数据的离散程度
《数据的离散程度》典例分析
《数据的离散程度》典例分析我们知道要描述一组数据的离散程度，则要选用极差、方差与标准差.极差可以反映一组数据变化的范围的大小，方差和标准差则能反映一组数据的偏离平均值的情况.请看几例.一、极差一组数据的最大数据与最小数据的差，叫做这组数据的极差.极差能反映一组数据的变化范围.例1在珠穆朗玛峰周围2千米的范围内，还有较著名的洛子峰（海拔8516米）、卓穷峰（海拔7589米）、马卡鲁峰（海拔8463米）、章子峰（海拔7543米）、努子峰（海拔7855米）、和普莫里峰（海拔7145米）六座山峰，则这六座山峰海拔高度的极差为米．解析：本题给出了六座山峰的海拔高度，要计算这些山峰的海拔高度的极差，可找到海拔最高的山峰，其海拔高度为8516米，海拔最低的山峰，其海拔高度为7145米，所以上这六座山峰的极差为8516-7145=1371（米）.二、方差一组数据中每个数据与平均数差的平方的平均数，叫做这组数据的方差.方差反映一组数据的波动大小，方差越大，数据的波动越大，方差越小数据的波动越小.例2 甲、乙、丙三台包装机同时分装质量为400克的茶叶.从它们各自分装的茶叶中分别随机抽取了10盒，测得它们的实际质量的方差如下表所示：根据表中数据，可以认为三台包装机中, 包装机包装的茶叶质量最稳定.解析：本题主要考查方差的应用,由于甲、乙、丙三台包装机同时分装质量为400克的茶叶,说明它们的平均数相同,要说明哪一台包装机包装的茶叶质量最稳定,就要找实际质量的方差最小的一台,从表中可知乙的最小,所以乙包装机包装的茶叶的质量最稳定.例3小芳通过计算甲、乙丙、丁四组数据的方差后，发现有三组数据的方差相同，请你通过观察或计算，找出方差不同的一组数据（ ）甲：102 103 105 107 108乙 2 3 4 7 8丙 4 9 25 49 64丁 2102 2103 2105 2107 2108解析:本题主要考查对方差的理解及计算.方差只是反映一组数据波动的大小,而与平均数值的大小没有关系,通过计算可甲、乙、丙、丁四组数据的平均数不同，但甲、乙、丁的方差是一样的，不同的是丙.【评注】在计算方差时，如果数据较大，可以借助计算器或简便的方法解决.三、标准差标准差就是方差的算术平方根.标准差也是刻画一组数据离散程度的量. 例4已知一组数据为：82，84，85，89，80，94，76．则这组数据的标准差（精确到）为 （ ）（A ） （B ） （C ） （D ）解析：本题主要考查标准差的计算方法.要计算标准差，首先要计算平均数，然后计算方差，最后方差的算术平方根.7284)9954013(7185=-+-++--+=x ， 9219.29])728476()728482[(71222≈-++-= S 所以S≈,选(A).【评注】由于本题的数据较大，可借助计算器计算.四、极差、方差综合应用例5在某旅游景区上山的一条小路上，有一些断断续续的台阶.图1是其中的甲、乙段台阶路的示意图.请你用所学过的有关统计知识（平均数、中位数、方差和极差）回答下列问题：（1）两段台阶路有哪些相同点和不同点（2）哪段台阶路走起来更舒服为什么（3）为方便游客行走，需要重新整修上山的小路.对于这两段台阶路，在台阶数不变的情况下，请你提出合图1中的数字表示每一级台阶的高度(单位:cm).并且数15,16,16,14,14,15的方差223S =甲,数据11,15,18, 17,10,19的方差 235.3S =乙理的整修建议.图1解析： 本题是一道和平均数、中位数、方差和极差有关的综合型说理问题.可以通过比较平均数、中位数、方差和极差等来说理.（1）因为15)151414161615(61=+++++=甲x 15)191017181511(61=+++++=乙x . 所以相同点：两段台阶路高度的平均数相同.不同点：两段台阶路高度的中位数、方差和极差均不相同.（2）甲路段走起来更舒服一些，因为它的台阶高度的方差小.（3）每个台阶高度均为15cm （原平均数），使得方差为0.【评注】学习平均数、中位数、方差和极差等知识，利用这些知识解决实际问题是考试中的热点，要注意这种类型题的训练.。
