用样本的频率分布估计总体分布

用样本的频率分布估计总体分布第1页，课件共14页，创作于2023年2月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=4.12、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；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。第2页，课件共14页，创作于2023年2月频率分布直方图如下：月均用水量/t频率组距0.100.200.300.400.500.511.522.533.544.5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第3页，课件共14页，创作于2023年2月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）如果样本容量增大，其频率分布直方图的情况会有什么变化？第4页，课件共14页，创作于2023年2月

总体分布的估计频率组距月均用水量（mm）ab

当样本容量无限增大，分组的组距无限缩小，那么频率分布直方图就会无限接近一条光滑曲线——总体密度曲线．总体在区间内取值的概率S第5页，课件共14页，创作于2023年2月总体密度曲线频率组距月均用水量/tab

（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）。第6页，课件共14页，创作于2023年2月

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，频率分布折线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.总体密度曲线第7页，课件共14页，创作于2023年2月茎叶图情境：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(2)乙运动员得分：49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39问题：如何有条理地列出这些数据，分析该运动员的整体水平及发挥的稳定程度？

第8页，课件共14页，创作于2023年2月茎叶图甲乙0123452554161679490846368389

1第9页，课件共14页，创作于2023年2月

一般地：当数据是一位和两位有效数字时，用中间的数字表示十位数，即第一个有效数字，两边的数字表示个位数，即第二个有效数字，它的中间部分像植物的茎，两边部分像植物茎上长出来的叶子，因此通常把这样的图叫做茎叶图。茎按从小到大的顺序从上向下列出，共茎的叶一般按从大到小（或从小到大）的顺序同行列出。1．茎叶图的概念：

第10页，课件共14页，创作于2023年2月2．茎叶图的特征：

１）用茎叶图表示数据有两个优点：一是从统计图上没有原始数据信息的损失，所有数据信息都可以从茎叶图中得到；二是茎叶图中的数据可以随时记录，随时添加，方便记录与表示；

（２）茎叶图只便于表示两位（或一位）有效数字的数据，对位数多的数据不太容易操作；而且茎叶图只方便记录两组的数据，两个以上的数据虽然能够记录，但是没有表示两个记录那么直观，清晰；

（３）茎叶图对重复出现的数据要重复记录，不能遗漏．第11页，课件共14页，创作于2023年2月小结：一、总体密度曲线1.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.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，频率分布折线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。第12页，课件共14页，创作于2023年2月二、茎叶图

茎叶图，它的思路是将数组的数按位数进行比较，将数大小基本不变或变化不大的位作为一个主杆（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主杆的后面，这样就可以清楚地看到每个主杆后面的几个数，每个数具体是多少。·茎叶图