221用样本的频率分布估计总体分布2 12周课件VIP免费

(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