如何衡量数据的离散程度
如何衡量数据的离散程度 Revised by Jack on December 14,2020如何衡量数据的离散程度我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。
常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range）极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差：极差计算比较简单，能从一定程度上反映的数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往往会受异常点的影响不能真实反映数据的离散情况。
四分位距（interquartile range，IQR）我们通常使用箱形图来表现一个数据集的分布特征：一般中间矩形箱的上下两边分别为数据集的上四分位数（75%，Q3）和下四分位数（25%，Q1），中间的横线代表数据集的中位数（50%，Media，Q2），四分位距是使用Q3减去Q1计算得到：如果将数据集升序排列，即处于数据集3/4位置的数值减去1/4位置的数值。
四分位距规避了数据集中存在异常大或者异常小的数值影响极差对离散程度的判断，但四分位距还是单纯的两个数值相减，并没有考虑其他数值的情况，所以也无法比较完整地表现数据集的整体离散情况。
方差（Variance）方差使用均值作为参照系，考虑了数据集中所有数值相对均值的偏离情况，并使用平方的方式进行求和取平均，避免正负数的相互抵消：方差是最常用的衡量数据离散情况的统计量。
标准差（Standard Deviation）方差得到的数值偏差均值取平方后的算术平均数，为了能够得到一个跟数据集中的数值同样数量级的统计量，于是就有了标准差，标准差就是对方差取开方后得到的：基于均值和标准差就可以大致明确数据集的中心及数值在中心周围的波动情况，也可以计算正态总体的置信区间等统计量。
平均差（Mean Deviation）方差用取平方的方式消除数值偏差的正负，平均差用绝对值的方式消除偏差的正负性。
数据的离散程度(课件)
离散程度反映的是数据值的分散 程度，如果数据值比较集中，则 离散程度较小；如果数据值比较 分散，则离散程度较大。
离散程度的度量方法
方差
方差是离散程度最常用的度量方法，它计算的是数据值与 平均值的差的平方的平均值。方差越大，说明数据值的离 散程度越大。
极差
极差是指数据中的最大值与最小值之差，它表示数据值的 最大离散程度。极差越大，说明数据值的离散程度越大。
优化数据收 集
算法改进
将多个来源的数据进行融合，综合利用不同数据源的 优势，提高数据的可靠性和一致性，降低数据的离散
程度。
数据融合
通过改进算法，提高数据处理的准确性和稳定性，从 而降低数据的离散程度。例如，采用更先进的统计分 析方法、优化决策树算法等。
未来发展前景
人工智能和机器学习在离散程度分析中的应用： 随着人工智能和机器学习技术的发展，未来可以 将这些技术应用于离散程度分析中，提高数据处 理的自动化和智能化水平。
详细描述
消费者行为数据分析是另一个应用数据离散程度的领域。通过对消费者的购买行为、偏 好、满意度等数据进行离散程度分析，企业可以更好地理解客户需求和市场趋势，从而
制定更有效的营销策略。
案例三：人口普查数据离散程度分析
总结词
人口普查数据离散程度分析
VS
详细描述
人口普查数据离散程度分析是评估国家或 地区人口统计数据可靠性和一致性的重要 手段。通过对人口普查数据的离散程度进 行测量，可以发现数据中的异常值和误差 ，提高数据质量。这对于政策制定、资源 分配和规划具有重要意义。
