最新概率统计教案3
新高中数学概率统计教案
新高中数学概率统计教案
课题：概率统计
班级：高中一年级
课时：1课时
教学目标：
1.了解概率和统计的基本概念和原理；
2.能够应用概率统计的方法解决实际问题；
3.培养学生的逻辑思维和数据分析能力。
教学内容：
1.概率的概念及其计算方法；
2.统计的概念及其应用方法；
3.概率与统计的关系。
教学步骤：
一、导入（5分钟）
1.引导学生回顾前几次课的知识，复习概率和统计的基本概念；
2.提出本节课的学习目标，引起学生的兴趣。
二、讲解（15分钟）
1.介绍概率的概念和计算方法，例如事件的概率计算和概率的加法规则；
2.介绍统计的概念及其应用方法，例如数据的收集和整理、频数分布表的制作等；
3.讲解概率与统计的关系，例如在统计数据中应用概率的方法等。
三、实例操作（20分钟）
1.设计几个实际问题，让学生运用概率和统计的方法解决；
2.引导学生进行数据的整理和分析，让他们熟练掌握概率统计的应用方法。
四、作业布置（5分钟）
1.布置相关习题，巩固学生的知识；
2.提醒学生及时复习本节课的内容，做好课后总结。
五、课堂小结（5分钟）
1.回顾本节课的重点内容，强调概率统计在现实生活中的应用；
2.鼓励学生多进行实践操作，提高数学解决问题的能力。
教学反思：
本节课主要以讲解和实例操作相结合的方式进行，旨在让学生深入了解概率和统计的基本知识，并能够运用到实际问题中去。
教师应注重引导学生思考和操作，促进他们的自主学习和分析能力的培养。
希望学生通过这节课的学习，能够真正掌握概率统计的方法，提高数学解决问题的能力。
(参考)概率统计教案
（参考）概率统计教案第一章：概率的基本概念1.1 概率的定义与性质介绍概率的定义，理解概率是反映事件发生可能性大小的数值。
掌握概率的基本性质，如概率的非负性、概率的和为1等。
1.2 事件的分类了解互斥事件、独立事件等概念。
学会用树状图、列表等方法列举事件。
1.3 条件概率与随机变量理解条件概率的定义，掌握条件概率的计算公式。
引入随机变量的概念，了解离散型随机变量和连续型随机变量的区别。
第二章：随机变量的分布2.1 离散型随机变量的概率分布学习概率质量函数的定义，掌握离散型随机变量概率分布的性质。
学习常见离散型随机变量的概率分布，如二项分布、泊松分布等。
2.2 连续型随机变量的概率密度理解概率密度函数的定义，掌握连续型随机变量概率密度函数的性质。
学习常见连续型随机变量的概率密度，如均匀分布、正态分布等。
2.3 随机变量分布函数引入随机变量分布函数的概念，理解分布函数的性质。
学会计算随机变量分布函数的值。
第三章：随机变量的数字特征3.1 期望的定义与计算理解期望的定义，掌握期望的计算方法。
学会计算离散型随机变量和连续型随机量的期望。
3.2 方差的定义与计算理解方差的概念，掌握方差的计算方法。
学会计算离散型随机变量和连续型随机量的方差。
3.3 协方差与相关系数了解协方差的概念，掌握协方差的计算方法。
理解相关系数的定义，学会计算相关系数。
第四章：大数定律与中心极限定理4.1 大数定律学习大数定律的定义，理解其意义。
学会运用大数定律进行推断。
4.2 中心极限定理学习中心极限定理的定义，了解其应用范围。
学会运用中心极限定理进行推断。
第五章：概率统计的应用5.1 抽样调查与估计了解抽样调查的基本原理，学会设计简单的抽样方案。
学习估计量的定义，掌握常用估计量的计算方法。
5.2 假设检验理解假设检验的基本原理，学会构造检验统计量。
学习常见假设检验方法，如Z检验、t检验、卡方检验等。
第六章：样本空间与概率分布6.1 样本空间的概念理解样本空间是随机试验所有可能结果的集合。
高中数学新课概率与统计教案
高中数学新课概率与统计教案一、教学目标1. 理解概率与统计的基本概念，掌握一些基本的概率计算方法。
2. 能够运用概率与统计的知识解决实际问题，提高解决实际问题的能力。
3. 培养学生的逻辑思维能力，提高学生的数学素养。
二、教学内容1. 概率的基本概念：必然事件、不可能事件、随机事件。
2. 概率的计算方法：古典概型、几何概型。
3. 统计的基本概念：平均数、中位数、众数、方差。
