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221用样本的频率分布估计总体分布2 12周课件VIP免费

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(2) 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 .( 学生填写频率 / 组距一栏 )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,组距组数:将数据分组,当数据在 100 个以内时, 按数据多少常分 5-12 组。4.18.20.5极差组数=组距 频率分布直方图如下:月均用水量 /t频率组距0.100.200.300.400.500.511.5 22.533.544.5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 利用样本频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 )上例的样本容量为 100 ,如果增至 1000,其频率分布直方图的情况会有什么变化?假如增至 10000 呢? 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)。 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,频率分布直方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 茎叶图某赛季甲、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(1) 乙运动员得分: 49,24,12,31,50,31,44,36,15,37,25,36,39 茎叶图甲乙0123452 55 41 6 1 6 7 94 9 084 6 33 6 83 8 9 1 叶就是从茎的旁边生长出来的数,表示得分的个位数。 茎是指中间的一列数,表示得分的十位数 茎叶图不仅能够保留原始数据,而且能够展示数据的分布情况。 从运动员的成绩的分布来看,乙运动员的成绩更好;从叶在茎上的分布情况来看,乙运动员的得分更集中于峰值附近,说明乙运动员的发挥更稳定。 在样本数据较少时,用茎叶图表示数据的效果较好。它不但可以保留所有信息,而且可以随时纪录,这对数据的纪录和表示都能带来方便。但当样本数据较多时,茎叶图就显得不太方便。因为每一个数据都要在茎叶图中占据一个空间,如果数据很多,枝叶就会很长。 练习: P73 3作业: P84 1

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