影响因素
影响数据离散程度的因素有很多，如测量误差、样本大小、数据来源等。在分 析数据的离散程度时，需要综合考虑这些因素，以确保结果的准确性和可靠性。
【最新精选】如何衡量数据的离散程度
如何衡量数据的离散程度我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。
常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range）极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差：极差计算比较简单，能从一定程度上反映的数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往往会受异常点的影响不能真实反映数据的离散情况。
四分位距（interquartile range，IQR）我们通常使用箱形图来表现一个数据集的分布特征：一般中间矩形箱的上下两边分别为数据集的上四分位数（75%，Q3）和下四分位数（25%，Q1），中间的横线代表数据集的中位数（50%，Media，Q2），四分位距是使用Q3减去Q1计算得到：如果将数据集升序排列，即处于数据集3/4位置的数值减去1/4位置的数值。
四分位距规避了数据集中存在异常大或者异常小的数值影响极差对离散程度的判断，但四分位距还是单纯的两个数值相减，并没有考虑其他数值的情况，所以也无法比较完整地表现数据集的整体离散情况。
方差（Variance）方差使用均值作为参照系，考虑了数据集中所有数值相对均值的偏离情况，并使用平方的方式进行求和取平均，避免正负数的相互抵消：方差是最常用的衡量数据离散情况的统计量。
标准差（S tandard Deviation）方差得到的数值偏差均值取平方后的算术平均数，为了能够得到一个跟数据集中的数值同样数量级的统计量，于是就有了标准差，标准差就是对方差取开方后得到的：基于均值和标准差就可以大致明确数据集的中心及数值在中心周围的波动情况，也可以计算正态总体的置信区间等统计量。
平均差（Mean Deviation）方差用取平方的方式消除数值偏差的正负，平均差用绝对值的方式消除偏差的正负性。
平均差可以用均值作为参考系，也可以用中位数，这里使用均值：平均差相对标准差而言，更不易受极端值的影响，因为标准差是通过方差的平方计算而来的，但是平均差用的是绝对值，其实是一个逻辑判断的过程而并非直接计算的过程，所以标准差的计算过程更加简单直接。
6.4-数据的离散程度
质量/g 80
质量/g 80
78
78
76
76
74
74
72
72
70 甲厂
70
丙厂
如果丙厂也参与了竞争，从该厂抽样调查了20只鸡腿它们
的质量数据如图：
(1)丙厂这20只鸡腿质量的平均数和极差分别是多少？
解：平均数为：
723 73 2 74 4 75 2 763 78 2 791 75.1(g) 20
(4)历届比赛表明，成绩达到596cm就很可能夺冠， 你认为为了夺冠应选谁参加这项比赛？ 解：在10次比赛中，甲有9次达到或超过5.96m，而 乙仅有5次，因此，一般应选甲参加这项比赛。 (5)如果历届比赛表明，成绩达到610cm就能打破记 录，你认为为了打破记录应选谁参加这项比赛？ 解：若要打破6.10m的跳远记录，则一般应选乙运动 员参加这项比赛。
(1)这一天A、B两地的平均气温分别是多少？ 解: A地的平均气温是20.42℃
B地的平均气温是21.35℃
如图是某一天A、B两地的气温变化 试一试 图，请回答下列问题：
(2)A地这一天气温的极差、方差分别是多少？ B地呢？
解： A地的极差是25.5-16=9.5℃， 方差是7.76， B地的极差是24-18=6℃，方差是2.78；
选手 方差
甲 0.035