4. 数据的收集、整理与分析：调查方法、数据处理方法。
5. 用样本估计总体：置信区间、假设检验。
三、教学方法采用问题驱动的教学方法，通过实例引入概率与统计的概念，引导学生主动探究，合作交流，发现规律，培养学生的动手操作能力和解决问题的能力。
四、教学准备1. 教师准备相关的教学材料，如PPT、案例、习题等。
2. 学生准备笔记本、笔等学习用品。
五、教学过程1. 导入：通过一个简单的随机事件，如抛硬币实验，引导学生思考概率的概念。
2. 讲解：讲解概率的基本概念，如必然事件、不可能事件、随机事件，并通过实例进行解释。
3. 练习：让学生进行一些简单的概率计算练习，巩固所学知识。
4. 讲解：讲解统计的基本概念，如平均数、中位数、众数、方差，并通过实例进行解释。
5. 练习：让学生进行一些简单的统计计算练习，巩固所学知识。
6. 讲解：讲解数据的收集、整理与分析的方法，如调查方法、数据处理方法。
7. 练习：让学生进行一些简单的数据处理练习，巩固所学知识。
8. 总结：对本节课的内容进行总结，强调重点知识点。
9. 作业：布置一些相关的习题，让学生巩固所学知识。
10. 拓展：引导学生思考概率与统计在实际生活中的应用，激发学生的学习兴趣。
六、教学评价1. 课堂讲解：评价学生的课堂参与度，理解程度以及问题解决能力。
2. 练习题：通过课后练习题的评价，了解学生对知识的掌握情况。
3. 小组讨论：评价学生在小组讨论中的表现，包括合作能力和沟通能力。
4. 作业与测试：定期评估学生的作业和测试成绩，以监控学习进度。
概率的教案7篇
概率的教案7篇（实用版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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高中数学人教版《概率与统计》教案2023版
高中数学人教版《概率与统计》教案2023版教案一：概率的初步认识导入：在我们日常生活中，我们经常会遇到一些不确定的事情。
比如说，我们买彩票中奖的概率是多少？我们在考试中猜对一道选择题的概率是多少？这些问题都与概率和统计有关。
那么，什么是概率和统计呢？我们将在本节课中学习和认识概率的基本概念和统计的应用。
一、概率的基本概念及计算方法1. 概率的定义：概率是指一个随机事件在大量重复试验中发生的频率。
2. 概率的计算方法：a. 等可能事件的概率计算方法；b. 组合问题的概率计算方法；c. 条件概率的计算方法。
二、概率的应用领域1. 事件的概率与统计学的关系；2. 概率在生活中的应用案例；3. 概率在科学研究中的应用。
三、概率的综合应用通过一些具体问题的讨论和分析，加深对概率的理解和运用能力。
教案二：统计的基本概念和描述统计导入：在我们生活和学习中，我们常常需要对一些现象或数据进行整理、分析和总结。
而统计学正是研究数据的收集、处理和分析的一门学科。
在本节课中，我们将学习统计学的基本概念和描述统计的方法。
一、统计学的基本概念1. 统计学的定义和作用；2. 数据的收集、整理和分类。
二、描述统计的基本方法1. 数据的集中趋势测度：平均数、中位数、众数；2. 数据的离散趋势测度：极差、方差和标准差；3. 数据的位置趋势测度：分位数。
三、描述统计的应用通过一些具体的案例和实际数据的分析，加深对描述统计的理解和应用。
教案三：事件的独立性和条件概率导入：在前两节课中，我们学习了概率的基本概念和统计的基本方法。
在本节课中，我们将学习事件的独立性和条件概率这两个重要的概念。
一、事件的独立性1. 事件的独立性的定义和判断；2. 独立事件的概率计算；3. 相关事件与独立事件的区别。
二、条件概率1. 条件概率的定义和计算；2. 乘法定理的应用。
三、事件的独立性和条件概率的综合应用通过一些具体的案例和问题，加深对事件的独立性和条件概率的理解和应用。
概率统计教案3
第五章统计量及其分布一、教材说明本章内容包括：总体与样本，样本数据的整理与显示，统计量及其分布，三大抽样分布。
本章的基本概念和重要结论是学习数理统计的基础。
