样本与总体PPT教学课件
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《用样本估计总体》统计PPT课件(总体百分位数的估计)

地 理 课 件 : /kejian/dili/
历 史 课 件 : /kejian/lishi/
[教材提炼]
前面我们用频率分布表、频率分布直方图描述了居民用户月均用水量的样本数据,
通过对图表的观察与分析,得出了一些样本数据的频率分布规律,并由此推测了该
市全体居民用户月均用水量的分布情况,得出了“大部分居民用户的月均用水量集
试 卷 下 载 : /shiti/
教 案 下 载 : /jiaoan/
手 抄 报 : /shouchaobao/
PPT课 件 : /kejian/
语 文 课 件 : /kejian/yuwen/ 数 学 课 件 : /kejian/shuxue/
(3)四分位数:常用的分位数有第 25 百分位数、第 50 百分位数、第 75 百分位数, 这三个分位数把一组由小到大排列后的数据分成 四等 份,因此称为四分位数.其
中第 25 百分位数也称为第一四分位数或下四分位数等,第 75 百分位数也称为第三
四分位数或上四分位数等.
必修第二册·人教数学A版
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英 语 课 件 : /kejian/yingyu/ 美 术 课 件 : /kejian/meishu/
科 学 课 件 : /kejian/kexue/ 物 理 课 件 : /kejian/wuli/
化 学 课 件 : /kejian/huaxue/ 生 物 课 件 : /kejian/shengwu/
PPT图 表 : /tubiao/
PPT下 载 : /xiazai/
PPT教 程 : /powerpoint/
资 料 下 载 : /ziliao/
个 人 简 历 : /jianli/
《总体和样本》课件

分层抽样
整群抽样
将总体分成若干群,以群为单位进行 随机抽样,适用于群间差异较小、群 内差异较大的情况。
区域抽样
按照地理位置或行政区域划分,在每 个区域内进行随机抽样,适用于地理 分布较广、区域间差异较大的情况。
CHAPTER 04
总体和样本的误差分析
抽样误差
定义
抽样误差是由于从总体中随机抽 取样本而产生的误差。
全面性
总体包含了研究对象的全体成员,不 偏不倚,无主观筛选。
样本特性
随机性
样本是从总体中随机抽取的,每 个个体被选中的机会均等。
代表性
样本能够反映总体的特性,具有一 定的代表性。
可观测性
样本是可以直接观察和研究的,不 同于某些总体特性可能无法直接观 测。
总体和样本特性的比较
1 2
确定性vs随机性
总体和样本的关系
总体和样本的研究目的
通过样本的特性推断总体的特性。
样本的抽取方法
随机抽样、分层抽样、系统抽样等。
样本的代表性
样本的代表性越高,推断总体的准确性越高。
CHAPTER 02
总体和样本的特性
总体特性
确定性
综合性
总体中的每一个成员都是确定的、具 体的,没有遗漏和重复。
总体包含了研究对象各方面的信息, 具有综合性。
总体和样本的选取方法
随机抽样
简单随机抽样
每个样本被选中的概率相等,适 用于样本数量较小、总体异质性 较小的情况。
系统随机抽样
按照一定的间隔或顺序,每隔一 定数量的样本选取一个,适用于 总体数量较大、有明显周期性特 征的情况。
系统抽样
• 分层随机抽样:将总体分成若干层次,在每一层内进行随机抽 样,适用于总体异质性较大、需要提高样本代表性的情况。
23.4 用样本估计总体课件(共19张PPT)

序号
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
质量/千克
14
21
27
17
18
20
19
23
19
22
根据调查,市场上今年樱桃的批发价格为15元/千克,用所学的统计知识估计今年此果园樱桃按批发价格销售所得的总收入为 元.
30 000
王强几年前承包了甲、乙两座荒山,各载500棵杨梅树,成活率为98%,现已挂果,经济效益初步显现.为了分析收成情况,他分别从两山上随机采摘了4棵树上的杨梅,每棵树的产量如折线统计图所示.(1)分别计算甲、乙两山样本的平均数,并用样本平均数估计甲、乙两山杨梅的产量总和;(2)试通过计算说明,哪座山上的杨梅产量较稳定.
