用样本的数字特征估计总体的数字特征
用样本的数字特征估计总体(第2课时)
x1 x2 x2 x1 则 x , s 2 2
特别的，一个容量为2的样本：x1，x2( x1< x2 )，
பைடு நூலகம்
【典例剖析 】 例1：画出下列四组样本数据的条形图，
说明它们的异同点.
（ 1 ） 5， 5， 5， 5， 5， 5， 5， 5， 5；
（ 2 ） 4， 4， 4， 5， 5， 5， 6， 6， 6；
根据上图，对这两名运动员的成绩进行比较，下列四个结论中， 不正确 的是（ ．．． ）
A．甲运动员得分的极差大于乙运动员得分的极差 B．甲运动员得分的的中位数大于乙运动员得分的的中位数 C ．甲运动员的得分平均值大于乙运动员的得分平均值
作业
• P82 习题2.2A组6
因此，我们还需要从另外的角度来考察这两组数 据. 例如:在作统计图表时提到过的极差. 甲的环数极差=10- 4=6 ，乙的环数极差=9-5=4.
它们在一定程度上表明了样本数据的分散程度，
与平均数一起，可以给我们许多关于样本数据的信息.
显然，极差对极端值非常敏感，注意到这一点，我们
可以得到一种“去掉一个最高分，去掉一个最低分” 的统计策略.
（1）标准差：用来描述样本数据的离散程度.
假设样本数据x1，x2，…，xn的平均数为 x ， 则标准差的计算公式是：
1 2 2 2 s [( x1 x) ( x2 x) ( xn x) n
（2）方差
1 2 2 2 s [( x1 x) ( x2 x) ( xn x) n
考察样本数据的分散程度的大小，最常用的统计量
是标准差．标准差是样本数据到平均数的一种平均距
离，一般用S表示． 所谓“平均距离”，其含义可作如下理解：
人教A版必修3《2.2.2用样本的数字特征估计总体的数字特征》优化训练ppt课件
组数据的中位数.
注意：在频率分布直方图中，中位数左边和右边的直方图 相等 ，由此可以估计中位数的值. 的面积________
x1＋x2＋„＋xn x＝ n (3)如果有n个数x1，x2，„，xn，那么_________________
如下(单位：mL)：
342,348,346,340,344,341,343,350,340,342
343.6 则样本的平均数是________.
解析：由于数据较大，又都在常数 342 附近波动，把各数
据都减去 342，得 0,6,4，－2,2，－1,1,8，－2,0，
1 则 x ′＝10×(0＋6＋4－2＋2－1＋1＋8－2＋0)＝1.6， 即 x ＝ x ′＋342＝343.6.
人员
平均环数－ x 方差s2
甲 8.6 3.5
乙 8.9 3.5
丙 8.9 2.1
丁 8.2 5.6
从这四个人中选择一人参加奥运会射击项目比赛，最佳人 选是( C )
A.甲
C.丙
B.乙
D.丁
【问题探究】
如何通过频率分布直方图估计众数、中位数和平均数？ 答案：(1)众数是最高矩形底边的中点；(2)中位数左边和右
边的直方图的面积应相等，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”，它等于每个小矩形的面积乘
以小矩形底边中点的横坐标之和.
题型 1 众数、中位数、平均数的求法
【例 1】 在一次中学生田径运动会上，参加男子跳高的 17 名运动员的成绩如下表： 成绩/米 1.50 1.60 1.65 1.70 人数/名
1 这组数据的平均数是 x ＝17×(1.50×2＋1.60×3＋1.65×
高中数学2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征1
2.(1)由平均数公式得 x=
(182×27+80×21)≈81.13(分).
48
(2)因为男生的中位数是75分,所以至少有14人得分不超过75
分.
又因为女生的中位数是80分,所以至少有11人得分不超过80分.
所以全班至少有25人得分不超过80分.
(3)男生的平均分与中位数的差别较大,说明男生中两极分化现
2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征
1.正确理解样本数据标准差的意义和作用,学会计算数据的标 准差. 2.能根据实际问题的需要合理地选取样本,从样本数据中提取 基本的数字特征(如平均数、标准差),并作出合理的解释. 3.会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征,形成对 数据处理过程进行初步评价的意识.
x1 x2 xn
则 x =_______n_______.
