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专题9.3用样本估计总体(重难点题型精讲)
1.频率分布直方图
(1)频率分布表与频率分布直方图的意义
为了探索一组数据的取值规律,一般先要用表格对数据进行整理,或者用图将数据直观表示出来.在初
中,我们曾用频数分布表和频数分布图来整理和表示这种数值型数据,由此能使我们清楚地知道数据分布在各个小组的个数.
有时,我们更关心各个小组的数据在样本容量中所占比例的大小,所以选择频率分布表和频率分布直方图来整理和表示数据.
(2)频率分布表与频率分布直方图的制作步骤
与画频数分布直方图类似,我们可以按以下步骤制作频率分布表、画频率分布直方图.
第一步,求极差
极差为一组数据中最大值与最小值的差.
第二步,决定组距与组数
第三步,将数据分组
通常对组内数据取左闭右开区间,最后一组数据取闭区间.
第四步,列频率分布表
计算各小组的频率,作出频率分布表.
第五步,画频率分布直方图
画图时,以横轴表示分组,纵轴(小长方形的高度)表示.
2.其他几类常用统计图——条形图、折线图、扇形图
条形图
折线图
扇形图
特
点
一般地,条形图中,一条轴上显示的是所关注的数据类型,另一条轴上对应的是数量、个数或者比例,条形图中每一长方形都是等宽的.
用一个单位长度表示一定的数量,用折线的起伏表示数量的增减变化.
用整个圆表示总体,扇形图中,每一个扇形的圆心角以及弧长,都与这一部分表示的数据大小成正比.
作用及选用情景
能清楚地表示每个项目的具体数量,便于相互比较大小.
能清楚地看出数量增减变化的情况及各部分数量的多少.常用来表示随时间变化的数据,当然,也可以用在其他合适的情形中.
可以形象地表示出各部分数据在全部数据中所占的比例情况.
图例
3.总体百分位数的估计
(1)概念
一般地,一组数据的第p百分位数是这样一个值,它使得这组数据中至少有p%的数据小于或等于这个
值,且至少有(100-p)%的数据大于或等于这个值.
(2)求解步骤
可以通过下面的步骤计算一组n个数据的第p百分位数:
第1步,按从小到大排列原始数据.
第2步,计算i=n×p%.
第3步,若i不是整数,而大于i的比邻整数为j,则第p百分位数为第j项数据;若i是整数,则第p
百分位数为第i项与第(i+1)项数据的平均数.
4.总体集中趋势的估计
在初中的学习中我们已经了解到,平均数、中位数和众数等都是刻画“中心位置”的量,它们从不同角度
刻画了一组数据的集中趋势.具体概念回顾如下:
名称
概念
平
均
数
如果有n个数x1,x2,…,xn,那么(x1+x2+…+xn)就是这组数据的平均数,用表示,即=(x1+x2+…+xn).
中
位
数
将一组数据按从小到大或从大到小的顺序排列,处在最中间的一个数据(当数据个数是奇数时)或最中间两个数据的平均数(当数据个数是偶数时)称为这组数据的中位数.
众
数
一组数据中出现次数最多的数据(即频数最大值所对应的样本数据)称为这组数据的众数.
5.总体离散程度的估计
(1)方差和标准差
假设一组数据是,,,,用表示这组数据的平均数,则我们称为这组数据的
方差.有时为了计算方差的方便,我们还把方差写成的形式.
我们对方差开平方,取它的算数平方根,称为这组数据的标准差.
(2)总体(样本)方差和总体标准差
①一般式:如果总体中所有个体的变量值分别为,,,,总体平均数为,则总体方差=
.
②加权式:如果总体的N个变量值中,不同的值共有k(kN)个,不妨记为,,,,其中出
现的频数为(i=1,2,,k),则总体方差为=.
总体标准差:S=.
(3)标准差与方差的统计意义
①标准差刻画了数据的离散程度或波动幅度,标准差越大,数据的离散程度越大;标准差越小,数据的离散程度越小.
②在刻画数据的分散程度上,方差与标准差是一样的,但在解决实际问题时,一般多采用标准差.
③标准差(方差)的取值范围为[0,+).若样本数据都相等,表明数据没有波动幅度,数据没有离散性,则
标准差为0.反之,标准差为0的样本,其中的数据都相等.
6.频率分布直方图中的统计参数
(1)频率分布直方图中的“众数”
根据众数的意义可知,在频率分布直方图中最高矩形中的某个(些)点的横坐标为这组数据的众数.一般用
中点近似代替.
(2)频率分布直方图中的“中位数”
根据中位数的意义,在样本中,有50%的个体小于或等于中位数,也有50%的个体大于或等于中位数.
因此,在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直方图的面积应该相等,由此可估计中位数的值.
(3)频率分布直方图中的“平均数”
平均数是频率分布直方图的“重心”.因为平均数可以表示为数据与它的频率的乘积之和,所以在频率分
布直方图中,样本平均数可以用每个小矩形底边中点的横坐标与小矩形的面积
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