频率分布直方图与茎叶图的应用
频率分布直方图与茎叶图..

(1)极差为67-28=39,取组距为5,分为8 组. 样本频率分布表:
分 组 频数 频率 [27,32) 3 0.06 [32,37) 3 0.06 [37,42) 9 0.18 [42,47) 16 0.32 [47,52) 7 0.14 [52,57) 5 0.10 [57,62) 4 0.08 [62,67] 3 0.06 合 计 50 1.00
合计
频数
4 8 15 22 25 15 5 4 2 100
频率
0.04
0.08 0.15
0.22 0.25 0.15
0.05 0.04 0.02
1
组距=0.5
频率/组距 0.08 0.16 0.3 0.44 0.5 0.3 0.1 0.08 0.04 2.00
第 频率/组距 (组距=0.5) 五 步: 0.6
出总体上在20—60元之间其 0.024
频率分布直方图如右图所示 0.01
,为具体了解同学们购买课
外读物的具体情况,按支出 的情况进行分层抽样,抽出
元 20 30 40 50 60
一个容量为100的样本进行分
析,其中支出在 [50,60)
元的同学应抽取 30 人。
课堂测试:
例1.关于频率分布直方图中小长方形的高说法,
(2)样本频率分布直方图:
频率 组距
0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 0.01
O 27 32 37 42 47 52 57 62 67
年龄
(3)因为0.06+0.18+0.32+0.14=0.7, 故年龄在32~52岁的知识分子约占70%.
理论迁移 2 频率
某校共有5000名学生,该校 组距 学生每月课外读物方面的支 0.036
茎叶图的应用

新课讲授
初中我们学过用平均数、众数和中位数反映总体的水平,用方差考察稳定程度。
我们还有一种简易的方法,就是将这些数据有条理的列出来,从中观察数据的分布情况, 这种方法就是茎叶图。
制作茎叶图的方法 将所有两位数的十位数字作为“茎”,个位数字作为“叶”,茎相同者共用一个茎,茎按 从小到大的顺序从上向下列出,共茎的叶一般按从大到小(或从小到大)的顺序同行列出。
3、茎叶图便于记录和表示; 4、不足的是其分析只是粗略的,对差异不大的两组数据不易分析;表示三位 数以上的数据时不够方便;
例2:甲、乙两篮球运动员上赛季每场比赛的得分如下,试比较这两位运动 员的得分水平: 甲 12,15,24,25,31,31,36,36,37,39,44,49,50 乙 8,13,14,16,23,26,28,33, 38,39,51,33,29
例1:某篮球运动员在某赛季各场比赛的得分情况如下:12,15,24,25,31, 31,36,36,37,39,44,49,50
茎叶图:
1 2
25
45
116679
茎:十位 数字
3
4 5
叶:表示个位 数字
49
0
注: 1、重复出现的数据要重复记录,不能遗漏;特别是“叶”部分;
2、所有的信息都可以从这个茎叶图中得到;
• 1.将每个数据分为茎(高位)和叶(低位)两部分,在此例中,茎为十位上的数字,叶 为个位上的数字。 • 2.将最小茎和最大茎之间的数按大小次序排成一列。 • 3.将各个数据的叶按读数次序(或按大小次序)写在其茎的左(右)侧。
图形 频率分布 直方图
小结 优点 1)易表示大量数据 2)直观地表明分布地 情况 1)无信息损失
缺点 丢失一些 信息 只能处理样本
高考数学易错题10.2 统计图表的应用-2019届高三数学提分精品讲义

专题十概率、统计问题二:统计图表的应用一、考情分析统计图表有频率分布直方图、茎叶图、折线图、条形图、饼形图、雷达图等,它们广泛应用于实际生活之中,也是历年高考的热点,求解此类的关键是由图表读出有用的数据,再根据数据进行分析.二、经验分享1.明确频率分布直方图的意义,即图中的每一个小矩形的面积是数据落在该区间上的频率,所有小矩形的面积和为1.学科-网2.对于统计图表类题目,最重要的是认真观察图表,从中提炼有用的信息和数据.由茎叶图可以清晰地看到数据的分布情况,这一点同频率分布直方图类似.它优于频率分布直方图的第一点是从茎叶图中能看到原始数据,没有任何信息损失,第二点是茎叶图便于记录和表示.其缺点是当样本容量较大时,作图较烦琐.3.频率分布直方图是高考考查的热点,考查频率很高,题型有选择题、填空题,也有解答题,难度为低中档.用样本频率分布来估计总体分布的重点是频率分布表和频率分布直方图的绘制及用样本频率分布估计总体分布;难点是频率分布表和频率分布直方图的理解及应用.在计数和计算时一定要准确,在绘制小矩形时,宽窄要一致.通过频率分布表和频率分布直方图可以对总体作出估计.频率分布直方图的纵坐标为频率/组距,每一个小长方形的面积表示样本个体落在该区间内的频率;条形图的纵坐标为频数或频率,把直方图视为条形图是常见的错误.三、知识拓展统计图是利用点、线、面、体等绘制成几何图形,以表示各种数量间的关系及其变动情况的工具。