C
2.有甲、乙两种水稻,测得每种水稻各10穴的分孽数后,计算出样本方差分别为S2甲=11,S2乙=3.4,由此可以估计( )A.甲比乙种水稻分蘖整齐 B.乙种水稻分蘖比甲种水稻整齐C.分蘖整齐程度相同 D.甲、乙两种水稻分孽整齐程度不能比
B
3.李大伯承包了一个果园,种植了100棵樱桃树,今年已进入收获期.收获时,从中任选并采摘了10棵树的樱桃,分别称得每棵树所产樱桃的质量如下表:
例1
例题解读
知识点2 用样本方差估计总体方差
例2
一个苹果园,共有2 000棵树龄相同的苹果树.为了估计今年苹果的总产量,任意选择了6棵苹果树,数出它们挂果的数量(单位:个)分别为: 260,340,280,420,360,380根据往年的经验,平均每个苹果的质量约为250 g.试估计今年苹果园苹果的总产量.
160.0
160.9
160.4
159.0
159.5
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
质量/千克
14
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27
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19
22
根据调查,市场上今年樱桃的批发价格为15元/千克,用所学的统计知识估计今年此果园樱桃按批发价格销售所得的总收入为 元.
30 000
王强几年前承包了甲、乙两座荒山,各载500棵杨梅树,成活率为98%,现已挂果,经济效益初步显现.为了分析收成情况,他分别从两山上随机采摘了4棵树上的杨梅,每棵树的产量如折线统计图所示.(1)分别计算甲、乙两山样本的平均数,并用样本平均数估计甲、乙两山杨梅的产量总和;(2)试通过计算说明,哪座山上的杨梅产量较稳定.
C
2.有甲、乙两种水稻,测得每种水稻各10穴的分孽数后,计算出样本方差分别为S2甲=11,S2乙=3.4,由此可以估计( )A.甲比乙种水稻分蘖整齐 B.乙种水稻分蘖比甲种水稻整齐C.分蘖整齐程度相同 D.甲、乙两种水稻分孽整齐程度不能比
B
3.李大伯承包了一个果园,种植了100棵樱桃树,今年已进入收获期.收获时,从中任选并采摘了10棵树的樱桃,分别称得每棵树所产樱桃的质量如下表:
例1
例题解读
知识点2 用样本方差估计总体方差
例2
一个苹果园,共有2 000棵树龄相同的苹果树.为了估计今年苹果的总产量,任意选择了6棵苹果树,数出它们挂果的数量(单位:个)分别为: 260,340,280,420,360,380根据往年的经验,平均每个苹果的质量约为250 g.试估计今年苹果园苹果的总产量.
160.0
160.9
160.4
159.0
159.5
总体和样本

第三节 质量过程参数的估计
一、总体参数的区间估计的概念和基本思想
构造位置参数的置信区间的一般步骤:
(1)寻找样本
的一个函数
,通常称为枢轴
量。它只含待估的未知参数 ,不含其它任何未知参数,并且
的分布要已知但不含、任何未知参数(当然也不包含待估
参数),在很多情况下,
可以从的点估计经过变换获得;
(2)对给定的置信水平 ,由
,
第三节 质量过程参数的估计
二、单正态总体均值的区间估计
1.如果正态总体方差 已知
设样本 已知,总体均值 的置信区间?
