数学人教A版 (2019)9.1 随机抽样多媒体教学ppt课件

这是一份数学人教A版 (2019)9.1 随机抽样多媒体教学ppt课件，共32页。PPT课件主要包含了样本代表性，实例引入，等额分配，比例分配，男生样本量，女生样本量，分层随机抽样的概念，学习新知，每一层抽取的样本数，总样本量等内容，欢迎下载使用。

上节课中在对树人中学高一年级学生身高的调查中， 采取简单随机抽样的方式抽取了50名学生。
2.会不会出现样本中 50 个个体大部分来自高个子或矮个子的情形？
3.为什么会出现这种“极端样本”？
1.抽样调查最核心的问题是什么？
4.如何避免这种“极端样本”？
抽样的随机性个体差异较大
分组抽样，减少组内差距
思考1：从统计数据来看，哪些因素可能影响高一学生的平均身高？
无论用哪种抽样方法，男生组的平均身高都高于女生的平均身高．而高一学生的年龄对其平均身高的影响并不大．故影响高一学生平均身高最主要的因素是性别．
在树人中学高一年级的 712 名学生中， 男生有 326 名、女生有 386 名．
思考2：样本量在男生、女生中应如何分配？  
要保持样本结构与总体结构的一致性，故应该按比例分配.
在树人中学高一年级的 712 名学生中， 男生有 326 名、女生有 386 名
一般地，按一个或多个变量把总体划分成若干个子总体，每个个体属于且仅属于一个子总体，在每个子总体中独立地进行简单随机抽样，再把所有子总体中抽取的样本合在一起作为总样本，这样的抽样方法称为分层随机抽样（stratified randm sampling），每一个子总体称为层.在分层随机抽样中，如果每层样本量都与层的大小成比例，那么称这种样本量的分配方式为比例分配.
说明：1.使用分层随机抽样的前提 分层随机抽样的总体按一个或多个变量划分成若干个子总体（层），并且每一个个体属于且仅属于一个子总体（层），层与层之间差异较大，而层内个体间差异较小．
如果层数分为 2层，第 1 层和第 2 层包含的个体数分别为M 和N 抽取的样本数分别 m 和n，则
2．使用分层随机抽样应遵循的原则
(1)将相似的个体归入一类，即为一层，分层要求每层的各个个体互不交叉，即遵循不重复、不遗漏的原则；(2)分层随机抽样为保证每个个体等可能入样，需遵循在各层中进行简单随机抽样，每层样本数量与每层个体数量的比等于抽样比．
总体由差异明显的几个部分组成.
3.分层随机抽样的实施步骤
(1)分层：按某种特征将总体分成若干层;(2)按比例确定每层抽取个体的个数;(3)各层分别按简单随机抽样方法抽取;(4)综合每层抽样，组成样本.
4.简单随机抽样与分层随机抽样有何异同？
区别：简单随机抽样是从总体中逐个抽取样本；分层随机抽样则首先将总体分成几层，在各层中按比例分配抽取样本．联系：(1)抽样过程中每个个体被抽到的可能性相等；(2)每次抽出个体后不再将它放回，即不放回抽样．
回放《9.1.1简单随机抽样》课堂小结 一、对于第九章《统计》教材有个特征： 共同特征就是文字定义表达很抽象、复杂，但具体例子却是简单易懂。这给我们学习启发就是先弄懂具体例子，文字定义自然就可以上升上去。 这一节到底难不难？是真难还是假难？如果是假难，原因是什么？如果是假难，那可以用毛主席的一句话：一切反动派都是什么？
答：假难。原因是我们平时很少遇到、亲历接触到这些事情，是我们积累的具体的、生活的例子不够，当用文字语言表达时我们感到抽象，不知在说什么。积累大量具体、感性的例子是学好本章的一个方法。
二、1、按要求简单随机抽样分几种？你觉得抽象吗？抽象的原因是什么？实际上抽象不抽象？按高中数学要求不放回简单随机抽样又分几种？
答：都是分两种，文字定义叙述很抽象。实际上不抽象，我们只须去理解一个具体简单的例子。只有随机数法我们没碰到。
三、人类的认识规律： 从特殊到一般、从具体到抽象、从简单到复杂。特殊的、具体的是简单的，一般的、抽象的是复杂的，所以我们可以先认识特殊的、具体的，熟练了，自然就上升到一般的、抽象的。
例2交通管理部门为了解机动车驾驶员(简称驾驶员)对某新法规的知晓情况,对甲、乙、丙、丁四个社区做分层随机抽样调查.假设四个社区驾驶员的总人数为N,其中甲社区有驾驶员96人.若在甲、乙、丙、丁四个社区抽取驾驶员的人数分别为12,21,25,43,则这四个社区驾驶员的总人数N为(　　)A.101B.808C.1 212D.2 012
变：若将“甲社区有驾驶员96人”改为“甲、乙社区驾驶员共99人”,则N的值是什么?
