样本方差估计总体方差
方差、用样本方差估计总体方差 人教版数学八年级下册
典例精析 例 人数相同的八年级甲、乙两班学生在同一次数学单元测试中， 班级平均分和方差如下：x甲 x乙 =80，s2甲=240，s2乙=180，则成绩较 为稳定的班级是( B ) A．甲班 B．乙班 C．两班成绩一样稳定 D．无法确定
解析：稳定性，也就是指成绩的波动．成绩波动越小，成绩越稳定．根 据“方差越大，数据的波动越大：方差越小，数据的波动越小，我们很 容易发现乙班的方差比甲班的小，所以乙班的成绩较稳定．
典例精析
在利用方差比较两组数据的波动情况时，一定要先计算两组数据的平均 数．一般说来，平均数可能反映数据的优劣程度，如果在平均数上已经能 够区分几组数据的优劣，那么就不用再考虑方差的大小了．但在实际的习 题中，往往都是平均值相同，那么此时就要考虑数据的方差情况了．由此 可得到：在解决问题时，要先算平均数，当平均值不同时，择优选取；当 平均数相同时，比较方差，选择波动较小的一组数据．
可以画出统计图如图所示：
甲种甜玉米的产量
乙种甜玉米的产量
合作探究
甲种甜玉米的产量
乙种甜玉米的产量
比较上面的两幅图可以看出，甲种甜玉米在各试验田的产量波动较大， 乙种甜玉米在各试验田的产量较集中地分布在平均产量附近.
从图中看出的结果能否用一个量来刻画呢？
新知小结
为了刻画一组数据波动的大小，可以采用很多方法. 统计中常采用下面
合作探究
问题 农科院计划为某地选择合适的甜玉米种子.选择种子时，甜玉米的产 量和产量的稳定性是农科院所关心的问题.为了解甲、乙两种甜玉米种子 的相关情况，农科院各用10块自然条件相同的试验田进行试验，得到各试 验田每公顷的产量 (单位：t) 如下表所示.
甲 7.65 7.50 7.62 7.59 7.65 7.64 7.50 7.40 7.41 7.41 乙 7.55 7.56 7.53 7.44 7.49 7.52 7.58 7.46 7.53 7.49
样本方差与总体方差
样本⽅差与总体⽅差⼀、⽅差（variance)：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）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平⽅值的平均数。
概率论中的⽅差表⽰⽅法：样本⽅差，⽆偏估计、⽆偏⽅差（unbiased variance）。
对于⼀组随机变量，从中随机抽取N个样本，这组样本的⽅差就是Xi^2平⽅和除以N-1。
总体⽅差，也叫做有偏估计，其实就是我们从初⾼中就学到的那个标准定义的⽅差，除数是N。
统计中的⽅差表⽰⽅法：⼆、为什么样本⽅差的分母是n-1？为什么它⼜叫做⽆偏估计？简单的回答，是因为因为均值你已经⽤了n个数的平均来做估计在求⽅差时，只有(n-1)个数和均值信息是不相关的。
⽽你的第ｎ个数已经可以由前(n-1)个数和均值来唯⼀确定，实际上没有信息量。
所以在计算⽅差时，只除以(n-1)。
那么更严格的证明呢？样本⽅差计算公式⾥分母为n-1的⽬的是为了让⽅差的估计是⽆偏的。
⽆偏的估计(unbiased estimator)⽐有偏估计(biased estimator)更好是符合直觉的，尽管有的统计学家认为让mean square error即MSE最⼩才更有意义，这个问题我们不在这⾥探讨；不符合直觉的是，为什么分母必须得是n-1⽽不是n才能使得该估计⽆偏。
⾸先，我们假定随机变量的数学期望是已知的，然⽽⽅差未知。
在这个条件下，根据⽅差的定义我们有由此可得是⽅差的⼀个⽆偏估计，注意式中的分母不偏不倚正好是！这个结果符合直觉，并且在数学上也是显⽽易见的。
