基于数学史的平均数_中位数和众数的理解_吴骏

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42对一道数理结合题结论的否定之否定

42对一道数理结合题结论的否定之否定

能否无限递增趋近5、能否取遍开区间(49,5)内
的每个值?大家可以借用几何画板来检验“正数
万方数据
2014年
第53卷
第11期
数学通报

43
m的取值范围是(√i,5)”的正确性,如下图 所示.
最后指出,我们能够轻松愉快地顿悟并验证 到一个推广结论:如图1所示(把图中的标数3N、 2N依次替换为m。(N)、m:(N)),一根轻绳穿过 两个定滑轮,两端分别挂m。(N)、Tn:(N)的重物, 若在两个滑轮之间的绳上挂一个重量为m(N)的 重物,恰好使得系统处于平衡状态(且两端的重物 都不能卡在滑轮上),则正数m的取值范围是
5吴骏,黄青云.基于数学史的平均数、中位数和众数的理解 [J].数学通报,2013,11:16—21
6张奠宙.竺仕芬,林永伟.“基本数学经验”的界定与分类[J].
数学通报.2008,5:4—7

Davitt,R.M.The evolutionary character of mathematics
[J].Mathematics
接着,学生3、学生4经过摸索、试探,运用正 弦定理和射影定理,解得终步结果“正数优的取 值范围是(√5,5)”. 经过一番交流后,学生6、学生9经过探索, 认定终步结果“正数1"17的取值范围是[√5,5)”. 笔者特别关注期间教师的两段话:“从现实图 形看好像不行,但从理论上讲呢”;“而我们本节课 的目的是坚持数学地思考,……,老师也感觉保留 √5是正确的”.难道强调数学思考就可以轻视现实 图形的检验吗?这里,虽然“老师也感觉保留√5是 正确的”的支撑底气可能源于课前备课时所查阅 到的省编教学参考书,但字里行间的“好像”、“也 感觉”却透露出其底气不足但又不愿意怀疑权威

平均数、中位数、众数的联系和区别

平均数、中位数、众数的联系和区别

一.雷同点【1 】平均数.中位数和众数这三个统计量的雷同之处重要表示在:都是来描写数据分散趋向的统计量;都可用来反应数据的一般程度;都可用来作为一组数据的代表.二.不合点它们之间的差别,重要表示在以下方面.1.界说不合平均数:一组数据的总和除以这组数据个数所得到的商叫这组数据的平均数.中位数:将一组数据按大小次序分列,处在最中央地位的一个数叫做这组数据的中位数 .众数:在一组数据中消失次数最多的数叫做这组数据的众数.2.求法不合平均数:用所稀有据相加的总和除以数据的个数,须要盘算才得求出. 中位数:将数据按照从小到大或从大到小的次序分列,假如数据个数是奇数,则处于最中央地位的数就是这组数据的中位数;假如数据的个数是偶数,则中央两个数据的平均数是这组数据的中位数.它的求出不需或只需简略的盘算.众数:一组数据中消失次数最多的谁人数,不必盘算就可求出.3.个数不合在一组数据中,平均数和中位数都具有惟一性,但众数有时不具有惟一性.在一组数据中,可能不止一个众数,也可能没有众数.4.呈现不合平均数:是一个“虚拟”的数,是经由过程盘算得到的,它不是数据中的原始数据.中位数:是一个不完整“虚拟”的数.当一组数据有奇数个时,它就是该组数据排序后最中央的谁人数据,是这组数据中真实消失的一个数据;但在数据个数为偶数的情形下,中位数是最中央两个数据的平均数,它不一定与这组数据中的某个数据相等,此时的中位数就是一个虚拟的数.众数:是一组数据中的原数据 ,它是真实消失的.5.代表不合平均数:反应了一组数据的平均大小,经常运用来一代表数据的总体“平均程度”.中位数:像一条分界限,将数据分成前半部分和后半部分,是以用来代表一组数据的“中等程度”.众数:反应了消失次数最多的数据,用来代表一组数据的“多半程度”.这三个统计量虽反应有所不合,但都可暗示数据的分散趋向,都可作为数据一般程度的代表.6.特色不合平均数:与每一个数据都有关,个中任何数据的变动都邑响应引起平均数的变动.重要缺陷是易受极端值的影响,这里的极端值是指偏大或偏小数,当消失偏大数时,平均数将会被举高,当消失偏小数时,平均数会下降.中位数:与数据的排各地位有关,某些数据的变动对它没有影响;它是一组数据中央地位上的代表值,不受数据极端值的影响.众数:与数据消失的次数有关,着眼于对各数据消失的频率的考核,其大小只与这组数据中的部分数据有关,不受极端值的影响,其缺陷是具有不独一性,一组数据中可能会有一个众数,也可能会有多个或没有 .7.感化不合平均数:是统计中最经常运用的数据代表值,比较靠得住和稳固,因为它与每一个数据都有关,反应出来的信息最充分.平均数既可以描写一组数据本身的整体平均情形,也可以用来作为不合组数据比较的一个尺度.是以,它在生涯中运用最普遍,比方我们经常所说的平均成绩.平均身高.平均体重等.中位数:作为一组数据的代表,靠得住性比较差,因为它只运用了部分数据.但当一组数据的个体数据偏大或偏小时,用中位数来描写该组数据的分散趋向就比较合适.众数:作为一组数据的代表,靠得住性也比较差,因为它也只运用了部分数据..在一组数据中,假如个体数据有很大的变动,且某个数据消失的次数最多,此时用该数据(即众数)暗示这组数据的“分散趋向”就比较合适.。