表现统计数字大小和变动的各种图形总称。
其中有条形统计图、扇形统计图、折线统计图、象形图等。
在统计学中把利用统计图形表现统计资料的方法叫做统计图示法。
其特点是:形象具体、简明生动、通俗易懂、一目了然。
其主要用途有:表示现象间的对比关系;揭露总体结构;检查计划的执行情况;揭示现象间的依存关系,反映总体单位的分配情况;说明现象在空间上的分布情况。
一般采用直角坐标系.横坐标用来表示事物的组别或自变量x,纵坐标常用来表示事物出现的次数或因变量y;或采用角度坐标(如圆形图)、地理坐标(如地形图)等。
2018届高考数学分类练习 第72练 用样本估计总体 含答案

一、选择题1.对于一组数据x i (i =1,2,3,…,n),如果将它们改变为x i +C(i =1,2,3,…,n),其中C ≠0,则下列结论正确的是( )A .平均数与方差均不变B .平均数变,方差保持不变C .平均数不变,方差变D .平均数与方差均发生变化2.甲、乙两位运动员在5场比赛的得分情况如茎叶图所示,记甲、乙两人的平均得分分别为x甲,x 乙,则下列判断正确的是( )A.x甲>x 乙;甲比乙成绩稳定B.x 甲>x 乙;乙比甲成绩稳定C.x 甲<x 乙;甲比乙成绩稳定D.x甲<x乙;乙比甲成绩稳定3.容量为100的样本数据,按从小到大的顺序分为8组,如下表:89第三组的频数和频率分别是( ) A .14和0.14 B .0.14和14 C.114和0.14 D.13和1144.(2016·全国丙卷)某旅游城市为向游客介绍本地的气温情况,绘制了一年中各月平均最高气温和平均最低气温的雷达图.图中A 点表示十月的平均最高气温约为15 ℃,B 点表示四月的平均最低气温约为5 ℃.下面叙述不正确的是( )A .各月的平均最低气温都在0 ℃以上B.七月的平均温差比一月的平均温差大C.三月和十一月的平均最高气温基本相同D.平均最高气温高于20 ℃的月份有5个5.某班级统计一次数学测试后的成绩,并制成了如下的频率分布表,根据该表估计该班级的数学测试平均分为( )A.80 B.81C.82 D.836.为了研究某药品的疗效,选取若干名志愿者进行临床试验,所有志愿者的舒张压数据(单位:kPa)的分组区间为[12,13),[13,14),[14,15),[15,16),[16,17],将其按从左到右的顺序分别编号为第一组,第二组,…,第五组,如图是根据试验数据制成的频率分布直方图.已知第一组与第二组共有20人,第三组中没有疗效的有6人,则第三组中有疗效的人数为( )A.6 B.8。
茎叶图 (2)

高中数学新课程中茎叶图的考点茎叶图又称“枝叶图”,与频率分布直方图一样,都是用来表示样本数据的一种统计图。
通常我们将数的大小基本不变或者变化不大的位作为“茎”,将变化大的位作为“叶”。
1.茎叶图的书写规则书写规则是:“茎”一般要求按照从小到大的顺序从上到下列出。
公用“茎”的“叶”一般也按照从小到大的顺序同行列出,注意重复的项也必须写上。
2.特点图形形状的特点:(1)若图形扁而宽,则说明整体的样本数据集中,样本数据的差异性不大。
(2)若图形长而窄,则说明样本数据比较分散,标准差较大,距组较大。
3.优缺点同频率分布直方图比较,茎叶图中所有的原始数据都可以得到。
并且在以后新增加数据的时候容易修改,但直方图这样操作起来就很困难了。
茎叶图也有其缺点,就是当样本数据比较多的时候,很难进行此操作。
如果我们将茎叶图的茎和叶按逆时针方向旋转90度,得到的是一个没有坐标的直方图。
通过此操作,很容易求出各个数据段的频率分布或频率百分比。
下面我们通过几个例子来阐述上述问题。
例1右图是根据某校10位高一同学的身高(单位:cm)画出的茎叶图。
其中左边两位数字从左到右的分别表示学生身高的百位数字和十位数字,15 5 5 7 8 右边的数字表示学生身高的个位数字,从图中可以得到这10个同学16 1 3 3 5身高的中位数是()17 1 2A.161cm B. 162cm C.163cm D.164cm解析:15 ∣5表示身高155cm。
这10个数字分别是:155cm、155cm、157cm、158cm、161cm、163c m、163cm、165cm、171cm、172cm。
所以中位数为 =162cm。
评注:由样本数据来求样本的中位数,一般先将所有的数据按从小到大排序。
若个数为奇数则取正中间一个,若个数为偶数,则取中间两个数的平均值。
茎叶图的优点就是对数据不需要排序,可以快速的求出统计量。
例2某中学高一(1)班中段考试数学成绩的茎叶图如右图所示,那么优秀率(90分以上)和最低分分别是() 5 1235A.15%,15B.15%,51 6 023*******C.10%,51D.10%,15 7 122345556677898 023367789 1245解析:我们可以将茎叶图转化为样本数据,可以知道最低分为51分。
