高中数学人教版新课标B必修3用样本的数字特征估计总体第二课时教学设计

这是一份高中数学人教版新课标B必修3用样本的数字特征估计总体第二课时教学设计，共9页。
1.正确理解样本数据标准差的意义和作用，学会计算数据的标准差；能根据实际问题的需要合理地选取样本，从样本数据中提取基本的数字特征（如平均数、标准差），并作出合理的解释；会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征，形成对数据处理过程进行初步评价的意识.
3.在解决统计问题的过程中，进一步体会用样本估计总体的思想，理解数形结合的数学思想和逻辑推理的数学方法；会用随机抽样的方法和样本估计总体的思想解决一些简单的实际问题，认识统计的作用,能够辨证地理解数学知识与现实世界的联系.
重点难点
教学重点：根据实际问题对样本数据中提取基本的数据特征并作出合理解释,估计总体的基本数字特征；体会样本数字特征具有随机性.
教学难点：用样本标准差估计总体的平均数与标准差；能应用相关知识解决简单的实际问题
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思路1
平均数为我们提供了样本数据的重要信息，但是，有时平均数也会使我们作出对总体的片面判断。某地区的统计显示，该地区的中学生的平均身高为176cm，给我们的印象是该地区的中学生生长发育好，身高较高。但是，假如这个平均数是从五十万名中学生抽出的五十名身高较高的学生计算出来的话，那么，这个平均数就不能代表该地区所有中学生的身体素质。因此，只有平均数难以概括样本数据的实际状态。所以我们学习从另外的角度来考察样本数据的统计量——标准差
思路2
在一次射击选拔比赛中,甲、乙两名运动员各射击10次,命中环数如下﹕
甲运动员:7,8,7,9,5,4,9,10,7,4；
乙运动员:9,5,7,8,7,6,8,6,7,7.
观察上述样本数据,你能判断哪个运动员发挥得更稳定些吗？如果你是教练,选哪位选手去参加正式比赛？
我们知道,x甲=7，x乙=7.两个人射击的平均成绩是一样的.那么,是否两个人就没有水平差距呢？
从上图直观上看,还是有差异的.很明显,甲的成绩比较分散,乙的成绩相对集中,因此我们从另外的角度来考察这两组数据——标准差.
提出问题
(1)如何通过频率分布直方图估计数字特征（中位数、众数、平均数）？
(2)有甲、乙两种钢筋，现从中各抽取一个标本（如下表）检查它们的抗拉强度（单位：kg/mm2），通过计算发现，两个样本的平均数均为125.
哪种钢筋的质量较好？
(3)某种子公司为了在当地推行两种新水稻品种，对甲、乙两种水稻进行了连续7年的种植对比实验，年亩产量分别如下：(千克)
甲：600, 880, 880, 620, 960, 570, 900(平均773)
乙：800, 860, 850, 750, 750, 800, 700(平均787)
请你用所学统计学的知识,说明选择哪种品种推广更好?
(4)全面建设小康社会是我们党和政府的工作重心，某市按当地物价水平计算，人均年收入达到1.5万元的家庭即达到小康生活水平。民政局对该市100户家庭进行调查统计，它们的人均收入达到了1.6万元，民政局即宣布该市民生活水平已达到小康水平，你认为这样的结论是否符合实际？
(5)如何考查样本数据的分散程度的大小呢？把数据在坐标系中刻画出来，是否能直观地判断数据的离散程度？
讨论结果
(1)利用频率分布直方图估计众数、中位数、平均数：
估计众数：频率分布直方图面积最大的方条的横轴中点数字。（最高矩形的中点）
估计中位数：中位数把频率分布直方图分成左右两边面积相等。
估计平均数：频率分布直方图中每个小矩形的面积乘以小矩形底边中点的横坐标之和.
