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总体特征数的估计
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问题引入: 怎样用这些数据对重力加速度进行估计?
某校高一(1)班同学在老师的布置下,用单摆进行测试,以检验重力加速度.全班同学两人一组,在相同条件下进行测试,得到下列实验数据(单位:m/s2): 9.62 9.5 9.78 9.94 10.01 9.45 9.93 怎样用这些数据对重力加速度进行估计?
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知识点1: 1.众数、中位数、平均数的概念 一般地,n个数据按大小顺序排列,处于最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数的中位数(median). 一组数据中出现次数最多的那个数据叫做这组数的众数(mode). 算术平均数是指资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商,简称平均数或均数. 用这些特征数据对总体进行估计的优缺点是什么?
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例: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所示: 1.50 1.60 1.65 1.70 1.75 1.80
(单位:米) 1.50 1.60 1.65 1.70 1.75 1.80 1.85 1.90 人数 2 3 4 1 分别求这些运动员成绩的众数,中位数与平均数
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解:在17个数据中,1.75出现了4次,出现的次数最多,即这组数据的众数是1.75.
上面表里的17个数据可看成是按从小到大的顺序排列的,其中第9个数据1.70是最中间的一个数据,即这组数据的中位数是1.70; 这组数据的平均数是 答:17名运动员成绩的众数、中位数、平均数依次是1.75(米)、1.70(米)、1.69(米). 用这些特征数据对总体进行估计的优缺点是什么?
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平均数、中位数、众数都是描述数据的“集中趋势”的“特征数”,它们各自特点如下:
用平均数作为一组数据的代表,比较可靠和稳定,它与这组数据中的每一个数都有关系.对这些数据所包含的信息的反映最为充分,因而应用最为广泛,特别是在进行统计推断时有重要作用,但计算较繁琐,并且易受极端数据的影响. 用众数作为一组数据的代表,可靠性较差,但众数不受极端数据的影响,并且求法简便,当一组数据中个别数据变动较大时,适宜选择众数来表示这组数据的“集中趋势”. 用中位数作为一组数据的代表,可靠性也较差,但中位数也不受极端数据的影响,也可选择中位数来表示这组数据的“集中趋势”.
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(其中ai(i=1,2,…,n)为n个实验数据)作为重力加速度的近似值,它的依据是什么呢?
任何一个样本数据的改变都会引起平均数的改变.这是中位数、众数都不具备的性质,也正是这个原因,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. 我们常用算术平均数 (其中ai(i=1,2,…,n)为n个实验数据)作为重力加速度的近似值,它的依据是什么呢?
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(1)指出这个问题中周工资的众数、中位数、平均数
例2: 某工厂人员及工资构成如下: 人员 经理 管理人员 高级技工 工人 学徒 合计 周工资 2200 250 220 200 100 人数 1 6 5 10 23 1500 1100 2000 6900 (1)指出这个问题中周工资的众数、中位数、平均数 (2)这个问题中,工资的平均数能客观地反映该厂的工资水平吗?为什么?
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(加权平均数) 分析:众数为200,中位数为220,平均数为300。 因平均数为300,由表格中所列出的数据可见,只有经理的周工资在平均数以上,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。
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例3:有两位射击运动员在一次射击测试中各射靶十次,每次命中的环数如下: 甲 7 8 7 9 5 4 9 10 7 4
甲 乙 如果你是教练,你应当如何对这次射击情况作出评价?如果这是一次选拔性考核,你应当如何作出选择? 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?
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发现什么? 为此,我们还需要从另外一个角度去考察 这2组数据! 频率 0.3 0.2 0.1 频率 环数 4 5 6 7 8 9 10
(甲) 0.4 0.3 0.2 0.1 环数 4 5 6 7 8 9 10 (乙)
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直观上看,还是有差异的.如:甲成绩比较分散,乙成绩相对集中(如图示).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.
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知识点2: 方差、标准差是样本数据到平均数的一种平均距离。它用来描述样本数据的分散程度。在实际应用中,标准差常被理解为稳定性。
假设样本数据是 平均数是 1、方差(标准差的平方)公式为: 2、标准差公式为: 在刻画样本数据分散程度上,两者是一致的!
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标准差 方差、标准差是样本数据到平均数的一种平均距离。它用来描述样本数据的离散程度。在实际应用中,标准差常被理解为稳定性。
规律:标准差越大, 则a越大,数据的 离散程度越大;反 之,数据的离散程 度越小。
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例4、已知有一个样本的数据为1,2,3,4,5,求平均数,方差,标准差。
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例5: 甲乙两人同时生产内径为25. 40mm的一种零件
例5: 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抽出20件,量得其内径尺寸如下(单位:mm) 甲 , 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 25.40, 25.42, 25.35, 25.41, 25.39 乙 , 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 从生产的零件内径的尺寸看,谁生产的质量较高?
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解:用计算器计算可得:
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性质归纳:
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课堂小结: 一、众数、中位数、平均数的概念
一般地,n个数据按大小顺序排列,处于最中间位置的一个数据(或最中间两个数据的平均数)叫做这组数的中位数(median). 一组数据中出现次数最多的那个数据叫做这组数的众数(mode). 算术平均数是指资料中各观测值的总和除以观测值个数所得的商,简称平均数或均数.
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二、方差、标准差 1.平均距离:
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方差、标准差是样本数据到平均数的一种平均距离。它用来描述样本数据的分散程度。在实际应用中,标准差常被理解为稳定性。
2、方差(标准差的平方)公式为: 3、标准差公式为: 方差、标准差是样本数据到平均数的一种平均距离。它用来描述样本数据的分散程度。在实际应用中,标准差常被理解为稳定性。
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