2.方差、标准差 假设样本数据是x1,x2,x3,…,xn, x 是平均数,则 (1)方差是
s2=__n1［___x1___x_2____x_2 __x__2 ______x_n__x__2_］.
(2)标准差为
s=__n1_［__x_1__x__2___x_2___x_2____ __x_n___x__2 ］_.
【解题指南】1.由平均数和方差的定义直接求解.
2.先画出茎叶图,再利用平均数和方差结合的形式分析稳定性.
【自主解答】1.
s2
1 ［ 21
a1
x
2
a2 x
2
a20 x
2
xx
2
］
1 20 0.20 4 0.19.
21
21
答案:0.19
2.(1)作出茎叶图如下：
(2)派甲参赛比较合适.理由如下：
2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征(2)
x甲 x乙
∴乙种玉米的苗长得高.
(2)由方差公式得：
1 s甲＝ [(25－30)2＋(41－30)2＋…＋(42－30)2]＝104.2， 10
2
2 同：乙种玉米苗长得高，甲种玉米苗长得齐．
2
2
课后作业
1.甲、乙两种水稻试验品种连续 5 年的平均单位面积产量如 下(单位：t/hm2)，试根据这组数据估计哪一种水稻品种的产 量比较稳定．
课堂练习
1.如图是某校举行的元旦诗歌朗诵比赛中, 七位评委为某位选手打出分数的茎叶统计图 ,
去掉一个最高分和一个最低分,所剩数据
的平均数和方差分别为( (A)84,4.84 (B)84,1.6 )
(C)85,1.6
(D)85,0.4
【解析】选C.得分是79,84,84,86,84,87,93,最高分是93,最低分 是79,则去掉一个最高分和一个最低分后该选手得分是84,84, 86,84,87,计算得平均数是85,方差是1.6.
(2)因平均数为300，由表格中所列出的数据可见，只有经理 在平均数以上，其余的人都在平均数以下，故用平均数不能 客观真实地反映该工厂的工资水平．
因此，在例子中的解答过程可表述为： 解：由数据可得：
1 1 7 x甲 （7 8 7 4） 7， x乙 （9 5 7 7） 10 10
x甲 x乙
∴从平均成绩看甲、乙二人的成绩无明显差异。
1 7 72 8 72 4 72 2 s甲 10
|x1－ x |＋|x2－ x |＋„＋|xn－ x | S＝ .由于上式含有绝对值， n
运算不太方便，因此，通常改用如下公式来计算标准差：
s＝ 1 2 2 2 [ x － x ＋ x － x ＋„＋ x － x ]. 2 n n 1
用样本的数字特征估计总体的数字特征说课稿 教案 教学设计
本章节是学生在初中学过的简单的统计知识一个深化。学生通过本章的学习应体会统计思维与确定性思维的差异。在本章中学生应通过实习作业较为系统地经历数据收集与处理的全过程。学生在了解统计问题时，应该包括两个方面的信息，即问题所涉及的总体和变量，处理统计问题时，学生对于随机性的理解是困难的，为此在教学过程中要通过日常生活中大量的实例以助理解。
解：（图略，可查阅课本Ｐ６８）
四组数据的平均数都是５.０，标准差分别为：０.００，０.８２，１.４９，２.８３。
他们有相同的平均数，但他们有不同的标准差，说明数据的分散程度是不一样的。
〖例2〗ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ（见课本Ｐ６９）
分析： 比较两个人的生产质量，只要比较他们所生产的零件内径尺寸所组成的两个总体的平均数与标准差的大小即可，根据用样本估计总体的思想，我们可以通过抽样分别获得相应的样本数据，然后比较这两个样本数据的平均数、标准差，以此作为两个总体之间的差异的估计值。
考试说明：1.理解样本数据标准差的意义和作用，会计算数据标准差及方差。2.能从样本数据中提取基本的数字特征(如平均数、标准差)，并作出合理的解释。3.会用样本的频率分布估计总体分布，会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征，理解用样本估计总体的思想。4.会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想，解决一些简单的实际问题。
〖例1〗：画出下列四组样本数据的直方图，说明他们的异同点。
(1)５，５，５，５，５，５，５，５，５
(2)４，４，４，５，５，５，６，６，６
(3)３，３，４，４，５，６，６，７，７
(４)２，２，２，２，５，８，８，８，８
分析：先画出数据的直方图，根据样本数据算出样本数据的平均数，利用标准差的计算公式即可算出每一组数据的标准差。
用样本数字特征估计总体数字特征3
知识探究
x甲 7， x乙 7
在一次射击选拔赛中，甲、乙两 名运动员各射击10次，每次命中的环数 如下： 甲：7 8 7 9 5 4 9 10 7 4 乙：9 5 7 8 7 6 8 6 7 7 甲、乙两人本次射击的平均成绩分 别为多少环？哪一个运动员成绩比较稳 定?
