高一数学用样本的频率分布估计总体分布_第1页
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文档简介

(2)第1页1、求极差(即一组数据中最大值与最小值差)知道这组数据变动范围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：指每个小组两个端点距离，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。第2页频率分布直方图以下：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中点,得到频率分布折线图第3页利用样本频分布对总体分布进行对应预计（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靠近于一条光滑曲线——总体密度曲线。（2）样本容量越大，这种预计越准确。（1）上例样本容量为100，假如增至1000，其频率分布直方图情况会有什么改变？假如增至10000呢？第4页总体密度曲线频率组距月均用水量/tab（图中阴影部分面积，表示总体在某个区间(a,b)内取值百分比）。第5页

用样本分布直方图去预计对应总体分布时，普通样本容量越大，频率分布直方图就会无限靠近总体密度曲线，就越准确地反应了总体分布规律，即越准确地反应了总体在各个范围内取值百分比。

总体密度曲线反应了总体在各个范围内取值百分比,准确地反应了总体分布规律。是研究总体分布工具.总体密度曲线第6页茎叶图某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分原始统计以下：(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第7页茎叶图甲乙0123452554161679490846368389

1叶就是从茎旁边生长出来数，表示得分个位数。茎是指中间一列数，表示得分十位数第8页茎叶图不但能够保留原始数据，而且能够展示数据分布情况。从运动员成绩分布来看，乙运动员成绩更加好；从叶在茎上分布情况来看，乙运动员得分更集中于峰值附近，说明乙运动员发挥更稳定。在样本数据较少时，用茎叶图表示数据效果很好。它不但能够保留全部信息，而且能够随时纪录，这对数据纪录和表示都能带来方便。但当样本数据较多时，茎叶图就显得不太方便。因为每一个数据都要在茎叶图中占据一个空间，假如数据很多，枝叶

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