平均数中位数和众数的意义分别是什么

平均数中位数和众数的意义分别是什么

平均数中位数和众数的意义分别是什么平均数、中位数和众数是用于描述一组数据特征的统计学指标。

它们各自有着不同的意义和应用场景。

平均数指的是一组数据的所有数值之和除以数据个数,用来衡量数据的集中趋势。

平均数的意义在于能够给出一个数据集中值的一个估计,它可以作为一组数据的“典型值”来描述整体情况。

举个例子,如果你想知道一个班级学生成绩的集中趋势,你可以计算学生们的平均分数。

平均数的一个局限性是它容易受到极端值的影响,所以在分析数据时需要结合其他指标一起考虑。

中位数是按照一组数据的数值大小排列后位于中间位置的数值,用来描述数据的集中趋势。

中位数的意义在于它能够忽略掉数据集中的极端值,而更聚焦于数据的“中间值”。

也就是说,当数据集存在极端值时,中位数能够更好地反映出数据的典型特征。

举个例子,如果你想知道一个城市居民的收入水平,你可以计算这个城市居民的收入中位数,它能够给出一个更接近大多数人实际收入的值。

众数是在一组数据中出现次数最多的数值,用来描述数据的分布情况。

众数的意义在于它可以告诉我们数据集中的“最常见”的数值是什么。

举个例子,如果你要研究一家公司员工的职位水平分布,你可以计算员工职位的众数,从而了解公司中职位分布最为密集的层级。

众数可以帮助我们理解数据的分布情况,同时也可以用于分析数据的趋势和模式。

总结来说,平均数、中位数和众数三者各自有着不同的意义和应用场景。

平均数用来描述数据的集中趋势,中位数用来忽略极端值更准确地反映数据的典型特征,众数用来表示最常出现的数值,描述数据的分布情况。

在实际应用中,我们可以根据具体的问题选择合适的统计指标来分析数据,以更好地理解和解释数据的特征。

初二上册数学第五章知识点归纳:平均数、中位数、众数

初二上册数学第五章知识点归纳:平均数、中位数、众数

初二上册数学第五章知识点归纳:平均数、中位数、众数查字典数学网初中频道为您整理了初二上册数学第五章知识点归纳:平均数、中位数、众数,期望关心您提供多方法。

和小编一起期待学期的学习吧,加油哦!一、平均数、中位数、众数的概念1.平均数平均数是指在一组数据中所有数据之和再除以数据的个数。

2.中位数中位数是指将统计总体当中的各个变量值按大小顺序排列起来,形成一个数列,处于变量数列中间位置的变量值就称为中位数。

3.众数众数是一组数据中显现次数最多的数值,叫众数,有时众数在一组数中有好几个。

二、平均数、中位数、众数的区别1.平均数的大小与一组数据里的每个数均有关系,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动。