现在，我们考虑随机变量的数学期望是未知的情形。
这时，我们会倾向于⽆脑直接⽤样本均值替换掉上⾯式⼦中的。
这样做有什么后果呢？后果就是，如果直接使⽤作为估计，那么你会倾向于低估⽅差！这是因为：换⾔之，除⾮正好，否则我们⼀定有,⽽不等式右边的那位才是的对⽅差的“正确”估计！这个不等式说明了，为什么直接使⽤会导致对⽅差的低估。
20.2.2用样本方差估计总体方差(教案)
（四）学生小组讨论（用时10分钟）
1.讨论主题：学生将围绕“样本方差在实际生活中的应用”这一主题展开讨论。他们将被鼓励提出自己的观点和想法，并与其他小组成员进行交流。
2.引导与启发：在讨论过程中，我将作为一个引导者，帮助学生发现问题、分析问题并解决问题。我会提出一些开放性的问题来启发他们的思考。
举例：针对“样本方差计算公式的理解”这一难点，教师可以通过图形演示和数据对比的方式，帮助学生直观理解为何要除以“样本容量减一”，以及这样做能更好地估计总体方差。
四、教学流程
（一）导入新课（用时5分钟）
同学们，今天我们将要学习的是《用样本方差估计总体方差》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需要通过部分信息来推测整体情况的情况？”（如通过抽查产品来估计整批产品的质量）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，让我们一同探索如何用样本方差来估计总体方差的奥秘。
3.重点难点解析：在讲授过程中，我会特别强调样本方差的计算公式和样本方差与总体方差的关系这两个重点。对于难点部分，如无偏估计的理解，我会通过实际数据和图形来帮助大家理解。
（三）实践活动（用时10分钟）
1.分组讨论：学生们将分成若干小组，每组讨论一个与样本方差估计总体方差相关的实际问题。
2.实验操作：为了加深理解，我们将进行一个简单的实验操作，比如收集班级学生的身高数据，计算样本方差，并尝试估计全年级学生的身高方差。
5.数学交流：培养学生运用专业术语进行有效沟通，表达对样本方差估计总体方差的思考过程和结论。
三、教学难点与重点
1.教学重点
-样本方差的定义及其计算公式：强调样本方差的数学表达式，以及各部分的含义，如样本数据、样本均值等。
预估总体方差的方法
预估总体方差的方法一、引言总体方差是统计学中一个重要的概念，它描述了总体中各个变量值与总体均值之间的离散程度。
在实际应用中，我们往往需要对总体方差进行估计，以便进行更精确的统计分析。
本文将介绍几种常见的预估总体方差的方法。
二、样本方差法样本方差法是最常见的预估总体方差的方法之一。
其基本思想是通过样本数据来推断总体数据的特征。
具体来说，我们可以按照以下步骤进行：1. 从总体中随机抽取一个大小为n的样本。
2. 计算样本数据的平均值。
3. 计算每个观测值与平均值之间的偏差，并将这些偏差平方。
4. 将所有偏差平方相加，并除以n-1得到样本方差。
5. 样本方差可以用来估计总体方差。
三、区间估计法除了直接使用样本方差来估计总体方差外，我们还可以使用区间估计法。
该方法基于置信区间理论，通过对置信区间进行推断来预估总体方差。
具体来说，我们可以按照以下步骤进行：1. 从总体中随机抽取一个大小为n的样本。
2. 计算样本数据的平均值和样本方差。
3. 根据置信水平和自由度，计算出置信区间。
4. 将置信区间代入总体方差的公式中，得到总体方差的估计值。
四、最大似然估计法最大似然估计法是一种常用的统计学方法，可以用来预估总体方差。
该方法基于概率论和统计学原理，通过寻找使得观测数据发生概率最大的参数值来进行预估。
具体来说，我们可以按照以下步骤进行：1. 假设总体符合某种特定的分布。