乙 0.016
丙 0.022
丁 0.025
则这四人中成绩发挥最稳定的是( B )
A．甲
B．乙
C．丙
D．丁
小明的烦恼
2、在学校，小明本学期五次测验的数学成绩和 英语成绩分别如下（单位：分）
数学 70 95 75 95 90
英语 80 85 90 85 85
《数据的离散程度》数据的分析
《数据的离散程度》数据的分析数据的离散程度是指数据变量之间的差异程度。
离散程度越大，数据之间的差异越大，反之亦然。
在数据分析中，了解和评估数据的离散程度对于了解和解释数据的分布特点和趋势非常重要。
数据的离散程度可以通过多种统计指标和图表来描述和分析。
下面将介绍几种常用的方法。
1. 平均差距（Mean deviation）平均差距是数据离散程度的简单度量方法之一、它计算每个数据点与均值之间的差距，并求取这些差距的平均值。
平均差距越大，数据离散程度越大。
2. 方差（Variance）方差是数据离散程度的常用度量方法之一、它计算每个数据点与均值之间的差距的平方，并求取这些差距平方的平均值。
方差越大，数据离散程度越大。
3. 标准差（Standard deviation）标准差是方差的平方根。
它可以快速度量数据的离散程度，并且易于解释。
标准差越大，数据离散程度越大。
4. 四分位间距（Interquartile range）四分位间距是数据的分布特征的度量方法之一、它测量了数据中25%和75%之间数据点的差距。
四分位间距越大，数据离散程度越大。
5. 离群值检测（Outlier detection）离群值是与其他数据点显著不同的异常值。
通过检测和处理离群值，可以更准确地评估数据的离散程度。
6.统计图表直方图和箱线图是用于可视化数据离散程度的常用图表。
直方图将数据分布在一系列柱状图中，可以清晰地显示数据的离散性。
箱线图显示了数据的分布范围、中位数和四分位间距，可以直观地了解数据的离散程度。
了解数据的离散程度可以帮助我们更好地分析和解释数据，从而做出有意义的决策。
不同的离散程度描述方法可以结合使用，以便全面地评估数据的离散程度。
在实际应用中，我们需要根据具体问题和数据类型选择合适的离散程度度量方法，并结合其他统计分析方法进行综合分析。
6.4.2数据的离散程度(教案)
2.探索能力：培养学生运用数学方法对数据进行整理、分析和解决问题的探索能力，掌握数据分析的基本方法，能从数据中提取有用信息，为决策提供依据；
五、教学反思
在今天的教学中，我发现学生们对数据的离散程度这一概念的理解程度参差不齐。在导入新课的时候，通过提问的方式引起了学生的兴趣，他们能够积极地参与到课堂讨论中来。在理论介绍环节，我尽量用简单明了的语言解释了平均数、中位数、众数等概念，并通过案例分析让学生看到了这些指标在实际中的应用。
在讲授重点难点时，我发现有些学生对方差和标准差的计算步骤掌握不够牢固，需要我在这里多花一些时间，用更多的例子和练习来巩固他们的理解。同时，我也注意到，将学生分组讨论和进行实验操作，能够帮助他们更好地消化和吸收知识。他们在小组合作中能够互相学习，共同解决问题。
3.成果展示：每个小组将向全班展示他们的讨论成果和实验操作的结果。
（四）学生小组讨论（用时10分钟）
1.讨论主题：学生将围绕“数据离散程度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。
在总结回顾环节，我鼓励学生提出疑问，很高兴看到他们能够大胆地提出自己的问题。这让我意识到，在今后的教学中，应该更多地给予学生表达自己想法的机会，让他们在思考中学习，在学习中思考。
-例如：给出某班级学生的身高数据，引导学生计算平均身高、中位数身高以及众数身高，理解这三种指标在描述数据集中的作用。
数据的集中趋势离散程度
数据的集中趋势离散程度数据的集中趋势是指数据分布的中心位置，可以通过测量数据的均值、中位数和众数来描述。