2.总数着眼于对各数据显现频率的考察,其大小只与这组数据的部分数据有关,当一组数据中有许多数据多次重复显现时,其众数往往是我们关怀的一种统计量。

3.中位数仅与数据的排列有关,一样来说,部分数据的变动对中位数没有阻碍,当一组数据中个别数据变动较大时,可用中位数来描述其中集中的趋势。

要练说,得练看。

看与说是统一的,看不准就难以说得好。

练看,确实是训练幼儿的观看能力,扩大幼儿的认知范畴,让幼儿在观看事物、观看生活、观看自然的活动中,积存词汇、明白得词义、进展语言。

在运用观看法组织活动时,我着眼观看于观看对象的选择,着力于观看过程的指导,着重于幼儿观看能力和语言表达能力的提高。

三、平均数、中位数、众数的联系要练说,得练看。

看与说是统一的,看不准就难以说得好。

练看,确实是训练幼儿的观看能力,扩大幼儿的认知范畴,让幼儿在观看事物、观看生活、观看自然的活动中,积存词汇、明白得词义、进展语言。

在运用观看法组织活动时,我着眼观看于观看对象的选择,着力于观看过程的指导,着重于幼儿观看能力和语言表达能力的提高。

众数、中位数及平均数差不多上描述一组数据的集中趋势的量,其中以平均数最为重要,其应用也最为广泛。

以上确实是查字典数学网为大伙儿整理的初二上册数学第五章知识点归纳:平均数、中位数、众数,大伙儿还中意吗?期望对大伙儿有所关心!事实上,任何一门学科都离不开死记硬背,关键是经历有技巧,“死记”之后会“活用”。

众数,中位数,算术平均数的关系

众数,中位数,算术平均数的关系

众数,中位数,算术平均数的关系众数、中位数和算术平均数是常用的统计学指标,它们是描述数据特征和趋势的重要工具。

本文将全面介绍它们的概念及其之间的关系。

首先,我们先来了解一下众数。

众数是一组数据中出现次数最多的数值,即为数据集中的“常见数”。

举个例子,假设我们有一组数字:1,2,2,3,4,4,4,5。

在这组数据中,数字4出现的次数最多,因此众数为4。

众数可以帮助我们了解数据中最常见的数值,反映了数据集的集中趋势。

接下来,介绍一下中位数。

中位数是将一组数据按大小排列后,处于中间位置的数值,可用来表示数据的中间值。

如果数据个数为奇数,那么中位数就是排序后的中间数;如果数据个数为偶数,那么中位数是排序后中间两个数的平均数。

例如,对于序列:1,2,3,4,5,6,7,8,9,中位数为5。

中位数的优点是不受数据分布的极端值影响,更能反映整体数据集的趋势。

最后,我们来了解一下算术平均数。

算术平均数,也称为平均值、平均数,是一组数据之和除以数据个数所得的结果。

它是描述数据集整体平均水平的指标,常用于数据的平衡性分析。

举个例子,如果我们有一组数据:1,3,5,7,9,那么它们的平均数是(1+3+5+7+9)/5=5。

算术平均数可以反映数据的总体水平,但在存在极端值或分布不均衡的情况下,它可能受到影响,不够准确。

这三个指标之间存在一定的关系。

在数据分布对称的情况下,众数、中位数和平均数一般是相等的,反映了数据集的典型特征。

然而,当数据分布存在偏斜或异常值时,它们就可能有所差异。

对于正偏态或右偏态分布的数据集,众数一般小于中位数,而中位数一般小于平均数。

对于负偏态或左偏态分布的数据集,众数一般大于中位数,而中位数一般大于平均数。

这是因为众数受到出现次数最多的数的影响,而中位数对极端值不敏感,平均数受到数据的总和影响。

综上所述,众数、中位数和算术平均数是常用的统计学指标,各自有其独特的特点和用途。

在实际应用中,我们可以根据数据集的特点和分布选择合适的指标来揭示数据的特征和趋势,进而进行科学决策和分析。

众数、中位数、平均数-高中数学知识点讲解

众数、中位数、平均数-高中数学知识点讲解

众数、中位数、平均数
1.众数、中位数、平均数
【知识点的认识】
1.众数、中位数、平均数
众数、中位数、平均数都是描述一组数据的集中趋势的特征数,只是描述的角度不同,其中以平均数的应用最为广泛.
(1)众数:在一组数据中,出现次数最多的数据叫做这组数据的众数;
(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(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数据的中位数;
(3)平均数:一组数据的算术平均数,即푥=1
푛(푥
1
+푥2+⋯+푥

