2.2.2用样本的数字特征估计总体的数字特征(二)知识回顾1.如何根据样本频率分布直方图,分别估计总体的众数、中位数和平均数?(1)众数:最高矩形下端中点的横坐标.(2)中位数:直方图面积平分线与横轴交点的横坐标.(3)平均数:每个小矩形的面积与小矩形底边中点的横坐标的乘积之和.知识探究:标准差样本的众数、中位数和平均数常用来表示样本数据的“中心值”,其中众数和中位数容易计算,不受少数几个极端值的影响,但只能表达样本数据中的少量信息.平均数代表了数据更多的信息,但受样本中每个数据的影响,越极端的数据对平均数的影响也越大.当样本数据质量比较差时,使用众数、中位数或平均数描述数据的中心位置,可能与实际情况产生较大的误差,难以反映样本数据的实际状况,因此,我们需要一个统计数字刻画样本数据的离散程度.数据的离散程度可以用极差、方差或标准差来描述。为了表示样本数据的单位表示的波动幅度,通常要求出样本方差或者它的算术平方根.(1)方差:设在一组数据,x1,x2,…,xn中,各数据与它们的平均数x的差的平方分别是22212(),(),,()nxxxxxx2222121[()()()]nsxxxxxxn来衡量这组数据的波动大小,并把它叫做这组数据的方差,一组数据方差越大,则这组数据波动越大。那么我们用它们的平均数,即(2)标准差:我们把数据的方差的算术平方根叫做这组数据的标准差,它也是一个用来衡量一组数据的波动大小的重要的量。222121[()()()]nsxxxxxxn计算标准差的算法:S2算出每个样本数据与样本平均数的差(i=1,2,……,n);ixxS1算出样本数据的平均数x;S3算出(i=1,2,…,n);2()ixxS4算出(i=1,2,…,n)这n个数的平均数,即为样本方差s2;2()ixxS5算出方差的算术平方根,即为样本标准差s。的平均数为,12,,,naxaxaxax(2)新数据方差为.22as,方差仍为.12,,,nxbxbxbxb2s(1)新数据的平均数为,方差为.12,,,naxbaxbaxbaxb22as的平均数为(3)新数据12,,,nxxxx2s如果数据的平均数为,方差为,则(3)方差的运算性质:例1.计算数据5,7,7,8,10,11的标准差.解:S1x=———————=85+7+7+8+10+116数据xiS1xS2xi-xS3(xi-x)258-3978-1178-1188001082411839S4s2=———————=4;9+1+1+0+4+96S5.24s所以这组数据的标准差是2.例2.计算数据89,93,88,91,94,90,88,87的方差和标准差。(标准差结果精确到0.1)解:190(13214023)908x.所以这组数据的方差为5.5,标准差为2.3.例3.从甲、乙两名学生中选拔一人乘积射击比赛,对他们的射击水平进行测试,两人在相同的条件下各射击10次,命中环数如下﹕甲﹕7,8,6,8,6,5,8,10,7,4;乙﹕9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.(1)计算甲、乙两人射击命中环数的平均数和标准差;(2)比较两人的成绩,然后决定选择哪一人参赛.解:(1)计算得x甲=7,x乙=7;s甲=1.73,s乙=1.10.(2)由(1)知,甲、乙两人平均成绩相等,但s乙