数据的离散程度是指数据集中趋势的分散程度，可以通过测量数据的范围、方差和标准差来描述。
首先，数据的集中趋势可以通过均值来衡量。
均值是将所有数据加总后除以数据的个数得到的平均值。
它将数据集中在一个中心位置，可以反映数据的整体水平。
然而，均值容易受到极值的影响，因此需要结合其他指标综合考虑。
中位数是将数据按照大小排序后位于中间位置的值，可以将数据集合分为两部分。
中位数不受极值的影响，适用于有极值存在的情况。
中位数能反映数据的中间位置，相对稳定。
众数是在数据集中出现频率最高的值。
众数可以反映数据的最常见取值，适用于描述离散数据。
其次，数据的离散程度可以通过范围来衡量。
范围是最大值减去最小值，它反映了数据集的变化幅度。
范围简单直观，但不稳定，容易受到极值的影响。
方差是每个数据与均值差的平方的平均数，可以描述数据集与均值的偏离程度。
方差越大，数据越分散；方差越小，数据越集中。
方差让我们能够了解数据集内部的差异。
标准差是方差的平方根，它与均值具有相同的量纲，能更直观地反映数据的离散程度。
标准差比方差更常用，因为它的单位与原始数据相同，易于理解。
数据的集中趋势和离散程度是相互关联的，它们一起能够提供一个完整的数据描述。
例如，在比较两组数据的差异时，可以通过比较均值和标准差来判断其集中趋势和离散程度。
总体而言，数据的集中趋势和离散程度是统计分析中常用的指标，能够提供重要的数据特征，帮助我们理解数据的分布情况，从而进行决策和预测。
在实际应用中，我们需要根据具体情况选择合适的指标，并结合其他分析方法来综合评价数据的集中趋势和离散程度。
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6．4 数据的离散程度
1．了解极差的意义，掌握极差的计算方法；
2．理解方差、标准差的意义，会用样本方差、标准差估计总体的方差、标准差．(重点、难点)
一、情境导入
从图中我们可以算出甲、乙两人射中的环数都是70环，但教练还是选择乙运动员参赛．
问题1：从数学角度，你知道为什么教练员选乙运动员参赛吗？
问题2：你在现实生活中遇到过类似情况吗？
二、合作探究
探究点一：极差
欢欢写了一组数据：9.5，9，8.5，8，7.5，这组数据的极差是( )
A ．0.5
B ．8.5
C ．2.5
D ．2
解析：这组数据的最大值是9.5，最小值是7.5，因此这组数据的极差是：9.5－7.5＝
2.故选D.
方法总结：要计算一组数据的极差，找出最大值与最小值是关键．
探究点二：方差、标准差 【类型一】 方差和标准差的计算
求数据7，6，8，8，5，9，7，7，6，7的方差和标准差．
解析：一组数据的方差计算有两个常用的简化公式：(1)s 2＝1n
[(x 21＋x 22＋…＋x 2n )－nx 2]；(2)s 2＝1n
[(x 1′2＋x 2′2＋…＋x n ′2)－nx ′2]，其中x 1′＝x 1－a ，x 2′＝x 2－a ，…，x n ′＝x n －a ，a 是
接近原数据平均数的一个常数，x′是x1′，x2′，…，x n′的平均数．
解：方法一：因为x＝1
10(7×4＋6×2＋8×2＋5＋9)＝7，所以s2＝
1
10
[(7－7)2＋(6－7)2
＋(8－7)2＋(8－7)2＋(5－7)2＋(9－7)2＋(7－7)2＋(7－7)2＋(6－7)2＋(7－7)2]＝1.2.
所以标准差s＝30 5
.
方法二：同方法一，所以s2＝1
10
[(72＋62＋82＋82＋52＋92＋72＋72＋62＋72)－10×72]＝
1.2，标准差s＝30
5
.
方法三：将各数据减7，得新数据：0，－1，1，1，－2，2，0，0，－1，0.而x′＝0，
所以s2＝1
10
[02＋(－1)2＋12＋12＋(－2)2＋22＋02＋02＋(－1)2＋02－10×02]＝1.2.所以标准
差s＝30 5
.
