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本文题目：高三数学理科复习教案：统计案例复习教学案

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考试要求 重难点击 命题展望

1.理解随机抽样的必要性和重要性，会用简单随机抽样方法从总体中抽取样本，了解分层抽样和系统抽样方法.

2.了解分布的意义和作用，会列频率分布表，会画频率分布直方图、茎叶图，理解它们各自的特点，理解样本数据标准差的意义和作用，会计算数据标准差，能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，会用样本的频率分布估计总体分布，会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征，理解用样本估计总体的思想，会用随机抽样的基本方法和样本估计总体 的思想解决一些简单的实际问题.

3.会作两个有关联变量的散点图，会利用散点图认识变量间的相关关系，了解最小二乘法的思想，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程，了解回归的基本思想、方法及其简单应用.

4.了解独立性检验(只要求22列联表)的基本思想、方法及其简单应用. 本章重点：1.三种抽样方法的区别、联系及操作步骤.2.样本频率分布直方图和茎叶图.3.用样本估计总体的思想.

本章难点：回归直线方程与独立性检验. 统计多数以选择题和填空题形式考查，大题只在个别省的考题中出现过.难度属于基础 题和中档题.考点往往集中体现在抽样方法、频率分布图表这两个方面.另外，应注意统计题反映出来的综合性与应用性，如与数列、概率等的综合，用统计方法提供决策、制定方案等，以此考查学生搜集处理信息及分析解决问题的能力.

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13.1 抽样方法与用样本估计总体

典例精析

题型一 抽样方法

【例1】某校有教师200人，男学生1 200人，女学生1 000人，用分层抽样的方法从所有师生中抽取一个容量为n的样本，已知女学生抽取的人数为80人，则n的值为 .

【解析】根据分层抽样的意义，

n200+1 200+1 000=801 000，解得n=192.

【点拨】现实中正确的分层抽样一般有三个步骤：首先，辨明突出的统计特征和分类.其次，确定每个分层在总体上的比例.利用这个比例，可计算出样本中每组(层)应抽取的人数.最后，必须从每层中抽取独立简单随机样本.

【变式训练1】从某厂生产的802辆轿车中随机抽取80辆测试某项性能.请合理选择抽样方法进行抽样，并写出抽样过程.

【解析】第一步，将802辆轿车用随机方式编号.

第二步，从总体中剔除2辆(剔除方法可用随机数表法)，将剩余的800辆轿车重新编号(分别为001,002,003，，800)，并分成80段.

第三步，在第一段001,002，，010这十个编号中用简单随机抽样抽出一个(如005)作为起始号码.

第四步，将编号为005,015,025，，795的个体抽出，组成样本.

题型二 频率分布直方图

【例2】(2 010湖南)如图是某城市通过抽样得到的居民某年的月均用水量(单位：吨)的频率分布直方图.

(1)求直方图中x的值;

(2)若将频率视为概率，从这个城市随机抽取3位居民(看作有放回的抽样)，求月均用水量在3至4吨的居民数X的分布列和数学期望.

【解析】(1)依题意及频率分布直方图知0 .02+0.1+x+0.37+0.39=1，解得x=0.12.

(2)由题意知X～B(3,0.1)，因此

P(X=0)=C030.93=0.729，

P(X=1)=C130.10.92=0.243，

P(X=2)=C230.120.9 =0.027，

P(X=3)=C330.13=0.001，

故随机变量X的分布列为

X 0 1 2 3

P 0.729 0.243 0.027 0. 001

X的数学期望为E(X)=30.1=0.3.

(或E(X)=10.243+20.027+30.001=0.3)

【点拨】从频率分布直方图读取数据时，要特别重视组距，纵坐标是频率除以组距，故长方形的面积之和为1.

【变式训练2】如图是容量为100的样本的频率分布直方图，试根据数据填空：

(1)样本数据落在[10,14)内的频数为 ;

(2)样本数据落在[6,10)内的频率为 ;

(3)总体落在[2,6)内的频率为 .

【解析】(1)样本落在[10,14)内的频数为0.094100=36.

(2)样本落在[6,10)内的频率为0.084=0.32.

(3)样本落在[2,6)内的频率为0.024=0.08，所以总体落在[2,6)内的频率约为0.08.

题型三 平均数、方差的计算

【例3】甲、乙两人在相同条件下各射靶10次，每次命中环数如下：

甲 4 7 10 9 5 6 8 6 8 8

乙 7 8 6 8 6 7 8 7 5 9

试 问谁10次射靶的情况较稳定?

【解析】本题要计算两样本的方差，当样本平均数不是整数，且样本数据不大时，可用简化公式计算方差.

=110(4+7++8)=7.1，

=110(7+8++9)=7.1，

s2甲=110(42+72++82-107.12)=3.09，

s2乙=110(72+82++92-107.12)=1.29，

因为s2甲s2乙，所以乙10次射靶比甲10次射靶情况稳定.