来自正态总体
,这里
未知,如何求总体均值的置信水平为
设
X ~ N(, 2)
X ~ N(, 2 ) n
EX
2
DX
n
则随机变量
Z X ~ N (0,1) 2 n
令
X
P{
2
z } 1
2
n
P{z 2
X 2
z 2} 1
n
P{
n
z 2 X
n
z
2}
1
P{X
n
z 2
X
n
z 2} 1
这就是说随机区间
[ X n z 2 , X n z 2 ]
它以1-α的概率包含总体 X的数学期望μ。
由定义可知,此区间即为μ的置信区间。
11
,
第三节 质量过程参数的估计
二、单正态总体均值的区间估计
三、两正态总体均值之差的区间估计
3.两个正态总体方差
2 1
和 22未知,但
2 1
2 2
构造枢轴量
W X Y 1 2
概率论总体与样本

06
总结与展望
本章内容的总结
概率论是研究随机现象的数学学科,总体和样本是概率论中的基 本概念。总体是研究对象全体的集合,而样本是从总体中抽取的 一部分数据。
总体和样本在概率论中有着广泛的应用,如统计学、数据分析、 机器学习等领域。通过研究总体和样本的关系,可以了解随机现 象的规律和性质。
本章介绍了概率论总体与样本的基本概念、性质和关系,以及一 些常用的统计方法和技巧。这些方法和技巧可以帮助我们更好地 理解和分析数据,从而做出更准确的预测和决策。
04
总体与样本的关系
样本的抽取方法
随机抽样
从总体中随机选取一定数量的样本,确保每个样本被选中的概率相等。
系统抽样
按照一定的间隔或顺序从总体中选取样本,如每隔10个人抽取一个样本。
分层抽样
将总体分成若干层,从每层中随机抽取一定数量的样本,再合并成一个样本。
簇群抽样
将总体分成若干簇群,从每个簇群中随机抽取一定数量的样本。
03
随着机器学习和人工智能的不断发展,概率论总体与样本的理论在算法设计和 优化中将发挥越来越重要的作用。如何将概率论总体与样本的理论应用于实际 问题的解决,也是未来研究的重要方向之一。
THANKS
感谢观看
分布。
样本的推断方法
参数估计
通过样本数据估计总体参数, 如均值、方差等。
假设检验
根据样本数据对总体假设进行 检验,判断假设是否成立。
置信区间估计
根据样本数据估计总体参数的 置信区间,以反映参数的不确 定性。
贝叶斯推断
利用先验信息、样本信息和似 然函数对未知参数进行推断。
05
实例分析
实例一:概率分布的估计
概率论总体与样本
【课件】样本平均数与总体平均数+课件-高一下学期数学人教A版(2019)必修第二册+

解:由这些样本观测数据,我们可以计算出样本的平均数为
上面我们通过简单随机抽样得到部分学生的平均身高,并用样本平均身高来估计树人中学高一年级学生的平均身高.
由此可以估计树人中学高一年级学生的平均身高为164.3cm左右.
总体平均数:
4. 总体平均数与样本平均数
样本平均数:
4. 总体平均数与样本平均数
(2) 该公司对质监局的这种检验方法并不认可,公司自己的质检部门随机抽取了100袋袋装牛奶,按照(1)中的标准,统计得到这100袋袋装牛奶的质量都满足 ,样本的平均质量为 ,你认为质监局和该公司质检部门的检验结果哪一个更可靠?为什么?
[答案] 该公司质检部门的检验结果更可靠.因为质监局抽取的样本较少,不能很好地反映总体,该公司的质检部门抽取的样本量较大.一般来说,样本量较大的样本的估计效果会好于样本量较小的样本的估计效果,尤其是当样本量不大时,增加样本量可以较好地提高估计的效果.
总体平均数是总体的一项重要特征. 另外,某类个体在总体中所占的比例也是人们关心的一项总体特征,例如全部产品中合格品所占的比例、赞成某项政策的人在整个人群中所占的比例等.
问题7 眼睛是心灵的窗户,保护好视力非常重要. 树人中学在“全国爱眼日”前,想通过简单随机抽样的方法,了解一下全校2174名学生中视力不低于5.0的学生所占的比例,你觉得该怎样做?总体、个体、变量分别是什么?
方法规律
课堂练习
变式:已知一组数据x1, x2, x3, x4, x5的平均数是5,那么另一组数据2x1+1,2x2+1,……,2xn+1的平均数为________.
11
所以估计该校三年级全体学生每天午餐的平均费用为8.8元,在全体学生中,午餐费用不低于10元的比例约为0.35.
上面我们通过简单随机抽样得到部分学生的平均身高,并用样本平均身高来估计树人中学高一年级学生的平均身高.