1、教学目的与教学要求1）掌握数理统计的总体、样本、样本经验分布函数、统计量及常用统计量等基本概念。
2）掌握三大分布的定义，并能熟练应用来求随机变量的分布。
3）牢记Fisher定理的内容及其三大推论。
4）使学生了解数理统计研究问题的方法与概率论研究问题方法的不同。
5）了解如何对样本数据进行整理与现实。
2、本章重点与难点本章重点是数理统计的基本概念、三大分布的定义、Fisher定理及其推论。
难点是Fisher 定理结合三大分布来求随机变量的分布。
二、教学内容本章共分总体与样本、样本数据的整理与显示、统计量及其分布、三大抽样分布等4节来讲述本章的基本内容。
§5.1总体与样本一、总体与样本在一个统计问题中，把研究对象的全体称为总体，构成总体的每个成员称为个体。
对于实际问题，总体中的个体是一些实在的人或物。
比如，我们要研究某大学的学生身高情况，则该大学的全体学生构成问题的总体，而每一个学生即是一个个体。
事实上，每一个学生有许多特征：性别、年龄、身高、体重等等，而在该问题中，我们关心的只是该校学生的身高如何，对其他的特征暂不考虑。
这样，每个学生（个体）所具有的数量指标——身高就是个体，而所有身高全体看成总体。
这样，抛开实际背景，总体就是一堆数，这堆数中有大有小，有的出现机会多，有的出现机会小，因此用一个概率分布去描述和归纳总体是合适的，从这个意义上说：总体就是一个分布，而其数量指标就是服从这个分布的随机变量。
例5.1.1考察某厂的产品质量，将其产品分为合格品和不合格品，并以0记合格品，以1记不格品，若以p表示不合格品率，则各总体可用一个二点分布表示：不同的p反映了总体间的差异。
在有些问题中，我们对每一研究对象可能要观测两个或更多个指标，此时可用多维随机向量及其联合分布来描述总体。
六年级下册数学教案-第六单元(统计与概率)第3课时 人教版
六年级下册数学教案-第六单元（统计与概率）第3课时人教版教学目标知识与技能1. 理解概率的意义，掌握概率的计算方法。
2. 能够运用概率知识解决实际问题。
过程与方法1. 通过小组合作，培养学生的团队协作能力。
2. 通过解决实际问题，培养学生的数学思维能力。
情感态度价值观1. 培养学生对数学的兴趣和自信心。
2. 培养学生的探究精神和创新意识。
教学重点与难点教学重点1. 概率的意义和计算方法。
2. 概率在实际问题中的应用。
教学难点1. 概率的计算方法。
2. 概率在实际问题中的应用。
教学方法1. 启发式教学法：通过问题引导学生思考，培养学生的思维能力。
2. 小组合作学习法：通过小组合作，培养学生的团队协作能力。
教学过程第一环节：导入（5分钟）1. 教师通过一个简单的概率问题引入本节课的内容。
2. 学生思考并回答问题，教师给予点评和引导。
第二环节：新课导入（15分钟）1. 教师讲解概率的意义和计算方法。
2. 学生通过实例理解概率的意义和计算方法。
第三环节：小组合作（15分钟）1. 教师给出实际问题，学生分组讨论解决方法。
2. 学生展示解决方案，教师给予点评和引导。
第四环节：课堂小结（5分钟）1. 教师引导学生回顾本节课的主要内容。
2. 学生分享学习心得，教师给予点评和引导。
第五环节：课后作业（5分钟）1. 教师布置课后作业，巩固本节课的知识点。
2. 学生完成课后作业，教师给予反馈和指导。
教学评价1. 课堂参与度：观察学生在课堂上的参与程度，评估学生的学习兴趣和积极性。
2. 作业完成情况：检查学生的课后作业，评估学生对知识点的掌握程度。
3. 小组合作表现：观察学生在小组合作中的表现，评估学生的团队协作能力。
教学反思1. 教师应关注学生的学习情况，及时调整教学方法和进度。
2. 教师应注重培养学生的数学思维能力，提高学生的解决问题的能力。
3. 教师应注重培养学生的团队协作能力，提高学生的综合素质。
通过本节课的学习，学生应能理解概率的意义，掌握概率的计算方法，并能运用概率知识解决实际问题。
高中数学概率统计教案
高中数学概率统计教案一、教学目标1. 知识与技能：（1）理解概率的基本概念，掌握概率的计算方法；（2）了解统计学的基本知识，掌握数据的收集、整理、描述和分析方法；（3）学会运用概率统计方法解决实际问题。