(2)
由上图可以看出，乙样本的最小值100低于甲样本的最小值110，乙样本的最大值145高于甲样本的最大值135，这说明乙种钢筋没有甲种钢筋的抗拉强度稳定。
我们把一组数据的最大值与最小值的差称为极差（range）。由上图可以看出，乙的极差较大，数据点较分散；甲的极差小，数据点较集中，这说明甲比乙稳定。运用极差对两组数据进行比较，操作简单方便，但如果两组数据的集中程度差异不大时，就不容易得出结论。
(3)选择的依据应该是，产量高且稳产的品种，所以选择乙更为合理。
(4)不符合实际。
样本太小，没有代表性。若样本里有个别高收入者与多数低收入者差别太大。在统计学里，对统计数据的分析，需要结合实际，侧重于考察总体的相关数据特征。比如，市民平均收入问题，都是考察数据的分散程度。
(5)把问题(3)中的数据在坐标系中刻画出来。我们可以很直观地知道，乙组数据比甲组数据更集中在平均数的附近，即乙的分散程度小，如何用数字去刻画这种分散程度呢？考察样本数据的分散程度的大小，最常用的统计量是方差和标准差.
标准差：
考察样本数据的分散程度的大小，最常用的统计量是标准差(standard deviatin).标准差是样本数据到平均数的一种平均距离，一般用s表示。
所谓“平均距离”，其含义可作如下理解
假设样本数据是x1,x2,…,xn,表示这组数据的平均数。xi到的距离是|xi-|(i=1,2,…,n).
于是,样本数据x1,x2,…,xn到的“平均距离”是S=.
由于上式含有绝对值,运算不太方便，因此，通常改用如下公式来计算标准差:
s=.
意义：标准差用来表示稳定性，标准差越大，数据的离散程度就越大，也就越不稳定。标准差越小，数据的离散程度就越小，也就越稳定。从标准差的定义可以看出，标准差s≥0，当s=0时，意味着所有的样本数据都等于样本平均数。
标准差还可以用于对样本数据的另外一种解释。例如，
在关于居民月均用水量的例子中，平均数=1.973，标准差s=0.868，所以
+s=2.841,+2s=3.709；
-s=1.105,-2s=0.237.
这100个数据中，在区间［-2s,+2s］=［0.237,3.709］外的只有4个，也就是说，［-2s, +2s］几乎包含了所有样本数据.
从数学的角度考虑，人们有时用标准差的平方s2——方差来代替标准差，作为测量样本数据分散程度的工具：
s2=［(x1-)2+(x2-)2+…+(xn-)2］.
显然，在刻画样本数据的离散程度上，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。
需要指出的是,现实中的总体所包含的个体数往往是很多的，总体的平均数与标准差是不知道的。如何求得总体的平均数和标准差呢？通常的做法是用样本的平均数和标准差去估计总体的平均数与标准差。这与前面用样本的频率分布来近似地代替总体分布是类似的。只要样本的代表性好，这样做就是合理的，也是可以接受的。
两者都是描述一组数据围绕平均数波动的大小，实际应用中比较广泛的是标准差。如导入中的运动员成绩的标准差的计算器计算。
用计算器计算运动员甲的成绩的标准差的过程如下：
即s甲=2
用类似的方法，可得s乙≈1.095
由s甲>s乙可以知道，甲的成绩离散程度大，乙的成绩离散程度小。由此可以估计，乙比甲的射击成绩稳定
应用示例
思路1
例1画出下列四组样本数据的条形图，说明它们的异同点
(1)5,5,5,5,5,5,5,5,5；
(2)4,4,4,5,5,5,6,6,6；
(3)3,3,4,4,5,6,6,7,7；
(4)2,2,2,2,5,8,8,8,8.
分析：先画出数据的条形图，根据样本数据算出样本数据的平均数，利用标准差的计算公式即可算出每一组数据的标准差。
解：四组样本数据的条形图如下：
四组数据的平均数都是5.0，标准差分别是：0.00,0.82,1.49,2.83.
它们有相同的平均数，但它们有不同的标准差，说明数据的分散程度是不一样。
例2甲、乙两人同时生产内径为25.40mm的一种零件。为了对两人的生产质量进行评比，从他们生产的零件中各抽出20件，量得其内径尺寸如下(单位:mm):
甲
25.46 25.32 25.45 25.39 25.36
25.34 25.42 25.45 25.38 25.42
25.39 25.43 25.39 25.40 25.44
25.40 25.42 25.35 25.41 25.39
乙
25.40 25.43 25.44 25.48 25.48
25.47 25.49 25.49 25.36 25.34
25.33 25.43 25.43 25.32 25.47
25.31 25.32 25.32 25.32 25.48
从生产的零件内径的尺寸看，谁生产的质量较高?
