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文档简介
1、用样本的数字特征估计总体数字特征,标准差为1。样本的模式、中值和平均值通常用来表示样本数据的“中心值”,其中模式和中值易于计算,不受少数极值的影响,但只能表达样本数据中的少量信息。平均值代表更多的数据信息,但受样本中每个数据的影响。越极端的数据对平均值的影响越大。当样本数据质量较差时,用模式、中值或平均值来描述数据的中心位置可能与实际情况有较大误差,难以反映样本数据的实际情况。因此,我们需要一个统计量来描述样本数据的离散程度。实际问题:在一次射击测试中,有两个射击手每次射击目标10次,每次击中的次数如下:A: 7 8 7 9 5 4 9 10 7 4,B: 9 5 7 8 7 6 8 6 7,
2、如果你是教练,你应该如何评价这次射击?如果是选拔考试,你应该如何选择?可以计算出这两个人的平均得分是一样的。那么这两个人的水平没有区别吗?3、4、5、6、7、8、9、10、响铃数、频率、0.1、0.2、0.3、(A)、4、5、6、7、8我们可以使用一组数据中最大值和最小值之间的差值来反映这组数据的变化范围。用这种方法得到的差称为极端差。极端差异=最大-最小。5.在生活中,我们经常面对极端的差异。班上最高的学生比最矮的学生高多少?家里最大的老人比最小的孩子大多少?这些都是发现极端差异的例子。例1。(口头回答)找出下列问题的极端差异。(1)一个班里最高的学生的身高是1.70米,而最短的学生的身高是
3、1.38米,所以这个班里所有学生的身高都很差。(2)在小明的家庭中,最大的老人是78岁,最小的孩子是9岁,所以小明的家庭成员年龄都很小。6、环数范围A=10-4=6,环数范围B=9-5=4。范围对极值非常敏感,这在一定程度上表明了样本数据的波动。但是,该范围只能反映一组数据中两个极值之间的差异,并且对其他数据的波动不敏感。甲组还是乙组更稳定?有必要找到一个对整个数据集的波动更敏感的指数。在这节课中,我们将学习反映一组数据稳定性的两个变量方差和标准差。7.为了研究样本数据的离散程度,最常用的统计量是标准差。标准差是样本平均值的平均距离,通常用s表示。所谓的“平均距离”可以理解如下:xn,平均距离
4、x是,平均距离标准差,因为上面的公式包含绝对值,操作不方便,所以下面的公式通常用来计算标准差。9,考虑样本容量为2时,标准差的几何意义,显然,标准差越大,A越大,数据分散程度越大;标准差越小,数据的离散度越小。用来衡量一批数据波动的标准偏差范围是多少(即这批数据与平均值的偏差)?标准差为0的样本数据有什么特征?标准差如何表示数据分散的程度?标准差的取值范围为:0,),标准差为0的样本数据等于样本平均值。标准差表明标准差越大,数据分散程度越大;相反,标准偏差越小,每个数据的离散度越小。用于描述样本数据的离散度。在实际应用中,标准偏差通常被理解为稳定性。标准偏差的作用:11,例分析,例1画出下列四
5、组样本数据的条形图来说明它们的异同。(1) 5,5,5,5,5,5,5;(2) 4,4,4,5,5,5,6,6,6;12,(3) 3,3,4,4,5,6,6,7,7;(4) 2,2,2,2,5,8,8。13,城镇居民月用水量的样本数据,平均值为1.973,标准差为0.868。在这100个数据中,属于区间(-)的只有4个不属于区间(-2s,2s)=0.237,3.709。间隔(-3s,3s)=0-0.631,4.577。一般来说,对于正常人群(,),数据落入区间()和()的百分比分别为68.3%、95.4%和99.7%。这一原则是基于产品质量的标准偏差也可用于样本数据的另一种解释。14.从数学的
6、角度来看,人们有时用标准差的平方S2方差代替标准作为测量样本数据离散程度的工具。步长:平均值;有所作为;正方形;然后求平均值,15,如果数据的平均值是,方差是,那么,16,17,练习2:从甲、乙双方各取10株玉米苗,按照以下方法测量它们的株高(单位:厘米),然后问:(1)哪株玉米长得更高?(2)哪种玉米幼苗生长均匀?1.利用样本的数字特征来估计整体数字特征是指利用样本的模式、中值、平均和标准差等统计数据来估计整体的相应统计数据。2.平均值对数据具有“取相同”的效果,代表一组数据的平均水平。标准差描述了一组数据在平均值附近的波动范围。在实际应用中,估计人口并做出解决问题的决定。3.对于相同的人群,可以采集不同的样本,相应的平均值和标准偏差会发生变化。如果样本的代表性差,对总体的估计就会有偏差;如果样本不具有代表性,就很可能对总体做出错误的估计,这表明了抽样方法的重要性。19,4。在采样过程中,采样样本是随机的。例如,容量为3的20个样本可以从包含6个个体的群体中采样,因此样本的数字特征也是随机的。利用样本的数字特征来估计人口的数字特征是一种统计学思想。没有唯一的答案。20,练习:(1)如果数据的平均值是,方差是,中值是,求
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