2. 过程与方法：（1）通过实例感受概率统计在生活中的应用，培养学生的应用意识；（2）通过合作交流，培养学生解决问题的能力；（3）培养学生运用数学软件进行数据处理和分析的能力。
3. 情感态度与价值观：（1）培养学生对数学的兴趣和好奇心；（2）培养学生勇于探索、坚持真理的精神；（3）培养学生团结合作、积极进取的态度。
二、教学内容1. 概率的基本概念：随机事件、必然事件、不可能事件、概率的定义及其计算方法。
2. 统计学的基本知识：数据的收集、整理、描述和分析方法。
3. 概率统计方法在实际问题中的应用：通过实例讲解如何运用概率统计方法解决实际问题。
三、教学重点与难点1. 教学重点：概率的基本概念、统计学的基本知识、概率统计方法在实际问题中的应用。
2. 教学难点：概率的计算方法、数据的整理和分析方法。
四、教学过程1. 导入：通过生活中的实例引入概率统计的概念，激发学生的兴趣。
2. 自主学习：学生自主探究概率的基本概念，掌握概率的计算方法。
3. 合作交流：学生分组讨论，共同解决实际问题，培养学生的合作意识。
4. 软件操作：学生运用数学软件进行数据处理和分析，提高学生的实际操作能力。
5. 总结提升：教师引导学生总结概率统计的知识，培养学生的归纳总结能力。
五、课后作业1. 完成课后练习，巩固所学知识；2. 选择一个实际问题，运用概率统计方法进行解决，并撰写解答报告。
六、教学评价1. 课堂表现：观察学生在课堂上的参与程度、提问回答等情况，了解学生的学习状态。
2. 课后作业：检查学生的作业完成情况，评估学生的掌握程度。
3. 实际问题解决：评估学生在实际问题解决中的运用能力，鼓励创新和独立思考。
4. 软件操作：评估学生的数学软件操作能力，提高学生的实际操作水平。
概率论与数理统计教案-随机变量的数字特征
概率论与数理统计教案-随机变量的数字特征教案章节一：随机变量的期望值教学目标：1. 理解期望值的定义及其性质。
2. 学会计算离散随机变量的期望值。
3. 学会计算连续随机变量的期望值。
教学内容：1. 期望值的定义及性质。
2. 离散随机变量的期望值的计算方法。
3. 连续随机变量的期望值的计算方法。
教学方法：1. 采用讲授法，讲解期望值的定义及其性质。
2. 采用案例分析法，分析离散随机变量和连续随机变量的期望值的计算方法。
3. 采用练习法，让学生通过练习巩固期望值的计算方法。
教学评估：1. 课堂练习：计算给定离散随机变量和连续随机变量的期望值。
2. 课后作业：布置相关习题，巩固学生对期望值的理解和计算能力。
教案章节二：随机变量的方差教学目标：1. 理解方差的定义及其性质。
2. 学会计算离散随机变量的方差。
3. 学会计算连续随机变量的方差。
教学内容：1. 方差的定义及其性质。
2. 离散随机变量的方差的计算方法。
3. 连续随机变量的方差的计算方法。
教学方法：1. 采用讲授法，讲解方差的定义及其性质。
2. 采用案例分析法，分析离散随机变量和连续随机变量的方差的计算方法。
3. 采用练习法，让学生通过练习巩固方差的计算方法。
教学评估：1. 课堂练习：计算给定离散随机变量和连续随机变量的方差。
2. 课后作业：布置相关习题，巩固学生对方差的理解和计算能力。
教案章节三：随机变量的标准差教学目标：1. 理解标准差的定义及其性质。
2. 学会计算离散随机变量的标准差。
3. 学会计算连续随机变量的标准差。
教学内容：1. 标准差的定义及其性质。
2. 离散随机变量的标准差的计算方法。
3. 连续随机变量的标准差的计算方法。
教学方法：1. 采用讲授法，讲解标准差的定义及其性质。
2. 采用案例分析法，分析离散随机变量和连续随机变量的标准差的计算方法。
3. 采用练习法，让学生通过练习巩固标准差的计算方法。
教学评估：1. 课堂练习：计算给定离散随机变量和连续随机变量的标准差。
高中数学新课概率与统计教案
高中数学新课概率与统计教案一、教学目标1. 理解概率与统计的基本概念，掌握一些基本的概率计算方法。
2. 能够运用概率与统计的方法解决实际问题，提高解决问题的能力。
3. 培养学生的逻辑思维能力，提高学生对数学学科的兴趣。