由此可以估计树人中学高一年级学生的平均身高为164.3cm左右.
总体平均数:
4. 总体平均数与样本平均数
样本平均数:
4. 总体平均数与样本平均数
(2) 该公司对质监局的这种检验方法并不认可,公司自己的质检部门随机抽取了100袋袋装牛奶,按照(1)中的标准,统计得到这100袋袋装牛奶的质量都满足 ,样本的平均质量为 ,你认为质监局和该公司质检部门的检验结果哪一个更可靠?为什么?
[答案] 该公司质检部门的检验结果更可靠.因为质监局抽取的样本较少,不能很好地反映总体,该公司的质检部门抽取的样本量较大.一般来说,样本量较大的样本的估计效果会好于样本量较小的样本的估计效果,尤其是当样本量不大时,增加样本量可以较好地提高估计的效果.
总体平均数是总体的一项重要特征. 另外,某类个体在总体中所占的比例也是人们关心的一项总体特征,例如全部产品中合格品所占的比例、赞成某项政策的人在整个人群中所占的比例等.
问题7 眼睛是心灵的窗户,保护好视力非常重要. 树人中学在“全国爱眼日”前,想通过简单随机抽样的方法,了解一下全校2174名学生中视力不低于5.0的学生所占的比例,你觉得该怎样做?总体、个体、变量分别是什么?
方法规律
课堂练习
变式:已知一组数据x1, x2, x3, x4, x5的平均数是5,那么另一组数据2x1+1,2x2+1,……,2xn+1的平均数为________.
11
所以估计该校三年级全体学生每天午餐的平均费用为8.8元,在全体学生中,午餐费用不低于10元的比例约为0.35.
从样本统计量估计整体参数 PPT

2、 t分布
前面讲得就是样本平均数呈正态分布或接近正态分布
得情况。此外,还有两种情况:一就是总体分布为正态, 但总体方差 未知,且样本容量又较小;二就是总休分 布为非正态,而且总体方差 未知,样本容量又较小。 在这些情况下,样木平均数得分布为t分布这就是因为 总体力一差末知,在计算
这一比率时,要用样本标准差S取代 ,但就是在样本较
体参数,因而我们所希望得当然就是:这一区间越小越 好,而估计得正确概率越大越好。但就是,从进行区间 估计得公式可以瞧出,在其它条件一定时,要提高正碗 估计得概率 (即提高置信水平) , 置信区间就不可避免 地会增大, 而要使置信区间缩小,就要降低正确估计得 概率。必须牢记得就是,置信水平越低,置信区间越小, 该区间不包括总体参数得可能性就越大;置信水平越 高,置信区间越大,该区间包括总体参数得可能性就越 大。
从样本统计量估计整体参数
从样本统计量估计或推断总体参数就是推断统计 得一个重要部分。
我们在引入 “样本” 与 “总体 ” 这两个概念时 瞧到, 语言研究所涉及得总体往往非常大 (甚至就 是无限大得) , 因而难以对其中所有个体都加以研 究,研究者们所能做得只就是通过随机得方法从总 体中抽取一个具有代表性得样本加以研究,然后再 从有关样本统计量来估计或推断未知得总休参数, 例如从样本平均数来估计总体平均数。本章只讨 论如何从样本平均数X与比 分别估计总体平 均数 μ 与比 。估计得方法有两种: 点估计与 区间估计。
第一节 点估计
当总休平均数或比例未知时,我们可以直接把样本 平均数或比例用作它得估计值。由于样本统计量 为数轴上得一个点,所以称为“点估计值” 。
一个理想得点估计值至少应具备以下两个条件:
(1)无偏性
一般情况下,样本统计量就是不会与相应得总体参数完 全相同得,两者多少都会有一定得差距,但就是如果用 无限多个样本得统计量来估计总体参数,平均估计误 差将会等于0。具有这一特征得统计量就无偏估计值。
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(2)求出这20颗手榴弹的杀伤半 径的众数、中位数和平均数, 并估计这批手榴弹的平均杀伤 半径.
