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文档简介
3.3方差与标准差第1页第一次第二次第三次第四次第五次甲命中环数78889乙命中环数1061068012234546810甲,乙两名射击手测试成绩统计以下:成绩(环)射击次序⑴请分别计算两名射手平均成绩;⑵请依据这两名射击手成绩在下列图中画出折线统计图;⑶现要挑选一名射击手参加比赛,若你是教练,你认为挑选哪一位比较适宜?为何?教练烦恼?从统计图上看,甲射手成绩比较稳定,乙射手成绩波动较大。二者平均成绩相同。至于挑选哪一位射击手参加比赛比较适宜,这个问题没有标准答案,要依据比赛情况分析而定。假如在需要成绩发挥稳定,而其它选手水平不很高情况下,那么选甲较适宜;假如其它选手水平都较高,乙射手有希望得高分,尽管成绩不稳定,但仍有可能获胜,那么选乙较适宜。第2页甲射击成绩与平均成绩偏差和:乙射击成绩与平均成绩偏差和:(7-8)+(8-8)+(8-8)+(8-8)+(9-8)=(10-8)+(6-8)+(10-8)+(6-8)+(8-8)=(10-8)2+(6-8)2+(10-8)2+(6-8)2+(8-8)2=?(7-8)2+(8-8)2+(8-8)2+(8-8)2+(9-8)2=?00甲射击成绩与平均成绩偏差平方和:乙射击成绩与平均成绩偏差平方和:找到啦!有区分了!216怎么办?和为零,无法比较谁的稳定性好?应该以什么数据来衡量?第3页上述各偏差平方和大小还与什么相关?——与射击次数相关!所以要深入用各偏差平方平均数来衡量数据稳定性
设一组数据x1、x2、…、xn中,各数据与它们平均数差平方分别是(x1-x)2、(x2-x)2
、…(xn-x)2
,那么我们用它们平均数,即用来衡量这组数据波动大小,并把它叫做这组数据方差.在样本容量相同情况下,方差越大,说明数据波动越大,越不稳定.方差用来衡量一批数据波动大小(即这批数据偏离平均数大小).想一想S2=[(x1-x)2+(x2-x)2++(xn-x)2]第4页由方差定义,要注意:1、方差是衡量数据稳定性一个统计量;2、要求某组数据方差,要先求数据平均数;3、方差单位是所给数据单位平方;4、方差越大,波动越大,越不稳定;方差越小,波动越小,越稳定。第5页例题精选
例为了考查甲乙两种小麦长势,分别从中抽出10株苗,测得苗高以下(单位:cm):甲:12,13,14,15,10,16,13,11,15,11;乙:11,16,17,14,13,19,6,8,10,16;
问:哪种小麦长得比较整齐?X甲=(cm)X乙=(cm)
S2甲=(cm2)S2乙=(cm2)
因为S2甲<S2乙,所以甲种小麦长得比较整齐。
解:第6页归纳:求数据方差普通步骤是什么?1、求数据平均数;2、利用方差公式求方差。S2=[(x1-x)2+(x2-x)2++(xn-x)2]“先平均,后求差,平方后,再平均”.第7页S=[(x1-x)2+(x2-x)2++(xn-x)2]
标准差也是反应数据离散程度,一样能够刻画数据稳定程度.方差和标准差意义:描述一个样本和总体波动大小特征数,标准差大说明波动大.
注意:普通来说,一组数据方差或标准差越小,这组数据离散程度越小,这组数据越稳定。
因为方差与原始数据单位不一样,且平方后可能夸大了离差程度,我们将方差算术平方根称为这组数据标准差.即特殊:假如方差与标准差为零,说明数据都没有偏差,即每个数都一样。第8页我来做1、已知某样本方差是4,则这个样本标准差是————。2、已知一个样本1、3、2、x、5,其平均数是3,则这个样本标准差是————。3、甲、乙两名战士在射击训练中,打靶次数相同,且射击成绩平均数x甲
=x乙,假如甲射击成绩比较稳定,那么方差大小关系是S2甲————S2乙。第9页第10页第11页第12页练习3:假如数据是平均数为,标准差为s,则
(1)新数据是平均数为
,标准差为________
(2)新数据平均数为
____,标准差为_________
第13页书中作业题:2、5书中探究活动第14页1、为了描述随机变量取值在其数学期望周围分散程度,即反应一组数据离散程度指标,我们学习了随机变量另外一个特征数——方差2、因为方差单位是随机变量单位平方,故在实用上有时不方便,此时可改用其算术平方根——标准差小结:第15页1、(广州)老师对甲、乙两人五次数学测验成绩进行统计,得出两人五次测验成绩平均分均为90分,方差分别是=51、=12.则成绩比较稳定是______
(填“甲”、“乙”中一个).2、(南京)甲、乙两人5次射击命中环数以下:甲798610,乙78988,则这两人5次射击命中环数平均数,方差
。(填“>”“<”或“=”)
乙>走近中考第16页3、(浙江绍兴)甲、乙、丙、丁四位选手各10次射击成绩平均数和方差以下表:选手甲乙丙丁平均数(环)9.29.29.29.2方差(环2)0.0350.0150.0250.027则这四人中成绩发挥最稳定是()A.甲 B.乙
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