2018-2019数学新学案同步必修三苏教版课件:第2章 统计章末复习

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1、章末复习,第2章 统 计,学习目标 1.会根据不同的特点选择适当的抽样方法获得样本数据. 2.能利用图、表对样本数据进行整理分析,用样本和样本的数字特征估计总体的数字特征. 3.能利用散点图对两个变量是否相关进行初步判断,能用线性回归方程进行预测.,知识梳理,达标检测,题型探究,内容索引,知识梳理,1.抽样方法 (1)当总体容量较小,样本容量也较小时,可采用 . (2)当总体容量较大,样本容量较小时,可用 . (3)当总体容量较大,样本容量也较大时,可用 . (4)当总体由差异明显的几部分组成时,可用 . 2.总体分布的估计 用样本频率分布估计总体频率分布时,通常要对给定的一组数据作频率与频率

2、 .当样本只有两组数据且样本容量比较小时,用 刻画数据比较方便.,抽签法,随机数表法,系统抽样法,分层抽样法,分布表,分布直方图,茎叶图,3.总体特征数的估计 样本的数字特征可分为两大类:一类是反映样本数据集中趋势的,包括、 和 ;另一类是反映样本波动大小的,包括极差、及 . 4.线性回归方程 (1)两个变量之间的相关关系的研究,通常先作变量的 ,根据散点图判断这两个变量最接近于哪种确定性关系(函数关系).,众数,中位数,平均数,方差,标准差,散点图,(2)求回归方程的步骤:,1.简单随机抽样是不放回抽样.( ) 2.随机数表只有一张,并且读数时只能按照从左向右的顺序读取,否则产生的随机样本就

3、不同了,对整体的估计就不准确了.( ) 3.一组数据一定存在众数,且不可能有两个众数.( ) 4.在频率分布直方图中,每个小组的频率等于相应小长方形的高度. ( ),思考辨析 判断正误,题型探究,例1 某政府机关有在编人员100人,其中副处级以上干部10人,一般干部70人,干事20人,上级机关为了了解机关人员对政府机构的改革意见,要从中抽取一个容量为20的样本,试确定用何种方法抽取,如何抽取?,类型一 抽样方法的应用,解答,解 用分层抽样抽取.,即从副处级以上干部中抽取2人,一般干部中抽取14人,干事中抽取4人. 副处级以上干部与干事人数都较少,他们分别按110编号和120编号,然后采用抽签法

4、分别抽取2人和4人,对一般干部采用00,01,69编号,然后用随机数表法抽取14人.,反思与感悟 三种抽样方法并非截然分开,有时你中有我,我中有你,它们都能保证个体被抽到的机会相等.,跟踪训练1 (2017淮安高二检测)为了解淮安地区高三年级学生的学习情况,从1 000名高三毕业生中,采用系统抽样的方法抽取容量为40的样本,则分段间隔为_.,25,答案,解析,例2 有1个容量为100的样本,数据(均为整数)的分组及各组的频数如下: 12.5,15.5),6;15.5,18.5),16;18.5,21.5),18; 21.5,24.5),22;24.5,27.5),20;27.5,30.5),1

5、0; 30.5,33.5,8. (1)列出样本的频率分布表;,类型二 用样本的频率分布估计总体分布,解答,解 样本的频率分布表如下:,(2)画出频率分布直方图;,解 频率分布直方图如图:,解答,(3)估计小于30的数据约占多大百分比.,解 小于30的数据占0.060.160.180.220.200.100.9292%.,解答,反思与感悟 借助图表,可以把抽样获得的庞杂数据变得直观,凸显其中的规律,便于信息的提取和交流.,跟踪训练2 为了了解某校高三学生的视力情况,随机地抽查了该校100名高三学生的视力情况,得到频率分布直方图如图,由于不慎将部分数据丢失,但知道后5组频数和为62,视力在4.6到

6、4.8之间的学生数为a,最大频率为0.32,则a的值为_.,54,解析 4.7,4.8)之间频率为0.32,4.6,4.7)之间频率为10.620.050.1110.780.22. a(0.220.32)10054.,答案,解析,例3 为调查甲、乙两校高三年级学生某次联考数学成绩情况,用简单随机抽样,从这两校中各抽取30名高三年级学生,以他们的数学成绩(百分制)作为样本,样本数据的茎叶图如图.,类型三 用样本的数字特征估计总体的数字特征,(1)若甲校高三年级每位学生被抽取的概率为0.05,求甲校高三年级学生总人数,并估计甲校高三年级这次联考数学成绩的及格率(60分及60分以上为及格);,解答,

7、解 设甲校高三年级学生总人数为n.,样本中甲校高三年级学生数学成绩不及格的人数为5, 据此估计甲校高三年级这次联考数学成绩的及格率为,(75)(55814)(241265)(262479)(2220)92 249537729215.,解答,反思与感悟 样本的数字特征就像盲人摸到的象的某一局部特征,只有把它们结合起来才能看到全貌.,跟踪训练3 对甲、乙的学习成绩进行抽样分析,各抽5门功课,得到的观测值如下:,问:甲、乙谁的平均成绩好?谁的各门功课发展较平衡?,解答,类型四 线性回归方程的应用,例4 某车间为了制定工时定额,需要确定加工零件所花费的时间,为此做了四次试验,得到的数据如下:,(1)在