判断离散趋势最常用的方法

判断离散趋势最常用的方法在统计学中,判断离散趋势最常用的方法包括茎叶图、箱线图、频率分布表及直方图、累积频率曲线等。
这些方法可以帮助我们判断数据的离散程度、分布形态以及异常值等情况。
下面将逐一对这些方法进行详细介绍。
首先,茎叶图是一种简单而直观的图形展示方法。
它通过将数据的十位和个位数分别绘制在纵轴和横轴上,用直线连接各个叶子,从而构成茎叶图。
茎叶图可以直观地显示出数据的分布情况,特别是对于小型数据集来说。
通过观察茎叶图,我们可以快速判断数据的离散程度以及是否存在异常值。
其次,箱线图是一种较为常用的描述统计方法,通过绘制数据的五数概括(最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值)和异常值情况,直观地展示数据的分布情况。
在箱线图中,箱体代表数据的四分位距,上下边界为上下四分位数加减1.5倍的四分位距,异常值则用小圆点表示。
箱线图可以帮助我们判断数据的离散情况,特别是异常值的存在。
频率分布表及直方图是一种将数据分组统计的方法。
频率分布表将数据按照一定的区间范围进行划分,并统计各个区间内的观测频数。
而直方图是在频率分布表的基础上,通过绘制矩形条形图来展示数据的分布情况。
直方图的横轴为数据的区间范围,纵轴为频数或频率。
通过观察频率分布表及直方图,我们可以判断数据的分布形态(如对称、偏态、峰态)以及离散程度。
直方图还可以帮助我们直观地比较不同样本或不同群体之间的差异。
最后,累积频率曲线是描述数据分布情况的一种图形方法。
它是在频率分布表的基础上,将各个区间的频数累加得到累积频数,并绘制成曲线图。
累积频率曲线可以直观地展现数据的累积分布情况,帮助我们判断数据的集中程度和离散程度。
特别是在比较多个样本或多个群体之间的分布差异时,累积频率曲线是一种常用的分析工具。
综上所述,茎叶图、箱线图、频率分布表及直方图、累积频率曲线是判断离散趋势最常用的方法。
不同的方法可以从不同的角度帮助我们分析数据的特征,并提供直观的图形展示。
高中数学频率分布直方图

频率分布直方图作频率分布直方图的方法为:(1)把横轴分成若干段,每一线段对应一个组的组距;(2)以此线段为底作矩形,它的高等于该组的组距频率,这样得出一系列的矩形;(3)每个矩形的面积恰好是该组上的频率.频率折线图:如果将频率分布直方图中各相邻的矩形的上底边的中点顺次连接起,就得到一条折线,称这条折线为本组数据的频率折线图.作茎叶图的方法是:将所有两位数的十位数字作为“茎”,个位数字作为“叶”,茎相同者共用一个茎,茎按从小到大的顺序从上向下列出,共茎的叶一般按从大到小(或从小到大)的顺序同行列出.知识点1:利用频率分布直方图分析总体分布例题1: 2000辆汽车通过某一段公路时的时速的频率分布直方图如右图所示,时速在[50,60)的汽车大约有 A .30辆 B .60辆 C .300辆 D .600辆变式:某工厂对一批产品进行了抽样检测.右图是根据抽样检测后的产品净重(单位:克)数据绘制的频率分布直方图,其中产品净重的范围是 [96,106],样本数据分组为[96,98),[98,100),[100,102),[102,104),[104,106],已知样本中产品净重小于100克的个数是36,则样本中净重大于或等于98克并且小于104克的产品的个数是A.90B.75C. 60D.45变式:某初一年级有500名同学,将他们的身高(单位:cm )数据绘制成频率分布直方图(如图),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30人参加一项活动,则从身高在[)130,140内的学生中选取的人数为 .知识点2:用样本分估计总体例题2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):61,76,70,56,81,91,92,91,75,81,88,67,101,103,95,91,77,86,81,83,82,82,64,79,86,85,75,71,49,45,96 98 100 102 104 106 0.1500.125 0.1000.0750.050 克 频率/组距100 110 120130 140 150 身高频率|组距0.0050.0100.020a0.035(Ⅰ) 完成频率分布表;(Ⅱ)作出频率分布直方图;(Ⅲ)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。
了解概率与统计中的频率分布与直方

了解概率与统计中的频率分布与直方了解概率与统计中的频率分布与直方图频率分布与直方图是统计学中常用的概念与工具,能够对一组数据的分布进行可视化和分析。
本文将介绍频率分布与直方图的基本概念、用途和绘制方法。
