数学必修32.2.2用样本的数字特征估计总体授课ppt课件

这是一份数学必修32.2.2用样本的数字特征估计总体授课ppt课件，共15页。

一、众数、中位数、平均数的概念
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．
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．
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.
二、由频率分布直方图如何估计众数，中位数，平均数？
思考1：如何从频率分布直方图中估计众数？
众数在样本数据的频率分布直方图中，就是最高矩形的中点的横坐标。
思考2：如何从频率分布直方图中估计中位数？
前四个小矩形的面积和=0.49
后四个小矩形的面积和=0.26
分析：在样本数据中，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。
总结：在频率分布直方图中，把频率分布直方图划分左右两个面积相等的分界线与x轴交点的横坐标称为中位数。
注:图中的数据是小矩形的面积即频率
上图中，设中位数为x，则
思考3：如何从频率分布直方图中估计平均数 ？
平均数等于频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和。
总结：由频率分布直方图中估计众数，中位数，平均数众数：众数通常是频率分布直方图中最高矩形的中点的横坐标。中位数：在频率分布直方图中，中位数左边和右边的直方图的面积相等。平均数：每个小矩形面积与小矩形底边中点横坐标之积的和。
三 、三种数字特征的优缺点
1、众数体现了样本数据的最大集中点，但它对其它数据信息的忽视使得无法客观地反映总体特征.如上例中众数是2.25t,它告诉我们,月均用水量为2.25t的居民数比月均用水量为其它数值的居民数多,但它并没有告诉我们多多少.
2、中位数是样本数据所占频率的等分线，它不受少数几个极端值的影响，这在某些情况下是优点，但它对极端值的不敏感有时也会成为缺点。如上例中假设有某一用户月均用水量为10t，那么它所占频率为0.01,几乎不影响中位数,但显然这一极端值是不能忽视的。
3、由于平均数与每一个样本的数据有关，所以任何一个样本数据的改变都会引起平均数的改变，这是众数、中位数都不具有的性质。也正因如此 ，与众数、中位数比较起来，平均数可以反映出更多的关于样本数据全体的信息，但平均数受数据中的极端值的影响较大，使平均数在估计时可靠性降低。
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：
甲：７　８　７　９　５　４　９　１０　７　４
乙：９　５　７　８　７　６　８　６　 ７　 ７
如果你是教练,你应当如何对这次射击作出评价?
如果看两人本次射击的平均成绩,由于
两人射击 的平均成绩是一样的.那么两个人的水平就没有什么差异吗?
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.
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：
由于上式含有绝对值，运算不太方便，因此，通常改用如下公式来计算标准差．
5.方差 标准差 标准差（方差）越大，数据的离散程度越大，标准差（方差）越小，数据的离散程度越小。
1 A2 C3 1.25