分析:每一个工人生产的所有零件的内径尺寸组成一个总体。由于零件的生产标准已经给出(内径25.40 mm)，生产质量可以从总体的平均数与标准差两个角度来衡量。总体的平均数与内径标准尺寸25.40mm的差异大时质量低，差异小时质量高；当总体的平均数与标准尺寸很接近时，总体的标准差小的时候质量高，标准差大的时候质量低。这样，比较两人的生产质量，只要比较他们所生产的零件内径尺寸所组成的两个总体的平均数与标准差的大小即可。但是，这两个总体的平均数与标准差都是不知道的，根据用样本估计总体的思想，我们可以通过抽样分别获得相应的样本数据，然后比较这两个样本的平均数、标准差，以此作为两个总体之间差异的估计值。
解：用计算器计算可得
≈25.401，≈25.406;
s甲≈0.037,s乙≈0.068.
从样本平均数看，甲生产的零件内径比乙的更接近内径标准(25.40mm)，但是差异很小；从样本标准差看，由于s甲0.02。所以。由这组数据可以认为甲种水稻的产量比较稳定.
例2为了保护学生的视力。教室内的日光灯在使用一段时间后必须更换。已知某校使用的100只日光灯在必须换掉前的使用天数如下。试估计这种日光灯的平均使用寿命和标准差.
分析：用每一区间内的组中值作为相应日光灯的使用寿命,再求平均寿命.
解：各组中值分别为165,195,225,255，285,315,345,375,由此算得平均数约为165×1%+195 ×11%+225×18%+255×20%+285×25%+315×16%+345×7%+375×2%=267.9≈268(天).
这些组中值的方差为×［1×(165-268)2+11×(195-268)2+18×(225-268)2+20×(255-268)2+ 25×(285-268)2+16×(315-268)2+7×(345-268)2+2×(375-268)2］=2 128.60(天2).
故所求的标准差约≈46（天）.
答：估计这种日光灯的平均使用寿命约为268天,标准差约为46天.
课堂小结
1.用样本的数字特征估计总体的数字特征分两类：
用样本平均数估计总体平均数,平均数对数据有“取齐”的作用,代表一组数据的平均水平.
用样本标准差估计总体标准差.样本容量越大,估计就越精确,标准差描述一组数据围绕平均数波动的大小,反映了一组数据变化的幅度.
2.用样本估计总体的两个手段（用样本的频率分布估计总体的分布；用样本的数字特征估计总体的数字特征）,需要从总体中抽取一个质量较高的样本,才能不会产生较大的估计偏差,且样本容量越大,估计的结果也就越精确.
教学感想
统计学科，最大的特点就是与现实生活的密切联系，也是新教材的亮点。仅仅想借助“死记硬背一些概念及公式，简单模仿课本例题”来学习，是绝对不行的。用样本估计总体时，如果抽样的方法比较合理，那么样本可以反映总体的信息，但从样本得到的信息会有偏差，其原因在于样本的随机性。这种偏差是不可避免的。虽然我们从样本数据得到的分布、均值和标准差并不是总体的真正分布、均值和标准差，而只是总体的一个估计，但这种估计是合理的，特别是当样本的容量很大时，它们确实反映了总体的信息。教师建议：亲身经历“提出问题，收集数据，分析数据，并作出合理决策”过程，在此过程中不仅可以加深对概念等知识的深刻理解，更重要的是发展了思维，培养了分析及解决问题能力，同时在情感、意志等领域也得到了协调发展,这才是学校学习的科学而全面的目标，习题设置有层次，尽量源于教材，又高于教材，这也是高考命题原则。
甲
110
120
130
125
120
125
135
125
135
125
乙
115
100
125
130
115
125
125
145
125
145
品种
第1年
第2年
第3年
第4年
第5年
甲
9.8
9.9
10.1
10
10.2
乙
9.4
10.3
10.8
9.7
9.8
天数
151—180
181—210
211—240
241—270
271—300
301—330
331—360
361—390
灯泡数
1
11
18
20
25
16
7
2