二、教学内容1. 概率的定义与计算2. 统计的基本概念和方法3. 概率与统计在实际问题中的应用三、教学重点与难点1. 重点：概率的基本性质，统计的基本概念和方法。
2. 难点：概率计算公式的运用，以及如何运用概率与统计解决实际问题。
四、教学方法1. 采用问题驱动的教学方法，引导学生主动探究，发现规律。
2. 利用案例分析，让学生了解概率与统计在实际生活中的应用。
3. 注重培养学生的动手操作能力，让学生在实践中掌握知识。
五、教学过程1. 导入：通过一些生活中的实例，引入概率与统计的概念。
2. 讲解：讲解概率与统计的基本概念，让学生了解其含义和作用。
3. 实践：让学生动手操作，进行一些概率计算和统计分析。
4. 应用：让学生运用所学的概率与统计知识解决实际问题。
6. 作业布置：布置一些有关概率与统计的练习题，巩固所学知识。
六、教学评价1. 评价内容：学生对概率与统计基本概念的理解，基本方法的掌握，以及解决实际问题的能力。
2. 评价方式：课堂表现、作业完成情况、课后练习成果、小组讨论参与度。
3. 评价标准：能准确理解并运用概率与统计知识，解决问题，逻辑清晰，表达准确。
七、教学拓展1. 概率与统计在现代社会的重要性，如彩票、调查问卷、数据分析等领域。
2. 引导学生关注生活中的概率与统计现象，提高学生对数学的兴趣和认识。
八、教学资源1. 教材：《高中数学新课程标准实验教科书》2. 辅助材料：PPT课件、案例分析资料、练习题库。
3. 技术支持：多媒体教学设备、网络资源。
九、教学进度安排1. 课时：本节课计划2课时，共计45分钟。
十、课后反思1. 反思内容：教学方法的运用是否得当，学生掌握情况，教学目标的实现程度。
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第五章统计量及其分布一、教材说明本章内容包括：总体与样本，样本数据的整理与显示，统计量及其分布，三大抽样分布。
本章的基本概念和重要结论是学习数理统计的基础。
1、教学目的与教学要求1）掌握数理统计的总体、样本、样本经验分布函数、统计量及常用统计量等基本概念。
2）掌握三大分布的定义，并能熟练应用来求随机变量的分布。
3）牢记Fisher定理的内容及其三大推论。
4）使学生了解数理统计研究问题的方法与概率论研究问题方法的不同。
5）了解如何对样本数据进行整理与现实。
2、本章重点与难点本章重点是数理统计的基本概念、三大分布的定义、Fisher定理及其推论。
难点是Fisher 定理结合三大分布来求随机变量的分布。
二、教学内容本章共分总体与样本、样本数据的整理与显示、统计量及其分布、三大抽样分布等4节来讲述本章的基本内容。
§5.1总体与样本一、总体与样本在一个统计问题中，把研究对象的全体称为总体，构成总体的每个成员称为个体。
对于实际问题，总体中的个体是一些实在的人或物。
比如，我们要研究某大学的学生身高情况，则该大学的全体学生构成问题的总体，而每一个学生即是一个个体。
事实上，每一个学生有许多特征：性别、年龄、身高、体重等等，而在该问题中，我们关心的只是该校学生的身高如何，对其他的特征暂不考虑。
这样，每个学生（个体）所具有的数量指标——身高就是个体，而所有身高全体看成总体。
这样，抛开实际背景，总体就是一堆数，这堆数中有大有小，有的出现机会多，有的出现机会小，因此用一个概率分布去描述和归纳总体是合适的，从这个意义上说：总体就是一个分布，而其数量指标就是服从这个分布的随机变量。
例5.1.1考察某厂的产品质量，将其产品分为合格品和不合格品，并以0记合格品，以1记不格品，若以p表示不合格品率，则各总体可用一个二点分布表示：不同的p反映了总体间的差异。
在有些问题中，我们对每一研究对象可能要观测两个或更多个指标，此时可用多维随机向量及其联合分布来描述总体。
这种总体称为多维总体。
若总体中的个体数是有限的，此总体称为有限总体；否则称为无限总体。
实际中总体中的个体数大多是有限的，当个体数充分大时，将有限总体看作无限总体是一种合理抽象。