【点拨】平均数反映了数据取值的平均水平;标准差、方差描述了一组数据围绕平均数波动的大小，标准差、方差越大，数据的离散程度就越大，越不稳定;标准差、方差越小，数据的离散程度越小，越稳定.

【变式训练3】(2010北京市东城区)在一次数学统考后，某班随机抽取10名同学的成绩进行样本分析，获得成绩数据的茎叶图如右图.

(1)计算此样本的平均成绩及方差;

(2)现从此样本中随机抽出2名学生的成绩，设抽出分数为90分以上的人数为X，求随机变量X的分布列和均值.

【解析】(1)样本的平均成绩 =80;

方差为s2=110[(92-80)2+(98-80)2+(98-80)2+(85-80)2+(85-80)2+(74-80)2+(74-80)2+(74-80)2 +(60-80)2+(60-80)2]=175.

(2)由题意，随机变量X=0,1,2.

P(X=0)=C27C210=715，P(X=1)=C13C17C210=715，P(X=2)=115.

随机变量X的分布列为

X 0 1 2

P

E(X)=0715+1715+2115=35.

总结提高

1.统计的基本思想是用样本估计总体.这就 要求样本具有很好的代表性，而样本良好客观的代表性，则完全依赖抽样方法.

2.三种抽样方法中简单随机抽样是最基本的抽样方法，是其他两种方法的基础，它们的共同点都是等概率抽样.适用范围不同，要根据总体的具体情况 选用不同的方法.

3.对于总体分布，总是用样本的频率分布对它进行估计.

4.用样本估计总体，一般分成以下几个步骤：

先求样本数据中的最大值和最小值(称为极值)，再确定合适的组数和组距，确定分点(每个分点只属于一组，故一般采用半开半闭区间)，然后列出频率分布表(准确，查数据容易)，画频率 分布直方图.

13.2 两变量间的相关性、回归分析和独立性检验

典例精析

题型一 求回归直线方程

【例1】下表是关于某设备的使用年限(年)和所需要的维修费用(万元)的几组统计数据：

x 2 3 4 5 6

y 2.2 3.8 5.5 6.5 7.0

(1)若y对x呈线性相关关系，求出y关于x的线性回归方程y= x+ ;

(2)估计使用年限为10年时，维修费用为多少?

【解析】(1)因为 xiyi=112.3， x2i=4+9+16+25+36=90，且 =4， =5，n=5，

所以 =112.3-54590-516=12.310=1.23， =5-1.234=0.08，

所以回归直线方程为y=1.23x+0.08.

(2)当x=10时，y=1.2310+0.08=12.38，

所以估计当使用10年时，维修费用约为12.38万元.

【点拨】当x与y呈线性相关关系时，可直接求出回归直线方程，再利用回归直线方程进行计算和预测.

【变式训练1】某工厂经过技术改造后，生产某种产品的产量(吨)与相应的生产能耗(吨标准煤)有如下几组样本数据.

x 3 4 5 6

y 2.5 3 4 4.5

据相关性检验，y与x具有线性相关关系，通过线性回归分析，求得回归直线的斜率为0.7，那么y关于x的回归直线方程是.

【解析】先求得 =4.5， =3.5，由 =0.7x+a过点( ， )，则a=0.35，所以回归直线方程是 =0.7x+0.35.

题型二 独立性检验

【例2】研究小麦种子经灭菌与否跟发生黑穗病的关系，经试验观察，得到数据如下表所示：

种子灭菌 种子未灭菌 合计

黑穗病 26 184 210

无黑穗病 50 200 250

合计 76 384 460

试按照原试验目的作统计分析推断.

【解析】由列联表得：

a=26，b=1 84，c=50，d=200，a+b=210，c+d=250，a+c=76，b+d=384，n=460.

所以K2=n(ad-bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)=460(26200-18450)2210250763844.804，

由于K24.8043.841，

所以有95%的把握认为种子灭菌与否与小麦发生黑穗病是有关系的.

【变式训练2】(2010东北三 省三校模拟)某 研究小组为了研究中学生的身体发育情况，在某学校随机抽出20名15至16周岁的男生，将他们的身高和体重制成22的列联表，根据列联表的数据，可以有 %的把握认为该学校15至16周岁的男生的身高和体重之间有关系.

超重 不超重 合计

偏高 4 1 5

不偏高 3 12 15

合计 7 13 20

附：独立性检验临界值表

P(K2k0) 0.025 0.010 0.005 0.001

k0 5.024 6.635 7.879 10.828

(独立性检验随机变量K2值的计算公式：K2=n(ad-bc)2(a+b)(c+d)(a+c)(b+d))

【解析】由表可得a+b=5，c+d=1 5，a+c=7，b+d=13，ad=48，bc=3，n=20，运用独立性检验随机变量K2值的计算公式得K2=20(48-3)2515713=540915.934，

由于K25.9345.024，所以有97.5%的把握认为该学校15至16周岁的男生的身高和体重之间有关系.

总结提高

1.在研究两个变量之间是否存在某种关系时，必须从散点图入手.

2.样本的随机性导致由线性回归方程所作出的预报也具有随机性.

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