).
2.众数、中位数、平均数的优缺点
【解题方法点拨】
众数、中位数、平均数的选取:
(1)平均数能较好地反映一组数据的总体情况;
(2)中位数不受极端值影响,有时用它代表全体数据的中等水平(或一般水平);(3)众数能反映一组数据的集中情况(即多数水平).
根据频率分布直方图估算众数、中位数、平均数:
(1)众数:在频率分布直方图中,最高矩形的中点的横坐标就是众数.
1/ 2
(2)中位数:在样本中,有 50%的个体小于或等于中位数,也有 50%的个体大于或等于中位数,因此,在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直方图的面积应该相等,由此可以估计中位数的值.
(3)平均数:是频率分布直方图的“重心”,是直方图的平衡点.平均数等于频率分布直方图中每个小矩形的面积(即落在该组中的频率)乘以小矩形底边中点的横坐标(组中值)之和.
2/ 2。

众数中位数平均数的概念

众数中位数平均数的概念

众数中位数平均数的概念
众数、中位数和平均数是统计学中常用的概念,用于描述数据
集中的集中趋势。

首先,让我们来了解一下众数。

众数是指在一个数据集中出现
次数最多的数值。

换句话说,它是数据集中的最常见的数值。

如果
一个数据集中有多个数值出现的次数相同且都是最多的,那么这个
数据集就被称为多峰分布,其中的数值就都是众数。

其次是中位数。

中位数是按照顺序排列的数据集中间的那个数,即把所有数值按照大小顺序排列,位于中间的数即为中位数。

如果
数据集中的数值个数是奇数,那么中位数就是中间那个数;如果数
据集中的数值个数是偶数,那么中位数就是中间两个数的平均数。

最后是平均数,也称为均值。

平均数是指将所有数值相加,然
后除以数值的个数所得到的值。

它是描述数据集中集中趋势的一种
常用方法。

计算平均数的公式是,将所有的数相加,然后除以数的
个数。

这三个概念在统计学和数据分析中经常被用到,它们可以帮助
我们更好地理解和描述数据集的特征。

当我们想要了解一个数据集的集中趋势时,众数、中位数和平均数都可以提供有用的信息。

同时,它们也可以帮助我们进行比较不同数据集之间的差异,以及监测数据的变化趋势。

因此,对这三个概念的理解和运用是非常重要的。

算术平均数、中位数、众数的简介及三者之间的关系

算术平均数、中位数、众数的简介及三者之间的关系

简答题:说明算术平均数、中位数、众数的优缺点及三者之间的关系(一)算术平均数、中位数和众数是统计学中常用的集中趋势度量,它们各自具有不同的优缺点,适用于不同类型的数据分布和分析目的。

