《2.2标准差[人教版高中教材—数学(必修3)上课课件]》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2.2标准差[人教版高中教材—数学(必修3)上课课件]（27页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、 2.2用样本的数字特征估 计总体的数字特征 标准差金塔汽车维修中等专业学校 高二（14）班数学（必修3）（人教版普通高中教材）共二课时 （第一课时）【学习目标】知识与技能（1）正确理解样本数据标准差的意义和作用，学会计算数 据的标准差。 （2）能根据实际问题的需要合理地选取样本，从 样本数据中提取基本的数字特征（如平均数、标准差），并做出 合理的解释。 （3）会用样本的基本数字特征估计总体的基本数 字特征。 （4）形成对数据处理过程进行初步评价的意识过程与方法在解决统计问题的过程中，进一步体会用样本估计总体的 思想，理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法。 情感态度与价值观会用随机抽样的
2、方法和样本估计总体的思想解决一些简单 的实际问题，认识统计的作用，能够辨证地理解数学知识与现实 世界的联系。 【学习重点】用样本平均数和标准差估计总体的平均数与标准差。【学习难点】能应用相关知识解决简单的实际问题。创设情景兴趣导入 ：新课导入问题：在一次射击比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次 ，命中环数如下甲运动员7，8，6，8，6，5，8，10，7，4； 乙运动员9，5，7，8，7，6，8，6，7，7. （1）怎样将各个样本数据汇总为一个数值，并 使它成为样本数据的“中心点”？ （2）能否用一个数值来描写样本数据的离散程 度？（温馨提示：回忆初中所学的一些统计知 识，可以思考后相互展开讨论
3、）问题解决 ：思考？ 两个人射击的平均成绩是一样的。那么，是 否两个人就没有水平差距呢？观察上述样本数据，你能判断哪个运动员发挥的 更稳定些吗？如果你是教练，选哪位选手去参加 正式比赛？45678910环数频率0.10.20.3(甲)456789 100.10.20.30.4环数频率(乙)直观上看,还是有差异的.如:甲成绩比较分散,乙成绩相对集中(如图示).因此,我们还需要从另外的角度来考 察这两组数据.例如:在作统计图,表时提到过的极差.甲的环数极差=10-4=6乙的环数极差=9-5=4.它们在一定程度上表明了样本数据的分散程度,与 平均数一起,可以给我们许多关于样本数据的信息.显然 ,极差
4、对极端值非常敏感,注意到这一点,我们可以得到 一种“去掉一个最高分,去掉一个最低分”的统计策略.新知学习考察样本数据的分散程度的大小，最常用的统 计量是标准差标准差是样本平均数的一种平均距离，一般用s 表示新知学习所谓“平均距离”，其含义可作如下理解：新知学习由于上式含有绝对值，运算不太方便，因 此，通常改用如下公式来计算标准差。一个样本中的个体与平均数之间的距离关系 可用下图表示: 考虑一个容量为2的样本:a新知学习显然,标准差越大,则a越大,数据的离散程度越大;标 准差越小,数据的离散程度越小.用计算器可算出甲,乙两人的的成绩的标准差由 可以知道,甲的成绩离散程度 大,乙的成绩离散程度小.
