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文档简介

2 1 求极差 即一组数据中最大值与最小值的差 知道这组数据的变动范围4 3 0 2 4 1 2 决定组距与组数 将数据分组 3 将数据分组 8 2取整 分为9组 复习 画频率分布直方图的步骤 4 列出频率分布表 学生填写频率 组距一栏 5 画出频率分布直方图 组距 指每个小组的两个端点的距离 组距组数 将数据分组 当数据在100个以内时 按数据多少常分5 12组 频率分布直方图如下 连接频率分布直方图中各小长方形上端的中点 得到频率分布折线图 利用样本频率分布对总体分布进行相应估计 3 当样本容量无限增大 组距无限缩小 那么频率分布直方图就会无限接近于一条光滑曲线 总体密度曲线 2 样本容量越大 这种估计越精确 1 上例的样本容量为100 如果增至1000 其频率分布直方图的情况会有什么变化 假如增至10000呢 总体密度曲线 月均用水量 t a b 图中阴影部分的面积 表示总体在某个区间 a b 内取值的百分比 用样本分布直方图去估计相应的总体分布时 一般样本容量越大 频率分布直方图就会无限接近总体密度曲线 就越精确地反映了总体的分布规律 即越精确地反映了总体在各个范围内取值百分比 总体密度曲线反映了总体在各个范围内取值的百分比 精确地反映了总体的分布规律 是研究总体分布的工具 总体密度曲线 茎叶图 某赛季甲 乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下 1 甲运动员得分 13 51 23 8 26 38 16 33 14 28 39 1 乙运动员得分 49 24 12 31 50 31 44 36 15 37 25 36 39 茎叶图 甲 乙 012345 2554161679490 8463683891 叶就是从茎的旁边生长出来的数 表示得分的个位数 茎是指中间的一列数 表示得分的十位数 茎叶图不仅能够保留原始数据 而且能够展示数据的分布情况 从运动员的成绩的分布来看 乙运动员的成绩更好 从叶在茎上的分布情况来看 乙运动员的得分更集中于峰值附近 说明乙运动员的发挥更稳定 在样本数据较少时 用茎叶图表示数据的效果较好 它不但可以保留所有信息 而且可以随时纪录 这对数据的纪录和表示都能带来方便 但当样本数据较多时 茎叶图就显
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