8、给定的坐标系中画出表中数据的散点图;,解答,解 散点图如图.,(2)求出y关于x的线性回归方程 bxa,并在坐标系中画出回归直线;,b0.7,a1.05,,解答,(3)试预测加工10个零件需要多少小时?,解 将x10代入线性回归方程,,故预测加工10个零件约需要8.05小时.,解答,反思与感悟 散点图经最小平方法量化为线性回归方程后,更便于操作(估计、预测),但得到的值仍是估计值.,跟踪训练4 2017年元旦前夕,某市统计局统计了该市2016年10户家庭的年收入和年饮食支出的统计资料如下表:,(1)如果已知y与x成线性相关关系,求线性回归方程;,解答,(2)若某家庭年收入为9万元,预测其年饮食

9、支出.,解答,可估计大多数年收入为9万元的家庭每年饮食支出约为2.34万元.,达标检测,1,2,3,4,1.问题:某小区有800户家庭,其中高收入家庭200户,中等收入家庭480户,低收入家庭120户,为了了解有关家用轿车购买力的某个指标,要从中抽取一个容量为100的样本;从10名学生中抽取3人参加座谈会.方法:(1)简单随机抽样;(2)系统抽样;(3)分层抽样.则问题与方法的配对是_.,(3),(1),答案,解析 问题中的总体是由差异明显的几部分组成的,故可采用分层抽样方法; 问题中总体的个数较少,故可采用简单随机抽样.,解析,5,2.某报社做了一次关于“什么是新时代的雷锋精神”的调查,在A

10、,B,C,D四个单位回收的问卷数依次成等差数列,且共回收了1 000份,因报道需要,再从回收的问卷中按单位分层抽取容量为150的样本,若在B单位抽取30份,则在D单位抽取的问卷是_份.,1,2,3,4,60,答案,解析,5,a2200, 又a1a2a3a41 000,即3a2a41 000,a4400, 设在D单位抽取的问卷数为n,,1,2,3,4,5,1,2,3,4,3.为了解儿子身高与其父亲身高的关系,随机抽取5对父子的身高数据如下:,答案,解析,则y对x的线性回归方程为_.,5,1,2,3,4,4.随机抽取某学校甲、乙两班各10名同学的一模数学成绩,获得数学成绩的茎叶图如图,则根据茎叶图

11、可估计一模数学平均成绩较高的班级是_.,甲班,答案,解析,5,解析 根据茎叶图可看出所有的数据,茎上是百位数和十位数,再利用求平均数的公式,求出成绩的平均数, 由茎叶图可计算甲班10名同学的平均成绩是(12911211510110410895978277)101 02010102, 乙班10名同学的平均成绩是(12112411710310310591888976)101 01710101.7. 所以由此估计甲班的数学平均成绩大于乙班的数学平均成绩.,1,2,3,4,5,5.某班的全体学生参加英语测试,成绩的频率分布直方图如图,数据的分组依次为20,40),40,60),60,80),80,10

12、0.若低于60分的人数是15,则该班的学生人数是_.,50,答案,解析 由频率分布直方图,得低于60分的频率为 (0.010.005)200.3.,解析,1,2,3,4,5,1.应用抽样方法抽取样本时,应注意以下几点: (1)用随机数表法抽样时,对个体所编的号码位数要相等.当问题所给位数不相等时,以位数较多的为准,在位数较少的数前面添“0”,凑齐位数.,规律与方法,2.用样本的频率分布估计总体分布 利用样本的频率分布表和频率分布直方图对总体情况作出估计,有时也利用频率分布折线图和茎叶图对总体情况作出估计.直方图能够很容易地表示大量数据,非常直观地表明分布的形状,使我们能够看到在分布表中看不清楚

13、的数据模式,这样根据样本的频率分布,我们可以大致估计出总体的分布.但是,当总体的个体数较多时,所需抽样的样本容量也不能太小,随着样本容量的增加,频率分布折线图会越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条曲线为总体密度曲线,它能给我们提供更加精细的信息.在样本数据较少时,用茎叶图表示数据的效果较好,它不但可以保留原始信息,而且可以随时记录,这给数据的记录和表示都带来方便.,3.用样本的数字特征估计总体的数字特征 为了从整体上更好地把握总体的规律, 我们还可以通过样本数据的众数、中位数、平均数和标准差等数字特征对总体的数字特征作出估计.平均数就是所有样本数据的平均值,用 表示;标准差是反映样本数据分散程度大小的最常用统计量,有时也用标准差的平方s2方差来代替标准差,实质一样. 4.线性回归方程的应用 分析两个变量的相关关系时,我们可根据样本数据散点图确定两个变量之间是否存在相关关系,还可利用最小二乘法求出线性回归方程,并利用线性回归方程进行估计和预测.,

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