2. 从总体中随机抽取一个大小为n的样本。
3. 根据假设分布和样本数据，构建出关于参数的似然函数。
4. 求解使得似然函数最大化的参数值，并将其作为总体方差的预估值。
五、贝叶斯方法贝叶斯方法是一种基于概率论和贝叶斯定理的统计学方法。
该方法可以用来预估总体方差，并且具有一定的优势。
具体来说，我们可以按照以下步骤进行：1. 假设总体符合某种特定的分布，并且给出先验概率分布。
2. 从总体中随机抽取一个大小为n的样本。
3. 根据假设分布和样本数据，计算出后验概率分布。
教学课件：第2课时-用样本方差估计总体方差
05 总结与思考
本节课的重点回顾
01
02
03
04
样本方差的定义和计算方法
总体方差的估计方法
样本方差与总体方差的关系
样本方差在统计学中的应用
对实际应用的启示
在数据分析中，样本方差是衡量数据 分散程度的重要指标，可以帮助我们 了解数据的波动情况。
样本方差的应用范围很广，包括但不 限于质量控制、市场调研、医学研究 等领域。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
在实际应用中，我们通常无法获得总 体中的所有数据，因此需要用样本方 差来估计总体方差，从而对总体进行 推断和分析。
下节课预告
01
下节课我们将学习如何用样本均 值来估计总体均值，以及如何通 过样本比例来估计总体比例。
02
通过学习这些内容，我们将进一 步了解如何通过样本数据来推断 总体特征，为后续的学习打下基 础。
差。
用样本方差估计总体方差的原理
03
通过抽样方法从总体中抽取样本，计算样本方差，并使用样本
方差来估计总体方差。
课程目标
掌握样本方差的计算方法
学生将学习如何计算样本方差，包括计算平均数、计算离差平方和、计算样本方差等步骤 。
理解用样本方差估计总体方差的原理
学生将理解样本方差是总体方差的估计值，并了解如何使用样本方差来估计总体方差。
近似性的程度取决于样本量和 总体分布的性质。在一般情况 下，样本量越大，近似程度越 高。
在实践中，通常认为样本量达 到30以上时，用样本方差估计 总体方差的近似性较好。
04 实例分析
实例一：数据分布的离散程度分析
总结词
通过实例一，学生将了解如何使用样本方差来估计总体方差 ，进而分析数据分布的离散程度。
样本方差估计总体方差公式
样本方差估计总体方差公式
在统计学中，样本方差是用来估计总体方差的一种常用方法。
总体方差是指在整个总体中，每个数据点与总体均值的差异程度的平方的平均值。
样本方差的计算公式是通过对样本数据与样本均值的差异程度进行平方求和，并除以样本容量减1来得到的。
这样做的原因是为了纠正样本容量带来的偏差。
样本方差的计算公式为：
s^2 = Σ(x - x) / (n - 1)
其中，s^2表示样本方差，Σ表示求和符号，x表示第i个样本数据点，x表示样本均值，n表示样本容量。
样本方差的计算公式中，分子部分是对每个样本数据点与样本均值的差异程度的平方进行求和。
这样可以消除正负差异的影响，并且突出了数据点与均值之间的离散程度。
分母部分的(n - 1)是对样本容量进行减1的操作。
这是为了纠正样本容量带来的偏差。
当样本容量较大时，分母中的(n - 1)可以近似
为n，因此在大样本情况下，样本方差的计算会比较接近总体方差。
样本方差的估计可以用来推断总体方差的大小。
通过对样本数据进行抽样，并计算样本方差，可以得到一个对总体方差的估计值。
这对于进行假设检验、构建置信区间等统计推断是非常重要的。
需要注意的是，样本方差只是对总体方差的估计，它并不能完全准确地反映总体的真实方差。