二、样本与简单随机样本 1、样本为了了解总体的分布，从总体中随机地抽取n 个个体，记其指标值为 n x x x ,,,21 , 则n x x x ,,,21 称为总体的一个样本，n 称为样本容量或简称为样本量，样本中的个体称为样品。
当30 n 时，称n x x x ,,,21 为大样本，否则为小样本。
首先指出，样本具有所谓的二重性：一方面，由于样本是从总体中随机抽取的，抽取前无法预知它们的数值，因此样本是随机变量，用大写字母 n X X X ,,,21 表示；另一方面，样本在抽取以后经观测就有确定的观测值，因此样本又是一组数值，此时用小写字母n x x x ,,,21 表示。
简单起见，无论是样本还是其观测值，本书中均用n x x x ,,,21 表示，从上下文我们能加以区别。
每个样本观测值都能测到一个具体的数值，则称该样本为完全样本，若样本观测值没有具体的数值，只有一个范围，则称这样的样本为分组样本。
从而知道分组样本与完全样本相比在信息上总有损失，但在实际中，若样本量特别大，用分组样本既简明扼要，又能帮助人们更好地认识总体。
例5.1.4 略。
2、简单随机样本从总体中抽取样本可有不同的抽法，为了能由样本对总体作出较可靠的推断就希望样本能很好地代表总体。
这就需要对抽样方法提出一些要求，最常用的有如下两个要求：1）样本具有随机性：要求每一个个体都有同等机会被选入样本，这便意味着每一样品i x 与总体X 有相同的分布。
2）样本要求有独立性：要求每一样品的取值不影响其它样品的取值，这便意味着n x x x ,,,21 相互独立。
若样本n x x x ,,,21 是n 个相互独立的具有同一分布的随机变量，则称该样本为简单随机样本，简称为样本。
注（1）若总体X 的分布函数为F (x )，则其样本的联合分布函数为)(1i ni x F（2）若总体X 的密度函数为p (x )，则其样本的联合密度为)(1i ni x p（3）若总体X 的分布列为 )(i x p ，则其样本的联合分布列为)(1i ni x p（4）对有限总体不放回抽样，若总体中有几个个体，抽取样本容量为n ，当n <<N (1.0 Nn)时，不放回抽样得到的样本可认为是简单随机样本。
例5.1.5 设有一批产品共N 个，需进行抽样检验以了解其不合格品率p ，现从中抽出n 个逐一检查它们是否是不合格品，记合格品为0，不合格品为1。
则总体为一个二点分布：P(X =1)=p ，P (X =0)=1-p 。
设 1,...,n x x 为该总体的一个样本，采用不放回抽样得到。
这时，第二次抽到不合格品的概率依赖于第一次抽到的是否是不合格品：11)11(12N Np x x P 1)01(12N Npx x P 但当N 很大时，上述两个概率近似都等于p ，所以当N 很大，而n 不大时，不放回抽样得到的样本可近似看成简单随机样本。
§5.2样本数据的整理与显示一、经验分布函数1、定义 设n x x x ,,,21 是取自总体分布函数为F(x)的样本，若将样本观测值从小到大进行排列为)()2()1(,,,n x x x ,则)()2()1(n x x x 为有序样本，如下函数(1)()(1)()0,(),,1,2,,11,n k k n x x kF x x x x k n n x x L 当当当称为经验分布函数。
例5.2.1某食品厂生产听装饮料，现从生产线上随机抽取5听饮料，称得其净重为：351 347 355 344 351，求此样本的经验分布函数。
略。
2、经验分布函数的性质01 对每一个固定的x ，)(x F n 是事件“X x ”发生的频率，当n 固定时，)(x F n 是样本的函数，是一个随机变量，且)()(x F x F Pn。
02（格里纹科定理）定理5.2.1：设n x x x ,,,21 是取自总体分布函数为F (x )的样本，)(x F n 是经验分布函数，有1)0)()(sup lim (x F x F P n x n 。
注 此定理表明，当n 相当大时，经验分布函数是总体分布函数的一个良好的近似。
二、频数频率分布表样本数据的整理是统计研究的基础，整理数据的最常用方法之一是给出其频数分布表或频率分布表，其基本步骤是：1、对样本进行分组：首先确定组数k ，作为一般性原则，组数通常在5-20个。
