样本估计总体2.ppt

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样本估计总体2

练习:已知一个样本,  7.0 6.6 6.8 7.0 7.2 7.4 7.0 7.3 7.5 7.4  7.3 7.1 7.0 6.9 6.7 7.1 7.2 7.0 6.9 7.1 填写下面的频率分布表,并作出平率分布直方图 思考2:在频率分布直方图中,依次连接各小长方形上端的中点,就得到一条折线,这条折线称为频率分布折线图. 你认为频率分布折线图能大致反映样本数据的频率分布吗? 月均用水量/t 频率 组距 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 O 思考3:当总体中的个体数很多时(如抽样调查全国城市居民月均用水量),随着样本容量的增加,作图时所分的组数增多,组距减少,你能想象出相应的频率分布折线图会发生什么变化吗? 月均用水量/t 频率 组距 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 O 月均用水量/t 频率 组距 a b O 总体密度曲线 思考4:在上述背景下,相应的频率分布折线图越来越接近于一条光滑曲线,统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线.那么图中阴影部分的面积有何实际意义? 总体在区间(a,b)内取值的百分比. 思考5:当总体中的个体数比较少或样 本数据不密集时,是否存在总体密度曲线?为什么? 不存在,因为组距不能任意缩小. 思考6:对于一个总体,如果存在总体密度曲线,这条曲线是否惟一?能否通过样本数据准确地画出总体密度曲线? 探究(二):茎叶图 频率分布表、频率分布直方图和折线图的主要作用是表示样本数据的分布情况,此外,我们还可以用茎叶图来表示样本数据的分布情况. 【问题】 某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛的得分情况如下: 甲运动员得分:13,51,23,8,26,38,16,33,14,28,39; 乙运动员得分:49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39. 助教在比赛中将这些数据记录为如下形式: 甲 乙 8 4 6 3 3 6 8 3 8 9 1 0 1 2 3 4 5 5 4 6 1 6 7 9 9 0 甲 乙 8 4 6 3 3 6 8 3 8 9 1 0 1 2 3 4 5 5 4 6 1 6 7 9 9 0 思考1:你能理解这个图是如何记录这些数据的吗?你能通过该图说明哪个运动员的发挥更稳定吗? 甲运动员得分:13,51,23,8,26,38,16,33,14,28,39; 乙运动员得分:49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39. 思考2:在统计中,上图叫做茎叶图,它也是表示样本数据分布情况的一种方法,其中“茎”指的是哪些数,“叶”指的是哪些数? 甲 乙 8 4 6 3 3 6 8 3 8 9 1 0 1 2 3 4 5 5 4 6 1 6 7 9 9 0 思考3:对于样本数据:3.1,2.5,2.0,0.8,1.5,1.0,4.3,2.7,3.1,3.5,用茎叶图如何表示? 01234 8 0 5 0 5 7 1 1 5 3 茎 叶 思考4:一般地,画出一组样本数据的茎叶图的步骤如何? 第一步,将每个数据分为“茎”(高位)和“叶”(低位)两部分; 第二步,将最小的茎和最大的茎之间的数按大小次序排成一列,写在左(右)侧; 第三步,将各个数据的叶按大小次序写在茎右(左)侧. 思考5:用茎叶图表示数据的分布情况是一种好方法,你认为茎叶图有哪些优点? (1)保留了原始数据,没有损失样本信息;(2)数据可以随时记录、添加或修改. 思考6:比较茎叶图和频率分布表,茎叶图中“茎”和“叶”的数目分别与频率分布表中哪些数目相当? 思考7:对任意一组样本数据,是否都适合用茎叶图表示?为什么? 不适合样本容量很大或茎、叶不分明的样本数据. 知识迁移 例1 在某小学500名学生中随机抽样得到100人的身

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