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文档简介

概率与统计一、统计1三种抽样方法的比较类别共同点特点相互联系适用范围简单随机抽样抽样过程中每个个体被抽到的可能性相等；每次抽出个体后不再放回，即不放回抽样.从总体中逐个抽取.总体个数较少.系统抽样将总体平均分成几部分，按预先制定的规则在各部分中抽取1个个体.系统：在起始部分取样时，采用简单随机抽样，其余部分等距抽。分层：各层抽样时，采用简单随机抽样或系统抽样（层的容量大时可用系统抽样）.总体个数较多.分层抽样将总体分成几层，按各层个体数之比抽取.总体由差异明显的几部分组成.2常用的统计图表：一“表”（频率分布表）；两“图”（频率分布直方图和茎叶图）(1)频率分布直方图小长方形的面积=组距=频率；各小长方形的面积之和等于1；小长方形的高=，所有小长方形的高的和为【注意】直方图的纵轴（小长方形的高）一般是频率除以组距的商（而不是频率），横轴一般是数据的大小，小长方形的面积表示频率(2)茎叶图在样本数据较少时，用茎叶图表示数据的效果较好3用样本的数字特征估计总体的数字特征(1)众数、中位数、平均数数字特征样本数据频率分布直方图众数出现次数最多的数据取最高的小长方形底边中点的横坐标中位数将数据按大小依次排列，处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）把频率分布直方图划分成左右两个面积相等的分界线与轴交点的横坐标平均数样本数据的算术平均数每个小长方形的面积乘以小长方形底边中点的横坐标之和(2)平均数方差标准差【提醒】标准差、方差越大，数据的离散程度越大，越不稳定4 变量间的相关关系知识点分析1、线性回归方程：（叫做解释变量，叫做预报变量）线性回归方程系数公式：（ 公式说明：回归直线过样本的中心点 ，也就是平均值点.）2、相关系数公式3、几个结论：（1）回归直线过样本的中心点.（2）b0时，y与x正相关，散点图呈上升趋势；bk)0.500.400.250.150.100.050.0250.010k0.4550.7081.3232.0722.7063.8415.0246.635（表中的K是理论值，是实际观测值，越大，说明变量间越有关系）（二）独立性检验举例例1、某高校“统计初步”课程的教师随机调查了选该课的一些学生情况，具体数据如下表：非统计专业统计专业男1310女720为了检验主修统计专业是否与性别有关系，根据表中的数据，查对临界值P(k2k)0.100.050.0250.010k2.7063.8415.0246.635根据表中数据，得到。所以有 的把握认为主修统计专业与性别有关系。例2、某电视台在一次对收看文艺节目和新闻节目观众的抽样调查中，随机抽取了100名电视观众，相关的数据如表所示：（1）由表中数据分析，收看新闻节目的观众是否与年龄有关？ （2）用分层抽样方法在收看新闻节目的观众中随机抽取5名，大于40岁的观众应该抽取几名？（3）在上述抽取的5名观众中任取2名，求恰有1名观众的年龄为20至40岁的概
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