对容量较小的样本，通常将其分为5组或6组，容量为100左右的样本可分7到10组，容量在200左右的样本可分9~13组，容量为300左右级以上的样本可分12到20组。
2、确定每组组距：每组组距可以相同也可以不同。
但实际中常选用长度相同的区间，以d 表示组距。
3、确定每组组限。
4、统计样本数据落入每个区间的个数——频数，并列出其频数频率分布表。
具体例子略。
三、样本数据的图形显示：常用的样本数据的图形显示主要有直方图和茎叶图，具体例子略。
§5.3统计量及其分布一、统计量与抽样分布样本来自总体，含有总体各方面的信息，但这些信息较为分散，有时不能直接利用。
为将这些分散的信息集中起来以反映总体的各种特征，需要对样本进行加工，最常用的加工方法是构造样本的函数，为此：定义5.3.1 设n x x x ,,,21 为取自某总体的样本，若样本函数),,(1n x x T T 中不含有任何未知参数，则称T 为统计量。
统计量的分布为抽样分布。
按上述定义：设n x x x ,,,21 为样本，则211,i ni i n i x x 都是统计量，当2, 未知时，11,x x 等都不是统计量。
注 统计量不依赖于未知参数，但其分布一般是依赖于未知参数的。
二、常用的统计量1、样本均值、样本方差、样本k 阶矩及k 阶中心矩定义 设n x x x ,,,21 是来自某总体的样本。
称ni i x n x 11 为样本均值ni i x x n S12*)(12为样本方差 2**S S 为样本标准差ni i x x n S 122)(11 为样本（无偏）方差 2S S 为样本（无偏）标准差n i ki k x n a 11 为样本k 阶（原点）矩ni k i k x x n b 1)(1为样本k 阶中心矩注（1） n i i x x n S 122)(11=][11122ni ix n x n （2）在分组样本场合下：若i x 为第i 组的组中值，i f 为该i 组的个数，k 为组数，则ki i k k f n n f x f x x 111,其中k i i i x x f n S 122)(11=][11122ki ii x n x f n 2、次序统计量定义 5.3.7设n x x x ,,,21 是取自总体X 的样本，将其从小到大排序得到(1)(2)()n x x x L .定义)(i X ：不论n x x x ,,,21 取怎样的一组观测值，)(i X 总取()i x 为其观测值，称)(i X 为第i 个次序统计量，从而有)()2()1(n X X X .i ni X X 11min , i ni n X X 1)(max 分别称为样本的最小、最大次序统计量。
注 样本n x x x ,,,21 独立同总体分布，但)()2()1(,,,n X X X 既不独立又不同分布。
三、统计量X 与2S 的性质定理5.3.1 0)(1ni ix x。
证明 略。
定理 5.3.2数据观察值与均值的偏差平方和最小，即在形如ni ic x12)(的函数中，ni ix x12)(最小，其中c 为任意给定常数。
证明 略。
定理5.3.3 设n x x x ,,,21 是来自某个总体的样本，x 为样本均值。
1) 若总体分布为),(2N ，则x 的精确分布为)1,(2nN 。
2) 若总体分布未知或不是正态分布，但2, VarX EX ,则n 较大时的渐近分布为)1,(2 n N ,记为x .~)1,(2 nN 。
证明 略。
例5.3.3 略。
定理5.3.4 设总体X 具有二阶矩，即2, VarX EX < , n x x x ,,,21 为从该总体中得到的样本，x 和2S 分别是样本均值与样本方差，则222,11, VarX ES nVarX n X Var EX X E 。
证明 略。
§5.4三大抽样分布一、2 分布（卡方分布）1、定义5.4.1设n X X X ,,,21 独立同标准正态分布N (0,1)，则 ni i X 122的分布称为自由度为n 的2分布，记为)(~22n .)(2n 的密度函数为：112221()2()2n x n p x xen，x >0。