X为自然数,则X= . 3、下列几个常见统计量中能够反映一组数据波动范围的是() A.平均数 B.中位数 C.众数 D.极差 4、一组数据X 1、X 2 …X n 的极差是8,则另一组数据2X 1 +1、2X 2 +1 (2) n +1 的极差是() A. 8 B.16 C.9 D.17 答案:1. 497、3850 2. 4 3. D 4.B 七、课后练习: 1、已知样本9.9、10.3、10.3、9.9、10.1,则样本极差是() A. 0.4 B.16 C.0.2 D.无法确定 在一次数学考试中,第一小组14名学生的成绩与全组平均分的差是2、3、-5、 10、12、8、2、-1、4、-10、-2、5、5、-5,那么这个小组的平均成绩是() A. 87 B. 83 C. 85 D无法确定 3、已知一组数据2.1、1.9、1.8、X、2.2的平均数为2,则极差是。 4、若10个数的平均数是3,极差是4,则将这10个数都扩大10倍,则这组数据的平均数是,极差是。

极差、方差与标准差及章小结

【模拟试题】(答题时间:80分钟) 一、填空题 1. 某出租车公司在“五一”长假期间平均每天的营业额为5万元,由此推断该出租车公司五月份的总营业额约为5×31=155万元.根据所学的统计知识,你认为这样的推断是否合理?答:.(填“合理”或“不合理”) 2. 为了缓解旱情,我省发射增雨火箭,实施增雨作业.在一场降雨中,某县测得10个面 那么该县这10个区域的平均降雨量为mm. 3. 学校举行歌咏比赛,分两场举行,第一场8名参赛选手的平均成绩为88分,第二场4名参赛选手的平均成绩为94分,那么这12名选手的平均成绩是分. 4. 一射击运动员在一次射击练习中打出的成绩是(单位:环):7,8,9,8,6,8,10,7,这组数据的中位数是,众数是. 5. 有5名同学目测同一本教科书的宽度,产生的误差如下(单位:cm): 0,2,-2,-1,1,那么这组数据的极差为cm. 6. 如图是双龙村的种植情况统计图.从图中可以看出,表示水稻种植面积的扇形的圆心角为. 7. 小明骑自行车的速度是15千米/时,步行的速度是5千米/时,如果小明先骑车2小时,然后步行了3小时,那么他的平均速度为千米/时. 8. 小张和小李练习射击,第一轮10枪打完后两人的成绩如图所示,通常新手的成绩不太稳定,那么根据图中的信息,估计小张和小李两人中新手是. 9. 甲、乙两人进行射击比赛,在相同条件下各射击10次.他们的平均成绩均为7环,10次射击成绩的方差分别是S2甲=3,S2乙=1.2.那么成绩较为稳定的是.(填“甲”或“乙”)10. 数据l1,12,13,14,15的方差是,标准差是. 二、选择题 11. 数据13,19,35,97,96,26的极差为() A. 6 B. 13 C. 83 D. 84 12. 有6个数,它们的平均数是12,如果在这组数中再添加一个数5,那么这7个数的平均数是()

相关文档
最新文档