一、频率分布在统计学中,频率分布是指用统计变量(如身高、成绩等)的取值及其出现的频次来描述数据的分布情况。
频率分布能够帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度以及可能存在的异常值。
以成绩为例,我们可以统计某班级同学的考试成绩,并将不同成绩段的频次进行统计和展示。
例如,我们可以将成绩分为60-69分、70-79分、80-89分、90-100分四个区间,然后统计每个区间的频次,得到频数分别为10、20、15、5。
这样,我们就得到了成绩的频率分布。
二、直方图直方图是一种常用的统计图表,用于展示数据的频率分布。
它以横轴表示数据的取值范围或分组区间,纵轴表示对应的频率或频次。
直方图的特点是柱状图的柱子相邻且不重叠,且柱子的高度表示频率或频次的大小。
绘制直方图的步骤如下:1. 对数据进行分组。
根据数据的范围和分布情况,确定合适的分组区间和组数。
通常可以使用等距分组或者等频分组的方法。
2. 统计每个分组的频次或频率。
计算每个分组中数据的个数或百分比。
3. 绘制直方图。
在纵轴上表示频率或频次,在横轴上表示分组区间或数据的取值范围。
绘制柱形图,每根柱子的宽度为分组区间的宽度,高度表示频率或频次。
4. 标记轴线和标题。
添加横轴和纵轴的标签,以及直方图的标题。
直方图的优点在于能够直观地展示数据的分布特征,有助于我们观察数据的集中趋势、离散程度和异常情况。
通过对直方图的分析,我们可以快速了解数据的分布模式,以便进一步进行分析和决策。
总结起来,频率分布与直方图是概率与统计学中常用的工具。
频率分布用于描述数据的分布情况,而直方图则是一种可视化方式来展示频率分布。
频率分布和直方图的应用范围广泛,涵盖了各个领域的数据分析与决策。
通过了解概率与统计中的频率分布与直方图,我们可以更好地理解和分析数据,为科学研究和实际问题的解决提供指导。
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B
)
6 7 D、 7
(三) 、学习评价 自我测评一 1、下图是样本容量为 200 的频率分布直方图。 根据样本的频率分布直方图估计, 样本数据落在 6,10 内的频数为 64 数据落在 2,10 内的概率约为 ,
0.4
。
2、 为了了解某地区高三学生的身体发育情况,抽查了该地区 100 名 年龄为 17.5 岁-18岁的男生体重(kg) ,得到频率分布直方图如下:
[10, 20)
新疆 源头学子小屋
/wxc/
特级教师 王新敞
wxckt@
新疆 源头学子小屋
/wxc/
特级教师 王新敞
wxckt@
[20,30)
[30, 40)
[40,50)
[50,60)
[60,70)
变式训练 、 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,现场做的 9 个分数的茎叶图后来 有一个数据模糊,无法辨认,在图中以 x 表示: 8 9 7 4 7 0 1 0 9 1
x
则 7 个剩余分数的方差为(
116 36 A、 B、 C、36 9 7
根据上图可得这 100 名学生中体重在 56.5,64.5 的学生人数是( A、 20 B、 30 C、 40 D、 50
C
)
3、 图 2 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 ,
0 8 9
则该运动员在这五场比赛中得分的方差为 _________. 1 0 3 5
1 2 2 2 2 2 s (8 11) (9 11) (10 11) (13 11) (15 11) 5 1 (9 4 1 4 16) 5 34 5
二、学习探究 (一)基础演练 1.下列说法错误的是 ( B ) A、在统计里,把所需考察对象的全体叫做总体 B、一组数据的平均数一定大于这组数据中的每个数据 C 、平均数、众数与中位数从不同的角度描述了一组数据的集中趋势 D、一组数据的标准差越大,说明这组数据的波动越大 5 2、 已知一个容量为 20 的样本,某组的频率为 0.25 ,则该组的频数为__________ 3、容量为 20 的样本数据,分组后的频数如下表 分组 频数
分组
[1.30, 1.34) [1.34, 1.38)
频数
4
25 30 29
[1.381.42) , [1.42, 1.46)
[1.46, 1.50) [1.50, 1.54)
10
2
合计
100
变式训练、 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 (A )
0
0
10
20
30
40 人数
(A)
(B)
(C)
(D)
例 3、以下茎叶图记录了甲、乙两组各四名同学的植树棵树 . 乙组记录中有一个数据模糊,无法确认,在图中以 X 表示.