以下是它们的优缺点及关系:算术平均数(Mean):优点:易于计算,能够充分利用全部数据,对异常值不敏感。

缺点:对于包含极端值(异常值)的数据,平均数可能不太代表整体趋势。

中位数(Median):优点:对于数据中的异常值不敏感,能够反映数据的中间位置。

缺点:需要将数据进行排序,对数据分布的形状了解较少,不能充分利用全部数据信息。

众数(Mode):优点:易于理解和计算,可以用于分类数据,可以有多个众数。

缺点:可能不存在众数,对连续型数据不太适用,不能反映数据的分散情况。

三者之间的关系:在对称分布(例如正态分布)中,平均数、中位数和众数通常是接近的,且中位数通常等于平均数等于众数。

在偏斜分布(例如右偏或左偏分布)中,平均数受到极端值的影响,可能偏离中位数和众数。

当数据分布对称时,平均数通常是最好的集中趋势度量。

当数据分布有偏斜或包含异常值时,中位数和众数可能更能反映数据的典型特征。

综合来说,选择使用哪种集中趋势度量取决于数据的性质以及分析的目的。

通常建议同时考虑这三种度量,以更全面地了解数据的特征。

(二)算术平均数、中位数和众数是描述数据集中趋势的三种常用方法,它们各有优缺点:算术平均数:优点:算术平均数提供了一种快速、直观的了解数据集的中心位置。

它适用于大多数类型的数据,并且在数学和统计分析中非常有用,尤其是在计算方差和标准差时。

缺点:算术平均数容易受极端值的影响。

在一个数据集中,若存在极端高值或低值,算术平均数可能无法准确反映大多数数据的实际情况。

中位数:优点:中位数不受极端值的影响,因此它在存在异常值时可以更好地代表数据集的中心位置。

当数据分布不对称时,中位数是一个很好的中心趋势度量。

缺点:中位数对数据集的信息利用不如算术平均数全面,特别是在数据集很大时,中位数可能忽略了数据分布的某些特征。

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算术平均数的 前 概 念 可 能 是 中 点 值,即 两 个 极端值的算术平均数.中点值在9世纪至11 世纪 阿 拉 伯 人 的 天 文 、冶 金 和 航 海 中 有 广 泛 的 应 用 .托 勒密(Ptolemy,100-170)在 《天 文 学 大 成 》中 指 出:取最大 值 和 最 小 值 的 平 均 数 是 一 条 法 则 . [4] 这样做的目的 是 为 了 降 低 观 察 值 的 误 差,使 所 得 的结果介于最 大 值 和 最 小 值 之 间.一 个 雅 典 指 挥 官 Thucydides,在《伯罗奔 尼 撒 人 战 争 的 历 史》一 书讲述了利用中点值估计船员人数的问题:
数估计问题作 为 学 生 的 认 知 起 点,通 过 教 学 活 动 让学生再现这 种 方 法,以 培 养 他 们 对 平 均 数 的 直 觉能力.教师只 有 在 学 生 已 经 发 展 了 代 表 性 的 思 想 之 后 ,才 教 给 他 们 平 均 数 的 计 算 方 法 ,而 不 是 让 学生掌握了平 均 数 的 计 算 公 式 以 后,再 来 理 解 平 均数的代表性. 2 中 点 值 是 算 术 平 均 数 的 前 概 念
多个观测值的 平 均 数 是 行 之 有 效 的,如 在 估 计 行
星的位置和月 球 的 直 径 时,平 均 数 能 把 误 差 降 低
到一个相对较小的程度. 从现代的观点 来 看,中 点 值 不 是 一 个 很 有 用
的 平 均 数 ,因 为 它 对 极 端 值 太 敏 感 .学 生 在 开 始 学 习平均数时,可 能 会 把 中 点 值 的 计 算 作 为 求 平 均
