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文档简介
用样本的频率分布估计总体分布第1页,共14页,2023年,2月20日,星期六1、求极差(即一组数据中最大值与最小值的差)
知道这组数据的变动范围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:画频率分布直方图的步骤4、列出频率分布表;5、画出频率分布直方图。组距:指每个小组的两个端点的距离组数: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,共14页,2023年,2月20日,星期六频率分布直方图如下: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的中点,得到频率分布折线图第3页,共14页,2023年,2月20日,星期六利用样本频率分布对总体分布进行相应估计(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接近于一条光滑曲线——总体密度曲线。(2)样本容量越大,这种估计越精确。(1)如果样本容量增大,其频率分布直方图的情况会有什么变化?第4页,共14页,2023年,2月20日,星期六
总体分布的估计频率组距月均用水量(mm)ab
当样本容量无限增大,分组的组距无限缩小,那么频率分布直方图就会无限接近一条光滑曲线——总体密度曲线.总体在区间内取值的概率S第5页,共14页,2023年,2月20日,星期六总体密度曲线频率组距月均用水量/tab
(图中阴影部分的面积,表示总体在某个区间(a,b)内取值的百分比)。第6页,共14页,2023年,2月20日,星期六
用样本分布直方图去估计相应的总体分布时,一般样本容量越大,频率分布折线图就会无限接近总体密度曲线,就越精确地反映了总体的分布规律,即越精确地反映了总体在各个范围内取值百分比。
总体密度曲线反映了总体在各个范围内取值的百分比,精确地反映了总体的分布规律。是研究总体分布的工具.总体密度曲线第7页,共14页,2023年,2月20日,星期六茎叶图情境:某赛季甲、乙两名篮球运动员每场比赛得分的原始记录如下:(1)甲运动员得分:13,51,23,8,26,38,16,33,14,28,39(2)乙运动员得分:49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39问题:如何有条理地列出这些数据,分析该运动员的整体水平及发挥的稳定程度?
第8页,共14页,2023年,2月20日,星期六茎叶图甲乙0123452554161679490846368389
1第9页,共14页,2023年,2月20日,星期六
一般地:当数据是一位和两位有效数字时,用中间的数字表示十位数,即第一个有效数字,两边的数字表示个位数,即第二个有效数字,它的中间部分像植物的茎,两边部分像植物茎上长出来的叶子,因此通常把这样的图叫做茎叶图。茎按从小到大的顺序从上向下列出,共茎的叶一般按从大到小(或从小到大)的顺序同行列出。1.茎叶图的概念:
第10页,共14页,2023年,2月20日,星期六2.茎叶图的特征:
1)用茎叶图表示数据有两个优点:一是从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到;二是茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录与表示;
(2)茎叶图只便于表示两位(或一位)有效数字的数据,对位数多的数据不太容易操作;而且茎叶图只方便记录两组的数据,两个以上的数据虽然能够记录,但是没有表示两个记录那么直观,清晰;
(3)茎叶图对重复出现的数据要重复记录,不能遗漏.第11页,共14页,2023年,2月20日,星期六小结:一、总体密度曲线1.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接近于一条光滑曲线——总体密度曲线。2.用样本分布直方图去估计相应的总体分布时,一般样本容量越大,频率分布折线图就会无限接近总体密度曲线,就越精确地反映了总体的分布规律,即越精确地反映了总体在各个范围内取值百分比。第12页,共14页,2023年,2月20日,星期六二、茎叶图
茎叶图,它的思路是将数组的数按位数进行比较,将数大小基本不变或变化不大的位作为一个主杆(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主杆的后面,这样就可以清楚地看到每个主杆后面的几个数,每个数具体是多少。·茎叶图在质量管
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