如果 X=8,求乙组同学植树棵树的平均数和方差; 1 (注:方差 s 2 [( x1 x) 2 ( x 2 x) 2 ( x n x) 2 ], 其中 x 为 n
2
1 x (8 9 10 13 15) 11 5
图2
茎叶图 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
3、茎叶图: 4、众数、中位数、平均数:
;
众数、中位数、平均数
1、众数 在一组数据中,出现次数最多的数据叫做这 一组数据的众数。
2、中位数 将一组数据按大小依次排列,把处在最 中间位置的一个数据(或两个数据的平均数)叫做 这组数据的中位数。
1 3、平均数 x ( x1 x2 x3 ...... xn ) n
变式训练、 (2009 浙江文)某个容量为 100 的 样本的频率分布直方图 如下,则在区间 [4,5) 上 的 数 据 的 频 . 数 . 为 30 .
例 2、在生产过程中,测得纤维产品的纤度 (表示纤维粗细的一种量)共有 100 个数据, 将数据分组如右表: (1) 画出频率分布表, 并画出频率分布直方图; , 中的概率及纤度 (2)估计纤度落在 [1.381.50) 小于 1.40 的概率是多少? (3)从频率分布直方图估计出纤度的众数、中 位数和平均数.
A、0.09 C、0.25
B、0.2 D、0.45
(二) 、典型题型剖析 例 1、有一个容量为 66 的样本,数据的分组及各组的频数如下: [11.5,15.5) 2 [15.5,19.5) 4 [19.5,23.5) 9 [23.5,27.5) 18 [27.5,31.5)1l [31.5,35.5) 12 [35.5.39.5) 7 [39.5,43.5) 3 根据样本的频率分布估计,数据落在[31.5,43.5)的概率约是( B ) 1 1 1 2 A、 B、 C、 D、 6 3 2 3
一、学习准备: 1、频率分布:
指一个样本数据在各个小范围内所占比例的大小
;
2、频率分布直方图:
以每个组距为底,以各频率除以组距的商为高分 (1)概念: 别画长方形得到的图形,叫做频率分布直方图 ;
(2)绘制频率分布直方图的步骤:
①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
2
3
4
5
4
2 (B )
则样本数据落在区间 [10, 40) 的频率为 A. 0.35 B. 0.45 C. 0.55 D. 0.65
4 、对一批产品的长度(单位: mm)进行抽样检测, 下图是 检测结果的频率分布直方图 . 根据标准 , 产品长度在区 间 [20,25) 上的为一等品, 在区间[15,20)和区间[25,30) 上的为二等品, 在区间 [10,15)和 [30,35)上的为三等品. 用频率估计概率 , 现从该批产品中随机抽取一件 , 则其 为二等品的概率为( D )
x1 , x2 ,, xn 的平均数)
解:当 X=8 时,由茎叶图可知,乙组同学的植树棵数是: 8,8,9,10, 所以平均数为 x
8 8 9 10 35 ; 4 4
2 2 2 2
1 35 35 35 35 2 s 8 8 9 10 4 4 4 4 4 方差为 1 9 9 1 25 11 4 16 16 16 16 16
频率 组距
0.04 0.03 0.02 0.01
0.05 0.04 0.03 0.02 0.01
频率 组距
频率 组距
频率 组距
0.04 0.03 0.0210 20 30 40 人数
0 5 10 15 20 25 30 35 40 人数
0 5 10 15 20 25 30 35 40 人数