x甲 7，
x乙 7
知识探究
甲、乙两人射击的平均成绩相等，画出两人 成绩的频率分布条形图如下:
频率 0.4 0.3 0.2 0.1 O
（甲）
0.4 0.3 0.2 0.1 O
频率
（乙）
环数
4 5 6 7 8 9 10
4 5 6 7 8 9 10 环数
甲的成绩比较分散，极差较大，乙的 成绩相对集中，比较稳定.
谁的稳定性好用什么数来衡量？ 甲成绩与平均成绩的偏差的和： (7-7)+(8-7)+(7-7)+(9-7)+(5-7)+(4-7)+(97)+(10-7)+(7-7)+(4-7)=0 乙成绩与平均成绩的偏差的和： (9-7)+(5-7)+(7-7)+(8-7)+(7-7)+(6-7)+(87)+(6-7)+(7-7)+(7-7)=0
1.0 0.8 0.6 0.4 0.2
s = 1.49
s = 2.83
O
1 2 3 4 5 6 7 8
（3）
O
1 2 3 4 5 6 7 8
（4）
例2 甲、乙两人同时生产内径为25.40mm的一种
零件，为了对两人的生产质量进行评比，从他们 生产的零件中各随机抽取20件，量得其内径尺寸 如下（单位：mm）：
2.2.2 用样本的数字特征估计总体的数字特征标准差
标准差
平均数向我们提供了样本数据的重要信息,但是 平均数向我们提供了样本数据的重要信息 但是 平均有时也会使我们作出对总体的片面判断． 平均有时也会使我们作出对总体的片面判断．因 为这个平均数掩盖了一些极端的情况， 为这个平均数掩盖了一些极端的情况，而这些极 端情况显然是不能忽的．因此， 端情况显然是不能忽的．因此，只有平均数还难 以概括样本数据的实际状态． 以概括样本数据的实际状态． 如：有两位射击运动员在一次射击测试中各 射靶10次 每次命中的环数如下： 射靶 次，每次命中的环数如下：
考察样本数据的分散程度的大小， 考察样本数据的分散程度的大小，最常用的统计量是 标准差． 标准差． 标准差是样本平均数的一种平均距离，一般用s表示 表示． 标准差是样本平均数的一种平均距离，一般用 表示． 所谓“平均距离” 其含义可作如下理解： 所谓“平均距离”，其含义可作如下理解： 假设样本数据是 x1 , x 2 ,⋅ ⋅ ⋅, x n , x 表示这组数据的平均 的距离是： 数,则 x i 到 x 的距离是： 则 的平均距离是： 于是样本数据 x1 , x 2 ,⋅ ⋅ ⋅, x n 到 x 的平均距离是：
甲 25.46, 25.32, 25.45, 25.39, 25.36 25.34, 25.42, 25.45, 25.38, 25.42 25.39, 25.43, 25.39, 25.40, 25.44 乙 25.40, 25.42, 25.35, 25.41, 25.39 25.40, 25.43, 25.44, 25.48, 25.48 25.47, 25.49, 25.49, 25.36, 25.34 25.33, 25.43, 25.43, 25.32, 25.47 25.31, 25.32, 25.32, 25.32, 25.48
《用样本的数字特征估计总体的数字特征》说课稿范文
《用样本的数字特征估计总体的数字特征》说课稿范文今天我上课的内容是人教B版必修三2.2.2节《用样本的数字特征估计总体的数字特征》。
下面我将从以下两大方面进展说明：1、教材的地位统计是研究如何合理的、、分析数据的学科，它可以为人们制定决策提供根据，在日常生活中，人们常常需要数据，根据所获得数据提取有价值的信息，作出合理的决策，统计根底知识已经成为一个将来公民的必备常识。
