222用样本的数字特征估计总体的数字特征优质课.ppt
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1、222用样本的数字特征估计总体的数字特征优质课一一 众数、中位数、平均数的概念众数、中位数、平均数的概念中位数:将一组数据按大小依次排列,把处在中位数:将一组数据按大小依次排列,把处在最中间位置的一个数据或最中间两个数据的最中间位置的一个数据或最中间两个数据的平均数叫做这组数据的中位数平均数叫做这组数据的中位数.众数众数:在一组数据中,出现次数最多的数据叫:在一组数据中,出现次数最多的数据叫做这组数据的众数做这组数据的众数 平均数平均数:一组数据的算术平均数一组数据的算术平均数,即即 问题1:众数、中位数、平均数这三个数一般都会来自于同一个总体或样本,它们能说明总体或样本的什么性质?平均数平均
2、数:反映所有数据的平均程度反映所有数据的平均程度 众数众数:反映的往往是部分较集中的数据信息反映的往往是部分较集中的数据信息 中位数中位数:是位置型数,反映处于中间部位的是位置型数,反映处于中间部位的 数据信息数据信息 1、求以下各组数据的众数、求以下各组数据的众数1、1,2,3,3,3,5,5,8,8,8,9,9众数是:3和82、1,2,3,3,3,5,5,8,8,9,9众数是:32、求以下各组数据的中位数、求以下各组数据的中位数1、1,2,3,3,3,4,6,8,8,8,9,921,2,3,3,3,4,8,8,8,9,9中位数是:5中位数是:4 3、在一次中学生田径运动会上,参加男子跳高的
3、17名运发动的成绩如下表所示:成成绩绩(米米)150160165170175180185190人数人数23234111分别求这些运发动成绩的众数,中位数与平均数分别求这些运发动成绩的众数,中位数与平均数。解:在解:在17个数据中,出现了个数据中,出现了4次,出现的次数最多,即次,出现的次数最多,即这组数据的众数是这组数据的众数是上面表里的上面表里的17个数据可看成是按从小到大的顺序排列个数据可看成是按从小到大的顺序排列的,其中第的,其中第9个数据是最中间的一个数据,即这组数据的个数据是最中间的一个数据,即这组数据的中位数是;中位数是;答:17名运发动成绩的众数、中位数、平均数依次是米、米、米。
4、这组数据的平均数是这组数据的平均数是 二、众数、中位数、平均数与频率众数、中位数、平均数与频率分布直方图的关系分布直方图的关系频率频率组距组距O 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 月平均用水量(t)众数在样本数据的频率分布直方图中,众数在样本数据的频率分布直方图中,就是最高矩形的中点的横坐标。就是最高矩形的中点的横坐标。如何在频率分布直方图中估计众数如何在频率分布直方图中估计众数可将众数看作直方图中面积最大长方形的可将众数看作直方图中面积最大长方形的“中心中心2143频率频率组距组距前四个小矩形的前四个小矩形的面积和面积和后四个小矩形的后四个小矩形的面积和面积和如何在频率
5、分布直方图中估计中位数如何在频率分布直方图中估计中位数分组分组0,0.5)0.5,1)1,1.5)1.5,2)2,2.5)2.5,3)3,3.5)3.5,4)4,4.5合计合计频率频率0.040.080.150.220.250.140.060.040.021在样本中中位数的左右各有在样本中中位数的左右各有50%的样本数,的样本数,条形面积各为条形面积各为0.5,所以反映在直方图中位数所以反映在直方图中位数左右的面积相等左右的面积相等.,中位数中位数)可将中位数看作整个直方图面积的可将中位数看作整个直方图面积的“中心中心考虑讨论以下问题:考虑讨论以下问题:1、这个中位数的估计值,与样本的中、这个
6、中位数的估计值,与样本的中位数值不一样,你能解释其中原因吗位数值不一样,你能解释其中原因吗?答:这个中位数的估计值答:这个中位数的估计值,与样本的中位数与样本的中位数值不一样,这是因为样本数据的频率分布值不一样,这是因为样本数据的频率分布直方图,只是直观地说明分布的形状,但直方图,只是直观地说明分布的形状,但是从直方图本身得不出原始的数据内容,是从直方图本身得不出原始的数据内容,直方图已经损失一些样本信息。所以由频直方图已经损失一些样本信息。所以由频率分布直方图得到的中位数估计值往往与率分布直方图得到的中位数估计值往往与样本的实际中位数值不一致样本的实际中位数值不一致.如何在频率分布直方图中估
7、计平均数如何在频率分布直方图中估计平均数=2.02 平均数的估计值等于频率分平均数的估计值等于频率分布直方图中每个小矩形的面布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横积乘以小矩形底边中点的横坐标之和。坐标之和。可将平均数看作整个直方图面积的可将平均数看作整个直方图面积的“重心重心 考虑讨论以下问题:考虑讨论以下问题:2、样本中位数不受少数极端值的影响,、样本中位数不受少数极端值的影响,这在某些情况下是一个优点,但它对这在某些情况下是一个优点,但它对极端值的不敏感有时也会成为缺点。极端值的不敏感有时也会成为缺点。你能举例说明吗?你能举例说明吗?答:优点:对极端数据不敏感的方法可以答:优点:
8、对极端数据不敏感的方法可以有效地预防错误数据的影响。有效地预防错误数据的影响。对极端值不敏感有利的例子对极端值不敏感有利的例子:例如当样本数例如当样本数据质量比较差,即存在一些错误数据如据质量比较差,即存在一些错误数据如数据录入错误、测量错误等时,用抗极数据录入错误、测量错误等时,用抗极端数据强的中位数表示数据的中心值更准端数据强的中位数表示数据的中心值更准确。确。缺点:缺点:1出现错误的数据也不知道;出现错误的数据也不知道;2对极端值不敏感有弊的例子:某人具对极端值不敏感有弊的例子:某人具有初级计算机专业技术程度,想找一份收有初级计算机专业技术程度,想找一份收入好的工作。这时假如采用各个公司
9、计算入好的工作。这时假如采用各个公司计算机专业技术人员收入的中位数作为选择工机专业技术人员收入的中位数作为选择工作的参考指标就会冒这样的风险:作的参考指标就会冒这样的风险:很可能所选择公司的初级计算机专业技术程度很可能所选择公司的初级计算机专业技术程度人员的收入很低,其原因是中位数对极小的数人员的收入很低,其原因是中位数对极小的数据不敏感。这里更好的方法是同时用平均工资据不敏感。这里更好的方法是同时用平均工资和中位数作为参考指标,选择平均工资较高且和中位数作为参考指标,选择平均工资较高且中位数较大的公司就业中位数较大的公司就业.例例1、下表是七位评委给某参赛选手的打分,总分为、下表是七位评委给
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