2020/12/11
19
解:
(1)总体是要检查的这批手榴弹的杀伤半 径的全体;个体是每一颗手榴弹的杀伤 半径;样本是所抽取的20颗手榴弹的杀 伤半径;样本容量是20.
(2)在20个数据中,10出现了6次,次数最 多,所以众数是10(米).
11
当样本中个体太少时, 样本的平均数、标准差往往 差距较大,如果选取适当的 样本的个体数,各个样本的 平均数、标准差与总体的标 准差相当接近。
2020/12/11
12
北京在这30天的空气污染指数及质量 级别,如下表所示:
2020/12/11
13
2、体会用样本估计总体的合理性
2020/12/11
2020/12/11
3
判断下面这些抽样调查选取样本的方法是否
合适,若不合适,请说明理由.
(1)为调查江苏省的环境污染情况,调查了长
江以南的南京市、常州市、苏州市、镇江市、
无锡市的环境污染情况.
(2)从100名学生中,随机抽取2名学生,测量
他们的身高来估算这100名学生的平均身高.
(3)从一批灯泡中随机抽取50个进行试验,
经比较可以 发现,虽然 从样本获得 的数据与总 体的不完全 一致,但这 样的误差还 是可以接受 的,是一个 较好的估计。
14
随着样本容量(样本中包含的个体 的个数)的增加,由样本得出的平均数 往往会更接近总体的平均数,数学家已 经证明随机抽样方法是科学而可靠的. 对于估计总体特性这类问题,数学上的 一般做法是给出具有一定可靠程度的一 个估计值的范围 .
估算这批灯泡的使用寿命.
(4)为了解观众对中央电视台第一套节目的收
视率,对所有上英特网的家庭进行在线调查.
2020/12/114源自解:(1)不合适.因为调查对象在总体中必须有代 表性,现在所调查的这些地方的环境污染 情况仅仅代表了长江以南地区,并不能代 表整个江苏省的环境污染情况.
(2)不合适.因为抽样调查时所抽取的样本要 足够大,现在只抽取了2名学生的身高,不 能用来估算100名学生的平均身高.
随机数 111 254 167 94 276 (学号)
成绩 80 86 66 91 67
2020/12/11
6
它的频数分布直方图、平均 成绩和标准差分别如下:
2020/12/11
7
另外,同学们也分别选取了一些样本, 它们同样也包含五个个体,如下表:
随机数 (学号)
成绩
132 245 5 98 89 78 73 76 69 75
(3)合适.
(4)不合适.虽然调查的家庭很多,但仅仅增 加调查的数量不一定能够提高调查质量, 本题中所调查的仅代表上英特网的家庭, 不能代表不上英特网的家庭,因此这样的 抽样调查不具有普遍代表性.
2020/12/11
5
让我们仍以上一节300名学生的考试成 绩为例,考察一下抽样调查的结果是 否可靠。上一节中,老师选取的一个 样本是:
9
从以上三张图比较来看,它们之间存在明显 的差异,平均数和标准差与总体的平均数与 标准差也相去甚远,显然这样选择的样本不 能反映总体的特性,是不可靠的。
2020/12/11
10
2、选择恰当的样本个体数目
样本平均成绩为 75.7分, 标准差为10.2分
2020/12/11
样本平均成绩为 77.1分, 标准差为10.7分
(3)在(2)的条件下,若生产一套学生桌椅需木材0.07m3,求 该县2001年使用一次性筷子的木材可以生产多少套学生桌 椅.
计算中需用的有关数据为:每盒筷子100双,每双筷子的质 量为5g,所用木材的密度为0.5×103kg/m3;
2020/12/11
15
3、加权平均数的求法
问题1:在计算20个男同学平均身高时, 小华先将所有数据按由小到大的顺序 排列,如下表所示:
然后,他这样计算这20个学生的平均身高:
小华这样计算平均数可以吗?为什么?
2020/12/11
16
问题2:假设你们年级共有四个班级, 各班的男同学人数和平均身高如表所示.