因此，在进行统计推断时，需要考虑样本容量、抽样方式等因素，以及使用适当的统计方法来进行推断。
样本方差估计总体方差
样本方差估计总体方差样本方差是用来估计总体方差的常用统计量之一、在统计学中，方差是衡量数据分散程度的一个重要指标，用来描述数据集中各数据与其平均值的偏离程度。
通过样本方差的估计，我们可以推断出总体方差的信息，从而对总体进行更深入的分析。
首先，我们先来了解一下方差的概念。
方差是指一组数据与其均值之差的平方的平均值。
对于一个由n个数据组成的样本，方差的计算公式如下：s^2 = Σ(x_i - x_bar)^2 / (n-1)其中，s^2表示样本方差，x_i表示第i个数据点，x_bar表示样本的均值，n表示样本数量。
样本方差的计算很直观，但是其中的(n-1)却很有讲究。
这是因为在计算样本方差时，我们仅仅依赖于样本数据，而未涉及到总体的任何信息。
因此，一个包含n个数值的样本集中的自由度只有n-1，而非n。
通过减去一个自由度，可以消除样本方差的偏向，使其更接近总体方差。
接下来，我们来讨论一下为什么样本方差能够估计总体方差。
首先，样本方差具有无偏性。
无偏性是指估计值的期望等于被估计参数的真实值。
对于样本方差来说，它的期望等于总体方差。
也就是说，对于一个随机样本，样本方差的期望等于总体方差。
其次，样本方差是一致估计量。
一致估计量是指当样本数量趋近无穷大时，估计值趋近于真实值。
对于样本方差来说，当样本数量足够大时，样本方差的估计值将无限接近总体方差。
再次，根据中心极限定理，当样本数量足够大时，样本的均值和方差近似服从正态分布。
这使得样本方差成为了对总体方差进行估计的有力工具。
最后，样本方差的估计是基于样本数据集的统计分析，并且利用了样本的所有信息。
通过计算样本方差，我们可以对总体方差的大小和分布情况进行推断。
总结起来，样本方差是一种用来估计总体方差的常用统计量。
它具有无偏性和一致性，并且通过样本方差的计算，我们可以推断总体方差的信息。
样本方差的估计是基于样本数据集的统计分析，通过利用样本的所有信息，我们可以对总体方差进行更深入的分析。
样本方差和总体方差之间的关系(二)
样本方差和总体方差之间的关系(二)
样本方差和总体方差之间的关系
1. 基本概念
•总体方差是用来衡量一组数据的离散程度，表示数据和其均值之间的差异程度。
•样本方差是总体方差的估计，用于从样本数据中估计总体的方差。
2. 定义
•总体方差用符号σ^2表示，计算公式如下：
σ2=1
N
∑(X i−μ)2
N
i=1
其中，N为总体大小，Xi为第i个数据，μ为总体均值。
•样本方差用符号s^2表示，计算公式如下：
s2=
1
n−1
∑(x i−x‾)2
n
i=1
其中，n为样本大小，xi为第i个样本数据，x̅为样本均值。
3. 关系解释
•样本方差是对总体方差的估计，由于样本通常是总体的一个子集，所以样本方差会略微高估总体方差。
•为了更好地估计总体方差，样本方差中的分母为n-1，而不是n。
这是由于样本方差中使用了样本均值来代替总体均值，因此需要
纠正这种估计误差，以避免低估总体方差。
•即使样本大小很大，样本方差也会略微高估总体方差，这是由于样本中的每个数据点都与样本均值有偏差，导致方差略微增加。
•通过增加样本大小，可以降低样本方差对总体方差的高估程度，逐渐接近总体方差。
4. 结论
•样本方差和总体方差之间存在估计误差，样本方差略微高估总体方差。
•合适的样本大小可以减小样本方差对总体方差的高估程度。
•在统计推断和实验设计中，需要考虑样本方差和总体方差之间的关系，以确保得到准确的结果。
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