平 均 数 是 统 计 学 中 的 重 要 概 念 .陈 希 孺 指 出 , 如 果 我 们 从 理 论 的 角 度 走 一 点 极 端 ,则 可 以 说 ,一 部数理统计学 的 历 史,就 是 从 纵 横 两 个 方 向 对 算 术平均数进行不断深入研究的历史[1].实 际 上,描 述一组数据的 平 均 水 平,除 了 应 用 较 为 广 泛 的 平 均 数 外 ,还 有 中 位 数 和 众 数 ,这 三 个 概 念 各 有 优 缺 点 ,存 在 不 同 的 适 用 范 围 .对 于 统 计 概 念 的 学 习 而 言 ,重 要 的 不 是 统 计 量 的 计 算 ,而 是 对 其 意 义 的 理 解.那么,统 计 概 念 的 理 解 到 底 体 现 在 哪 些 方 面 呢?纵观这三个 概 念 的 历 史 起 源,这 无 疑 为 我 们 开启了一扇新 的 窗 口.本 文 从 数 学 史 视 角 来 探 讨 对 平 均 数 、中 位 数 和 众 数 的 理 解 ,以 期 能 对 中 学 统 计教学有所裨益. 1 利 用 平 均 数 估 计 大 数
图 1 希 腊 几 何 中 数 的 线 段 表 征
我国《九章算 术》方 田 章 第 6 题:今 有 三 分 之
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数学通报 2013年 第52卷 第11期
一,三分之二,四 分 之 三.问:减 多 益 少,各 几 何 而 平 ? 答 曰 :减 四 分 之 三 者 二 ,三 分 之 二 者 一 ,并 ,以
1809 年 ,高 斯 (C.F.Gauss,1777-1855)在 其数学和 天 体 力 学 的 名 著 《天 体 运 动 理 论 》中 指 出 :如 果 在 相 同 的 条 件 下 并 具 有 同 样 的 认 真 程 度 , 任何一个对象 通 过 几 次 直 接 的 观 测 而 确 定,那 么 观测值的算术 平 均 数 提 供 了 最 可 能 的 取 值,即 使 不 是 太 严 格 ,但 至 少 十 分 接 近 ,使 得 它 总 是 一 个 最 安全的取值 . [4]
±5.其 中r=316. 根据 所 给 的 分 布,可 算 得 单 个 误 差 不 超 过 1
秒的 概 率 为1366=0.444,不 超 过 2 秒 的 是2346= 0.667.为比较起见,他 又 计 算 出 6 个 误 差 的 平 均 数不超过1 秒 的 概 率 是 0.725,不 超 过 2 秒 的 是 0.967.可 见 ,平 均 数 的 估 计 优 于 单 个 值 .这 个 结 果 可视为第一次 在 一 个 特 定 情 况 下,严 格 从 概 率 角 度证明了算术平均数的优良性 . [1]
数 的 原 始 方 法 .因 此 ,教 师 可 以 把 中 点 值 的 教 学 作 为 学 生 探 究 平 均 数 的 基 本 策 略 .例 如 ,某 公 共 汽 车 20个班次载客量的人数在 41≤x≤61范围内,由 于不知道每个 班 次 的 具 体 人 数,因 此 不 能 求 出 平
均数,也 无 法 确 定 中 位 数 和 众 数,只 能 取41+61 2
明了其结论.他 假 定 在 一 次 天 文 测 量 中 以 秒 来 度 量的误差只能取0,± 1,± 2,±3,± 4,± 5 这11个 值,取 这 些 值 的 概 率 则 以 在 0 处 最 大,然
后在两边按比例下降,直到± 6处为0,即 P{x=i}= (6-|i|)r,i=0,±1,± 2,…,
在 历 史 上 ,平 均 数 最 早 是 用 来 估 计 大 数 的 .公 元4 世 纪,在 古 印 度 有 一 个 估 计 果 树 上 树 叶 和 果 实数目的故事:
一棵枝 叶 茂 盛 的 大 树 长 有 两 条 大 的 树 枝, Rtuparna需要估 计 这 两 条 树 枝 上 树 叶 和 果 实 的 数目.他首先估 计 了 根 部 的 一 条 细 枝 上 树 叶 和 果 实 的 数 目 ,然 后 乘 以 树 枝 上 所 有 细 枝 的 数 目 ,得 到 估计值为 2095.经 过 一 夜 的 计 数,证 明 Rtuparna 的 估 计 十 分 接 近 实 际 的 数 目 [2- 3].
① 基金项目:云南省教育厅科学研究基金“数学史融入中学统计概念教学的理论与实践”(编号:2012Y411)
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直到16世纪,算术平均数才被推广到n 个数
∑ 的 情 形 :a

