数据的收集与整理-七年级数学上册课件北师大版

12024-02-01数据的收集与整理-七年级数学上册课件北师大版目录contents数据的收集与整理基本概念统计图表在数据表示中应用抽样调查方法介绍与实践统计数据描述性分析方法概率基础知识在统计中应用实际问题中数据收集与整理案例分析301数据的收集与整理基本概念数据定义数据是描述事物的符号记录，如数字、文字、图像等。数据分类根据数据的性质，可以将其分为定性数据和定量数据。定性数据描述事物的属性或特征，如性别、颜色等；定量数据描述事物的数量特征，如长度、重量等。数据定义及分类调查法观察法实验法测量法数据收集方法01020304通过问卷调查、访谈等方式收集数据。直接观察并记录相关数据。通过实验设计和操作收集数据。使用测量工具或仪器获取数据。使原始数据系统化、条理化，便于分析和研究。数据整理目的审核原始数据，确保准确性和完整性；对数据进行分类和编码；制作频数分布表或统计图表；根据需要计算各种统计量。数据整理步骤数据整理目的和步骤302统计图表在数据表示中应用

频数分布表制作确定数据范围和组距根据数据的最大值和最小值确定数据范围，并选择合适的组距。分组与计数将数据按照组距进行分组，并统计每个组内的数据频数。制作频数分布表将分组结果和频数整理成表格形式，方便后续分析。用于展示各类目之间的差异，直观比较不同类目的数据大小。适用于分类数据的可视化。条形图折线图扇形图用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势，适用于时间序列数据或连续性数据的可视化。用于展示各类目在总体中所占的比例，适用于展示数据的组成结构。030201条形图、折线图和扇形图特点及应用场景优点是直观比较各类目数据大小，缺点是对于大量数据或复杂数据结构可能不够清晰。条形图优缺点优点是展示数据变化趋势，缺点是对于分类数据或非连续性数据可能不适用。折线图优缺点优点是展示数据组成结构，缺点是无法展示各类目之间的具体数值差异，且对于数据比例接近的类目可能难以区分。扇形图优缺点各类图表优缺点比较303抽样调查方法介绍与实践从全体研究对象中，按照一定方法抽取部分进行调查，根据调查结果推断全体情况的一种调查方式。在实际情况中，由于时间、经费等限制，往往难以对全体研究对象进行调查，此时抽样调查成为了一种有效的替代方式。抽样调查概念及必要性阐述抽样调查的必要性抽样调查定义03简单随机抽样的优缺点优点是简单易行，每个对象被抽中的概率相等，缺点是可能存在抽样误差。01简单随机抽样定义从全体研究对象中随机抽取部分作为样本，每个对象被抽中的概率相等。02简单随机抽样示例例如，从全班同学中随机抽取10名同学进行问卷调查，每名同学被抽中的概率相等。简单随机抽样方法讲解与示例123将全体研究对象按照某种特征分成若干层，再从每一层中随机抽取一定数量的对象组成样本。分层抽样原理将全体研究对象按照某种顺序排列，然后按照固定的间隔抽取一定数量的对象组成样本。系统抽样原理优点是能够更好地反映全体研究对象的特征，减少抽样误差，缺点是需要更多的信息和时间成本。分层抽样和系统抽样的优缺点分层抽样和系统抽样原理简介304统计数据描述性分析方法平均数所有数据的和除以数据的个数，用于表示一组数据的中心位置。中位数将一组数据按大小顺序排列，位于中间位置的数。当数据量为奇数时，中位数是中间那个数；当数据量为偶数时，中位数是中间两个数的平均值。中位数对极端值不敏感，能更好地反映数据的实际情况。众数一组数据中出现次数最多的数。众数可以不存在，也可以有多个。众数主要用于描述定性数据的集中趋势。平均数、中位数和众数概念辨析方差每个数据与平均数的差的平方的平均值，用于表示数据的离散程度。方差越大，数据的波动越大；方差越小，数据的波动越小。极差一组数据中的最大值与最小值之差，用于表示数据的波动范围。标准差方差的算术平方根，也是用于表示数据的离散程度。标准差与方差具有相同的意义，但标准差与原始数据单位相同，更易于理解。极差、方差和标准差计算方法描述数据分布形态的指标。当数据分布呈现不对称时，称为偏态分布。偏态系数为正时，表示数据右偏；偏态系数为负时，表示数据左偏。偏态描述数据分布形态的另一个指标。当数据分布形态比较尖锐时，称为尖峰分布；当数据分布形态比较扁平时，称为扁平分布。峰态系数用于量化数据分布的峰态程度。峰态偏态和峰态判断依据305概率基础知识在统计中应用概率定义概率的取值范围在0到1之间，包括0和1；互斥事件的概率和为1；对立事件的概率和为1等。概率性质概率的加法公式对于互斥事件，其概率等于各事件概率之和；对于相互独立事件，其概率等于各事件概率之积。概率是刻画随机事件发生可能性大小的数值，是事件本身所固有的不随人的主观意愿而改变的一种属性。概率定义及性质回顾频率估计概率的适用范围适用于等可能事件的概率计算，以及通过大量试验来估计某一随机事件的概率。频率估计概率的注意事项要保证试验的独立性、重复性和充分性，同时要注意频率的波动性和稳定性。频率估计概率的基本思想在大量重复试验中，用事件发生的频率来估计概率。频率估计概率思想阐述010203古典概型求解策略首先确定试验的样本空间，然后确定基本事件的总数n和事件A包含的基本事件数m，最后利用古典概型公式P(A)=m/n计算事件A的概率。几何概型求解策略首先确定试验的样本空间，然后确定事件A对应的几何区域和整个样本空间对应的几何区域，最后利用几何概型公式计算事件A的概率。其中，几何概型公式根据具体问题的不同，可能是面积比、体积比等。古典概型和几何概型的联系与区别古典概型和几何概型都是用来计算随机事件的概率的，但它们的适用范围和计算方法有所不同。古典概型适用于等可能事件的概率计算，而几何概型适用于与长度、面积、体积等有关的概率计算。古典概型和几何概型求解策略306实际问题中数据收集与整理案例分析了解一个国家或地区的人口数量、年龄结构、性别比例等。人口普查问题调查消费者对某产品的需求、喜好、购买意愿等。市场调研问题研究某地区的环境污染状况，如空气质量、水质状况等。环保问题生活中常见问题背景描述人口普查问题采用全面调查的方法，对每个家庭进行访问或发放问卷。市场调研问题采用抽样调查的方法，随机选取一部分消费者进行调查。环保问题采用实地测量的方法，对某地区的环境指标进行实时监测。针对不同问题选择合适方法进行数据收集数据整理01将收集到的数据进行分类、编码、录入等处理，使数据更加规范化、易于分析。数