１.在简单随机抽样中如何估计总体平均数？
２.那么在分层随机抽样中如何估计总体平均数呢？
是否也可以直接用样本平均数进行估计？
在分层随机抽样中，如果层数分为2层，第1层和第2层包含的个体数分别为M和N,抽取的样本量分别m和n.我们用X1，X2，…，XM表示第1层各个个体的变量值，用x1，x2，…，xm表示第1层被抽取样本的各个个体的变量值；用Y1，Y2，…,YN表示第2层各个个体的变量值,用y1，y2，…，yn表示第2层被抽取样本的各个个体的变量值，这样：
第1层的总体平均数和样本平均数分别为
第2层的总体平均数和样本平均数分别为
总体平均数和样本平均数分别为
由于用第一层的样本平均数　　可以估计第１层的总体平均数 ，第二层的样本平均数 　可以估计第2层的总体平均数
在比例分配的分层随机中抽样中
在树人中学高一年级的 712 名学生，男生有 326 名、女生有 386 名，分别抽取的男生23名男生、27名女生样本数据如下
样本女生平均身高=160.6
样本男生平均身高=170.6
我们已经学习了两种抽样方法，那么在估计平均数值的角度，比例分配的分层抽样的估计效果是否一定比简单随机抽样效果更好呢？
小明用比例分配的分层抽样方法，从高一年级的学生中抽取了十个样本量为５０的样本，计算出样本平均数。与上一节探究中的相同样本量的简单随机抽样的结果比较。
1.分层抽样的样本平均的围绕总体平均数波动，与简单随机抽样的结果相比分层抽样并没有明显优于简单随机抽样。
2.相对而言，分层抽样的样本平均数波动幅度更均匀，简单随机抽样的样本平均数有的偏离总体平均数的幅度比较大的极端数据。
3.分层随机抽样的结果并不是每一次都优于简单随机抽样。
参见教材习题9.2第11题
1.通过调查获取数据：对于有限总体问题，一般通过抽样调查或普查的方法获取数据.
9.1.3获取数据的途径
2.通过试验获取数据：通过试验获取数据时，我们需要严格控制试验环境，通过精心的设计安排试验，以提高数据质量，为获得好的分析结果奠定基础.
3.通过观察获取数据：通过观察自然现象所获取的数据性质比较复杂，其中蕴含着所观察现象的本质信息，这些信息十分宝贵，统计学理论和方法是挖掘这些信息的强有力的工具之一.
4.通过查询获得数据：我们可以收集前人的劳动成果并加以利用，从而减少收集数据的成本.我们往往把这样获得的数据叫做二手数据.随着信息技术的发展，通过互联网获取数据越来越成为获取二手数据的主要方式.但从网络上查找的数据，因为数据来历和渠道多样，所以质量会参差不齐，必须根据问题背景知识“清洗”数据，去伪存真，为进一步的数据分析奠定基础。