1 n
xi.1585 年,Stevin 发 明 的 小
数 为 这 种 计 算 提 供 了 便 利 .在 当 时 ,天 文 学 家 计 算
16
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基 于 数 学 史 的 平 均 数 、中 位 数 和 众 数 的 理 解 ①
吴 骏 黄青云
(曲 靖 师 范 学 院 数 学 与 信 息 科 学 学 院 655011)(云 南 省 曲 靖 市 麒 麟 区 第 一 中 学 655000)
把观察数据分组的技 巧 引 人 到 天 文 学 中.1582 年 至 1588 年 ,他 对 某 一 天 文 量 进 行 重 复 观 测 得 到 一 组观 察 值.他 先 从 1582 年 的 观 察 值 中,挑 选 了 3 个数据;其把 1582 至 1588 年 的 24 个 数 据,两 个 数据组成 一 组,求 出 平 均 数,得 到 12 个 数 据;最 后 ,第 谷 求 出 这 15 个 数 据 的 平 均 数 作 为 真 实 值 的 估计值[6].由 此 可 知,第 谷 使 用 算 术 平 均 数 来 消
益三分之 一,而 各 平 于 十 二 分 之 七.又 有 二 分 之 一,三分之二,四 分 之 三.问:减 多 益 少,各 几 何 而 平 ? 答 曰 :减 三 分 之 二 者 一 ,四 分 之 三 者 四 ,并 ,以 益二分之一,而各平于三十六分之二十三 . [8]
该题采用平分 法 来 求 解.平 分 指 当 各 个 分 数 参 差 不 齐 时 ,为 使 它 们 齐 等 ,可 减 那 个 分 数 所 多 的
少 ,否 则 所 得 总 数 将 会 变 得 太 大 或 太 小 .用 现 代 术 语来说,选择枝条的一个 代 表 值a,再 乘 以 枝 条 的
∑ 数目n,得到总数n×a = xi,其 中 xi 是 枝 条
上的树叶和果实数. 这 个 例 子 启 发 我 们 ,在 教 学 设 计 时 ,应 该 把 大
作 为 这 个 区 间 人 数 的 估 计 值 ,称 为 组 中 值 ,这 样 就
解决了公共汽车在该区间的平均载客量问题.
3 重 复 测 量 取 平 均 数 可 以 减 小 误 差 对观测数据取平均数以减世 纪 末 期,第 谷 (Tycho Brahe,1546-1601)把 对 一 个 对 象 重 复 观 察 以 及
除系统误差. 辛 普 森 (Thomas Simpson,1710—1761)在
1755年向皇家学会宣读的 《在 应 用 天 文 学 中 取 若 干 个 观 测 值 的 平 均 数 的 好 处 》文 章 中 指 出 ,在 天 文
学 界 ,取 算 术 平 均 的 做 法 并 没 有 为 多 数 人 所 接 受 . 当时,人们认为,当 有 多 个 观 测 值 时,应 选 择 其 中
那个“谨慎的观 测”所 得 的 值,认 为 这 比 平 均 数 可
靠 .辛 普 森 试 图 证 明 ,若 以 观 测 值 的 平 均 数 估 计 真 值 ,误 差 将 比 单 个 观 测 值 要 小 ,且 随 着 观 测 次 数 的
增加而减小.辛 普 森 对 一 种 极 特 殊 的 误 差 分 布 证
Homer给出了船的 数 目 是 1200 条,并 指 出, 两种不同 的 船 分 别 有 120 名 和 50 名 船 员.我 猜 想,他的意思是 表 明 了 各 种 船 中 容 纳 船 员 的 最 大 数目是120人,最 小 数 目 是 50 人,因 此 可 以 取 最 大和最小数目 的 平 均 数,作 为 每 条 船 上 船 员 的 平 均 人 数 ,再 乘 以 船 只 的 数 量 ,以 此 估 算 出 全 体 船 员 的人数 . [5]
在 希 腊 几 何 中 ,数 的 大 小 用 线 段 来 表 示 .如 图 1,最长的线段长度为10,最短的线段长度为 2,中 间 线 段 的 长 度 为 6.亚 里 斯 多 德 (Aristotle,384- 322BC)给出了平均数的 几 何 定 义:a 和c 中 间 的 数b 称为算 术 平 均 数,当 且 仅 当b-a=c-b.他 说,平均数的数量既不能 太 多 也 不 能 太 少.在 图 1 中,中间的线段 不 太 长,也 不 太 短,正 好 补 偿 了 其 余两条线段的过长和过 短,而 且 10-6=6-2,因 此,6是10和 2 这 两 个 数 的 平 均 数.数 的 线 段 表 征直观地显示 了 平 均 数 介 于 两 个 极 值 之 间,是 利 用补偿策略求平均数的脚手架.
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