随机数 (学号)
成绩
90 167 86 275 54 72 86 83 82 82
同样,也可以作出这两个样本的频 数分布直方图、计算它们的平均成 绩和标准差,如下图所示:
2020/12/11
8
2020/12/11
样本平均成绩为 74.2分, 标准差为3.8分
样本平均成绩 为80.8分, 标准差为6.5分
小强这样计算全年级男同学的平均身高:
16 .2+ 1 16 .3+ 2 16 .8+ 0 16 .70 4
小强这样计算平均数可以吗?为什么?
2020/12/11
17
练习1:
为了检查一批手榴弹的杀伤半径,抽 取了其中20颗做试验,得到这20颗 手榴弹的杀伤半径,并列表如下:
2020/12/11
18
(1)在这个问题中,总体、个体、 样本和样本容量各是什么?
样本与总体
2020/12/11
1
我们知道在选取样本时应注 意的问题,其一是所选取的样 本必须具有代表性,其二是所 选取的样本的容量应该足够大, 这样的样本才能反映总体的特 性,所选取的样本才比较可靠.
2020/12/11
2
随机抽样调查是了解总
体情况的一种重要的数学方法, 抽样是它的一个关键,上节课 介绍了简单的随机抽样方法, 即用抽签的方法来选取样本, 这使每个个体都有相等的机会 被选入样本.
20个数据从小到大排列,第10个和第11
个数据是最中间的两个数,分别为9(米)
和10(米),所以中位数是9.5
20(20/12米/11 ).样本平均数9.4(米)
20
练习2:
为估计一次性木质筷子的用量,1999年从某县共600家高、 中、低档饭店抽取10家作样本,这些饭店每天消耗的一次 性筷子盒数分别为: 0.6、3.7、2.2、1.5、2.8、1.7、1.2 、2.1、3.2、1.0
(1)通过对样本的计算,估计该县1999年消耗了多少盒一次 性筷子(每年按350个营业日计算);
(2)2001年又对该县一次性木质筷子的用量以同样的方式作 了抽样调查,调查的结果是10个样本饭店,每个饭店平均 每天使用一次性筷子2.42盒.求该县2000年、2001年这两 年一次性木质筷子用量平均每年增长的百分率(2001年该 县饭店数、全年营业天数均与1999年相同);
2020/12/11
19
解:
(1)总体是要检查的这批手榴弹的杀伤半 径的全体;个体是每一颗手榴弹的杀伤 半径;样本是所抽取的20颗手榴弹的杀 伤半径;样本容量是20.
(2)在20个数据中,10出现了6次,次数最 多,所以众数是10(米).
11
当样本中个体太少时, 样本的平均数、标准差往往 差距较大,如果选取适当的 样本的个体数,各个样本的 平均数、标准差与总体的标 准差相当接近。
2020/12/11
12
北京在这30天的空气污染指数及质量 级别,如下表所示:
2020/12/11
13
2、体会用样本估计总体的合理性
2020/12/11
2020/12/11
3
判断下面这些抽样调查选取样本的方法是否
合适,若不合适,请说明理由.
(1)为调查江苏省的环境污染情况,调查了长
江以南的南京市、常州市、苏州市、镇江市、
无锡市的环境污染情况.
(2)从100名学生中,随机抽取2名学生,测量
他们的身高来估算这100名学生的平均身高.
(3)从一批灯泡中随机抽取50个进行试验,
经比较可以 发现,虽然 从样本获得 的数据与总 体的不完全 一致,但这 样的误差还 是可以接受 的,是一个 较好的估计。
14
随着样本容量(样本中包含的个体 的个数)的增加,由样本得出的平均数 往往会更接近总体的平均数,数学家已 经证明随机抽样方法是科学而可靠的. 对于估计总体特性这类问题,数学上的 一般做法是给出具有一定可靠程度的一 个估计值的范围 .
估算这批灯泡的使用寿命.
(4)为了解观众对中央电视台第一套节目的收
视率,对所有上英特网的家庭进行在线调查.
2020/12/114源自解:(1)不合适.因为调查对象在总体中必须有代 表性,现在所调查的这些地方的环境污染 情况仅仅代表了长江以南地区,并不能代 表整个江苏省的环境污染情况.