5、由此可以估计,乙比甲 的射击成绩稳定.新知学习上面两组数据的离散程度与标准差之间的关 系可用图直观地表示出来.45678910新知学习例题1:画出下列四组样本数据的直方图,说 明它们的异同点.(1) 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5;(2) 4, 4, 4, 5 , 5, 5, 6, 6, 6;(3) 3 , 3 , 4 , 4 , 5, 6 , 6, 7 , 7;(4) 2 , 2 , 2 , 2, 5 , 8 , 8 , 8 , 8 ;新知应用解:四组样本数据的直方图是:0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0(2)频率o1 2 3 4 56 7 8S
6、=0.82频率o1 2 3 4 56 7 80.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0S=0.00(1)1 2 3456 78频率o0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0S=1.49频率o1 2 3 456 7 80.10.20.30.40.50.60.70.80.91.0S=2.83四组数据的平均数都是5.0,标准差分别是 0.00,0.82,1.49,2.83.虽然它们有相同的平均数, 但是它们有不同的标准差,说明数据的分散程度 是不一样的.标准差还可以用于对样本数据的另外一种解释.如,在关于居民月均用水量的例子中,平均数 标准差s=0.868 ,所
7、以新知应用【课堂小结】 1 用样本的数字特征估计总体的数字特征 分两类： a) 用样本平均数估计总体平均数 。 b) 用样本标准差估计总体标准差。样本 容量越大，估计就越精确。 2 平均数对数据有“取齐”的作用，代表一 组数据的平均水平。3 标准差描述一组数据围绕平均数波动 的大小，反映了一组数据变化的幅度。例2 甲乙两人同时生产内径为25.40mm的一 种零件.为了对两人的生产质量进行评比,从他们 生产的零件中各抽出20件,量得其内径尺寸如下( 单位:mm) 甲 25.46, 25.32, 25.45, 25.39, 25.36, 25.34, 25.42, 25.45, 25.38, 25
8、.42,25.39, 25.43, 25.39, 25.40, 25.44,25.40, 25.42, 25.35, 25.41, 25.39 乙 25.40, 25.43, 25.44, 25.48, 25.48,25.47, 25.49, 25.49, 25.36, 25.34,25.33, 25.43, 25.43, 25.32, 25.47,25.31, 25.32, 25.32, 25.32, 25.48 从生产的零件内径的尺寸看,谁生产的质量较高?新知应用分析:每一个工人生产的所有零件的内径尺寸组成一个 总体,由于零件的生产标准已经给出(内径25.40mm),生 产质量可以从总体的
9、平均数与标准差两个角度来衡量. 总体的平均数与内径标准尺寸25.00mm的差异大时质 量低,差异小时质量高;当总体的平均数与标准尺寸很接 近时,总体的标准差小的时候质量高,标准差大的时候质 量低.这样比较两人的生产质量只要比较他们所生产的 零件内径尺寸所组成的两个总体的平均数与标准差的 大小即可.但是这两个总体的平均数与标准差都是不知 道的,根据用样本估计总体的思想,我们可以通过抽样分 别获得相应的样体数据,然后比较这两个样本的平均数, 标准差,以此作为两个总体之间的估计值.新知应用解:用计算器计算可得:新知应用从样本平均数看,甲生产的零件内径比乙生 产的更接近内径标准(25.40mm),但是
10、差异很 小;从样本标准差看,由于新知应用从上述例子我们可以看到,对一名工人生产的零件内径 (总体)的质量判断,与我们抽取的内径(样本数据)直接 相关.显然,我们可以从这名工人生产的零件中获取许多 样本(为什么?).这样,尽管总体是同一个,但由于样本不 同,相应的样本频率分布与平均数,标准差等都会发生改 变,这就会影响到我们对总体情况的估计.如果样本的的 代表性差,那么对总体所作出的估计就会产生偏差;样 本没有代表性时,对总体作出错误估计的可能性就非常 大.这也正是我们在前面讲随机抽样时反复强调样本代 表性的理由.在实际操作中,为了减少错误的发生,条件 许可时,通常采取适当增加样本容量的方法.当然,关键 还是要改进抽样方法,提高样本的代表性.新知应用拓展与延伸2)数据x1-a,x2-a,x3-a,xn-a的方差为3)数据kx1,kx2,kx3,kx4的方差为例题1)数据x1,x2,x3,x n的平均数为 方差为s2中位数为a,求数据3x1+5,3x2+5,3xn+5的 平均数,方差,中位数2)求数据2,1,0,-1,1的方差3)已知40个数据中的前20 个数据的平均数,方 差分别为60,20, 后20 个数据的平均数,方差分 别为80,40,求这40个数的平均数和方差.新知应用新知应用