本节课主要通过对数据的分析，增强学生的社会理论才能，培养学生解决问题才能，增强学生学习数学的兴趣。
2、课程标准（1）通过实例理解样本数据标准差的意义和作用，学会计算数据的标准差。
（2）能根据实际问题的需要合理地选取样本，从样本数据中提取根本的数字特征。
（3）进一步体会用样本估计总体的思想，会用样本的根本数字特征估计总体的根本数字特征，形成对数据处理过程进展初步评价的意识。
3、学生状况分析学生在初中已经初步接触了平均数、方差、标准差等数字特征的相关概念，并掌握了用样本的数字特征进展相关的运用，也尝试过探究式的学习方式，所以说从知识和学习方式上学生已具备了自我探究的根底。
4、教学目的根据上述教材内容与教材地位的分析，按照《普通高中教学课程标准》的要求，考虑到学生已有的认知构造和心理特征，我制定了如下的教学目的：（1）通过实例让学生明确样本数据的平均数和标准差的意义和作用，能纯熟计算样本数据的平均数、方差、标准差。
（2）通过合作探究使学生能从实际问题中合理提取数据，利用样本数据计算方差，标准差，并对总体稳定性程度作出科学的估计。
（3）通过自主探究与合作学习，让学生总结出平均数和方差的常用结论，能深入领会通过合理的抽样对总体的稳定性程度作出科学的估计的思想。
5、教学重点、难点重点：（1）通过实例让学生明确样本数据的平均数和标准差的意义和作用，能纯熟计算样本数据的平均数、方差、标准差。
（2）通过合作探究使学生能从实际问题中合理提取数据，利用样本数据计算方差，标准差，并对总体稳定性程度作出科学的估计。
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用样本的数字特征估计总体的数字特征
样本的数字特征是描述样本数据分布情况的统计量，可以通过样本的数字特征来估计总体的数字特征。
在统计学中，常用的样本数字特征包括均值、中位数、方差、标准差和偏度等。
这些数字特征可以帮助我们了解数据的集中趋势、离散程度和偏斜程度，从而对总体的情况进行估计。
均值是样本数据的平均值，可以用来估计总体的平均值。
通过样本均值来估计总体均值的过程称为点估计。
如果样本均值是来自一个大样本，并且满足一些假设条件，那么根据中心极限定理，样本均值的抽样分布将服从正态分布，从而可以利用正态分布的性质进行总体均值的估计。
中位数是样本数据的中间值，可以用来估计总体的中位数。
中位数能够较好地反映数据的中间位置，不受极端值的影响。
对于偏斜的数据分布，中位数通常比均值更能够代表数据的中心位置。
方差和标准差是样本数据的离散程度的度量，可以用来估计总体的离散程度。
方差是各数据与均值之差的平方和的平均数，而标准差则是方差的平方根。
通过样本的方差和标准差，我们可以对总体的离散程度进行估计。
偏度是样本数据分布偏斜程度的度量，可以用来估计总体的偏斜程度。
偏度为0表示数据分布不存在偏斜，大于0表示右偏，小于0表示左偏。
通过样本的偏度，我们可以了解数据分布的偏斜情况，从而对总体的偏斜程度进行估计。
样本的数字特征可以帮助我们对总体的数字特征进行估计。
在进行估计时需要注意样本的代表性、样本容量以及样本的分布情况等因素，以确保估计的准确性和可靠性。
在进行估计时还可以利用区间估计的方法，即通过样本数字特征来估计总体数字特征的置信区间，以提高估计的精度和置信度。