(2)不合适.因为抽样调查时所抽取的样本要 足够大,现在只抽取了2名学生的身高,不 能用来估算100名学生的平均身高.
随机数 111 254 167 94 276 (学号)
成绩 80 86 66 91 67
2020/12/11
6
它的频数分布直方图、平均 成绩和标准差分别如下:
2020/12/11
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另外,同学们也分别选取了一些样本, 它们同样也包含五个个体,如下表:
随机数 (学号)
成绩
132 245 5 98 89 78 73 76 69 75
(3)合适.
(4)不合适.虽然调查的家庭很多,但仅仅增 加调查的数量不一定能够提高调查质量, 本题中所调查的仅代表上英特网的家庭, 不能代表不上英特网的家庭,因此这样的 抽样调查不具有普遍代表性.
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让我们仍以上一节300名学生的考试成 绩为例,考察一下抽样调查的结果是 否可靠。上一节中,老师选取的一个 样本是:
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从以上三张图比较来看,它们之间存在明显 的差异,平均数和标准差与总体的平均数与 标准差也相去甚远,显然这样选择的样本不 能反映总体的特性,是不可靠的。
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2、选择恰当的样本个体数目
样本平均成绩为 75.7分, 标准差为10.2分
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样本平均成绩为 77.1分, 标准差为10.7分
(3)在(2)的条件下,若生产一套学生桌椅需木材0.07m3,求 该县2001年使用一次性筷子的木材可以生产多少套学生桌 椅.
计算中需用的有关数据为:每盒筷子100双,每双筷子的质 量为5g,所用木材的密度为0.5×103kg/m3;
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3、加权平均数的求法
问题1:在计算20个男同学平均身高时, 小华先将所有数据按由小到大的顺序 排列,如下表所示:
然后,他这样计算这20个学生的平均身高:
小华这样计算平均数可以吗?为什么?
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问题2:假设你们年级共有四个班级, 各班的男同学人数和平均身高如表所示.
随机数 (学号)
成绩
90 167 86 275 54 72 86 83 82 82
同样,也可以作出这两个样本的频 数分布直方图、计算它们的平均成 绩和标准差,如下图所示:
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样本平均成绩为 74.2分, 标准差为3.8分
样本平均成绩 为80.8分, 标准差为6.5分
小强这样计算全年级男同学的平均身高:
16 .2+ 1 16 .3+ 2 16 .8+ 0 16 .70 4
小强这样计算平均数可以吗?为什么?
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练习1:
为了检查一批手榴弹的杀伤半径,抽 取了其中20颗做试验,得到这20颗 手榴弹的杀伤半径,并列表如下:
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(1)在这个问题中,总体、个体、 样本和样本容量各是什么?
样本与总体
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我们知道在选取样本时应注 意的问题,其一是所选取的样 本必须具有代表性,其二是所 选取的样本的容量应该足够大, 这样的样本才能反映总体的特 性,所选取的样本才比较可靠.
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随机抽样调查是了解总
体情况的一种重要的数学方法, 抽样是它的一个关键,上节课 介绍了简单的随机抽样方法, 即用抽签的方法来选取样本, 这使每个个体都有相等的机会 被选入样本.
20个数据从小到大排列,第10个和第11
个数据是最中间的两个数,分别为9(米)
和10(米),所以中位数是9.5
20(20/12米/11 ).样本平均数9.4(米)
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练习2:
为估计一次性木质筷子的用量,1999年从某县共600家高、 中、低档饭店抽取10家作样本,这些饭店每天消耗的一次 性筷子盒数分别为: 0.6、3.7、2.2、1.5、2.8、1.7、1.2 、2.1、3.2、1.0
(1)通过对样本的计算,估计该县1999年消耗了多少盒一次 性筷子(每年按350个营业日计算);
(2)2001年又对该县一次性木质筷子的用量以同样的方式作 了抽样调查,调查的结果是10个样本饭店,每个饭店平均 每天使用一次性筷子2.42盒.求该县2000年、2001年这两 年一次性木质筷子用量平均每年增长的百分率(2001年该 县饭店数、全年营业天数均与1999年相同);