2020-2021学年第九章 统计9.2 用样本估计总体教学演示课件ppt

这是一份2020-2021学年第九章 统计9.2 用样本估计总体教学演示课件ppt，文件包含9212总体取值规律的估计pptx、9212总体取值规律的估计docx等2份课件配套教学资源，其中PPT共19页， 欢迎下载使用。

1.画频率分布直方图的一般步骤为: (1) 求极差; (2)决定组距和组数;(3)将数据分组; (4) 列频率分布表; (5) 画频率分布直方图.
2.频数分布表与频率分布直方图的不同 频数分布表能使我们清楚地知道数据分布在各个小组的个数，而频率分布直方图则是从各个小组数据在样本容量中所占比例大小的角度来表示数据分布的规律
思考:除了频率分布直方图还有没有类似的统计数据处理方法?
初中学过： 扇形图、条形图、折线图、频数分布直方图、其它 不同的统计图在表示数据上有不同的特点.
不同的统计图适用的数据类型也不同: 扇形图、条形图适用于描述离散型的数据 直方图适用描述连续型的数据 在解决问题的过程中，要根据实际问题的特点，选择恰当的统计图对数据进行可视化描述，以使我们能通过图形直观地发现样本数据的分布情况，进而估计总体的分布规律.
例1已知某市2015年全年空气质量等级如表所示.
选择合适的统计图描述数据，并回答下列问题: (1) 分析该市2016年6月的空气质量情况. (2) 比较该市2016年5月和6月的空气质量，哪个月的空气质量较好? (3) 比较该市2016年6月与该市2015年全年的空气质量，2016年6月的空气质量是否好于去年?
解: (1) 根据该市2016年6月的空气质量指数和空气质量等级分级标准，可以画出该市这个月的不同空气质量等级的频数与频率分布表
从表中可以看出，“优”“良”的天数达19天，占了整月的63.33%,没有出现“重度污染”和“严重污染”.
我们可以用条形图和扇形图对数据作出直观的描述，如图
(2)根据该市2016年5月的空气质量指数和空气质量分级标准，可以画出该市这个月的不同空气质量等级的频数和频率分布表
为了便于比较，我们选用复合条形图，将两组数据同时反映到一个条形图上.通过条形图中柱的高低，可以更直观地进行两个月的空气质量的比较
由以上表和图可以发现，5月空气质量为“优”和“良”的总天数比6月多.所以，从整体上看，5月的空气质量略好于6月，但5月有重度污染，而6月没有.
空气质量等级的复合频率分布条形图进行比较. 通过图可以看出，虽然2016年6月的空气质量为“优”的频率略低于2015年，但“良”的频率明显高于2015年，而且2016年6月中度以上的污染天气频率明显小于2015年.所以从整体上看，2016年6月的空气质量要好于2015年全年的空气质量.所以从整体上看，2016年6月的空气质量要好于2015年全年的空气质量.
思考:由例1 (3)你能得出“2016年的空 气质量比2015年明显改善了”的结论吗?为什么? 不能说明2016年的空气质量比2015年明显改善. 原因是空气质量与季节有关，用6月的空气质量数据代表全年的空气质量的情况，代表性差.
1.学习了如何根据实际问题选择不同的统计图对数据进行可视化描述. 2.讲解每种统计图的特点和适用范围. 3.简单的扇形图、条形图、折线图的应用.