方法总结：计算一组数据的方差和标准差的步骤：先计算该组数据的平均数(或需加减的数值)，然后按方差(或标准差)的计算公式计算．
【类型二】方差和标准差的应用
在一次女子排球比赛中，甲、乙两队参赛选手的年龄(单位：岁)如下：甲队：26，25，28，28，24，28，26，28，27，29；
乙队：28，27，25，28，27，26，28，27，27，26.
(1)两队参赛选手的平均年龄分别是多少？
(2)利用标准差比较说明两队参赛选手年龄波动的情况．
解析：先求出两队参赛选手年龄的平均值，再由标准差的定义求出s甲与s乙，最后比较大小并作出判断．
解：(1)x甲＝1
10
×(26＋25＋28＋28＋24＋28＋26＋28＋27＋29)＝26.9(岁)，
x乙＝1
10
×(28＋27＋25＋28＋27＋26＋28＋27＋27＋26)＝26.9(岁)．
(2)s2甲＝
1
10
×[(26－26.9)2＋(25－26.9)2＋…＋(29－26.9)2]＝2.29，
s2乙＝1
10
×[(28－26.9)2＋(27－26.9)2＋…＋(26－26.9)2]＝0.89.
所以s甲＝ 2.29≈1.51，
s乙＝0.89≈0.94，
因为s甲>s乙，
所以甲队参赛选手年龄波动比乙队大．
方法总结：求标准差时，应先求出方差，然后取其算术平方根．标准差越大(小)其数据
波动越大(小)．
【类型三】 统计量的综合应用
甲、乙两支篮球队在集训期内进行了五场比赛，将比赛成绩进行统计后，绘制成图(a)、(b)所示的统计图．
(1)在图(b)中画出折线表示乙队在集训期内这五场比赛成绩的变化情况．
(2)已知甲队五场比赛成绩的平均分x 甲＝90分，请你计算乙队五场比赛成绩的平均分x 乙．
(3)就这五场比赛，分别计算两队成绩的方差．
(4)如果从甲、乙两队中选派一支球队参加篮球锦标赛，你认为选派哪支球队参赛更能取得好成绩？
解析：第(4)题可根据第(1)(2)(3)题的结果，从平均分、折线的走势、获胜场数和方差四个方面分别进行简要分析．
解：(1)如图所示．
(2)x 乙＝15
(110＋90＋83＋87＋80)＝90(分)．
(3)甲队成绩的方差s 2甲＝15[(80－90)2＋(86－90)2＋(95－90)2＋(91－90)2＋(98－90)2]＝41.2；乙队成绩的方差s 2乙＝15
[(110－90)2＋(90－90)2＋(83－90)2＋(87－90)2＋(80－90)2]＝111.6.
(4)从平均分看，两队的平均分相同，实力大体相当；从折线的走势看，甲队比赛成绩呈上升趋势，而乙队比赛成绩呈下降趋势；从获胜场数看，甲队胜三场，乙队胜两场，甲队成绩较好；从方差看，甲队比赛成绩比乙队比赛成绩波动小，甲队成绩较稳定．综上所述，选派甲队参赛更能取得好成绩．
方法总结：本题是反映数据集中程度与离散程度的综合题．从图形中得到两队的成绩，然后从平均数、方差的角度来考虑，在平均数相同的情况下，方差越小的越稳定．
三、板书设计
数据的离散程度⎩⎪⎨⎪⎧极差：一组数据中最大数据与最小数据的差
方差：各个数据与平均数差的平方的平均数 s 2＝1n
[（x 1－x ）2＋（x 2－x ）2＋…＋（x n －x ）2]标准差：方差的算术平方根 公式：s ＝s 2
经历表示数据离散程度的几个量的探索过程，通过实例体会用样本估计总体的统计思想，培养学生的数学应用能力．通过小组合作，培养学生的合作意识；通过解决实际问题，让学生体会数学与生活的密切联系．。