某大型灯泡厂为了测定本厂生产的某型号灯泡的使用寿命,从中抽查了400只灯泡,测得它们的使用寿命表示如下:使用寿命(h)500~600600~700700~800800~900900~10001000~1100灯泡数-七年级数学

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题文

某大型灯泡厂为了测定本厂生产的某型号灯泡的使用寿命,从中抽查了400只灯泡,测得它们的使用寿 命表示如下:
使用寿命(h) 500~600 600~700 700~800 800~900 900~1000 1000~1100
灯泡数(只) 21 79 108 92 76 24
(1)根据统计图选择一个合适的统计图表示出灯泡数变化的相关信息,完成统计图后再完成下列问题(     );
(2)使用寿命最短的灯泡数是(    );使用寿命是(    )h的灯泡数最多,它的数量占被测灯泡总数的(    )%;使用寿命最长的灯泡数占被测灯泡总数的(    )%;
(3)估计该厂生产的该型号灯泡的使用寿命在700~900h的占该厂这种灯泡生产总量的百分比,灯泡数在哪个使用寿命段开始随着使用寿命的延长而逐渐减少(     )?
题型:填空题  难度:中档

答案

(1)因为所选的统计图要表示出灯泡数变化的相关信息,所以在各种统计图中最能有此作用的统计图是折线统计图,画出折线统计图如下:

(2)由统计图可知:使用寿命最短的灯泡数是21只;使用寿命是700~800h的灯泡数最多,它的数量占被测灯泡总数的100% =27%;使用寿命最长的灯泡数占被测灯泡总数的100%=6% ;
(3)该厂生产的该型号灯泡的使用寿命在700~900 h的占该厂这种灯泡生产总量的百分比:
灯泡数在700~800 h的寿命段开始随着使用寿命的延长而逐渐减少。

据专家权威分析,试题“某大型灯泡厂为了测定本厂生产的某型号灯泡的使用寿命,从中抽查..”主要考查你对  折线图,用样本估算总体  等考点的理解。关于这些考点的“档案”如下:

折线图用样本估算总体

考点名称:折线图

  • 定义:
    用一个单位长度表示一定的数量,根据数量的多少描出各点,然后用线段把各点顺次连接起来。
    折线统计图不但可以表示项目的具体数量,又能清楚地反映事物变化的情况。

  • 折线图特点:
    易于显示数据的变化的规律和趋势。可以用来作股市的跌涨和统计气温。

    折线图具有下列图表子类型:

    折线图和带数据标记的折线图 折线图用于显示随时间或有序类别而变化的趋势,可能显示数据点以表示单个数据值,也可能不显示这些数据点。
    在有很多数据点并且它们的显示顺序很重要时,折线图尤其有用。如果有很多类别或者数值是近似的,则应该使用不带数据标记的折线图。

  • 几种折线图区别:
    堆积折线图和带数据标记的堆积折线图:
    堆积折线图用于显示每一数值所占大小随时间或有序类别而变化的趋势,可能显示数据点以表示单个数据值,也可能不显示这些数据点。如果有很多类别或者数值是近似的,则应该使用无数据点堆积折线图。
    提示:为更好地显示此类型的数据,您可能要考虑改用堆积面积图。

    百分比堆积折线图和带数据标记的百分比堆积折线图:
    百分比堆积折线图用于显示每一数值所占百分比随时间或有序类别而变化的趋势。

    三维折线图:三维折线图将每一行或列的数据显示为三维标记。
    三维折线图具有可修改的水平轴、垂直轴和深度轴。

  • 制作折线图的步骤:
    (1)根据统计资料整理数据;
    (2)作平面直角坐标系,横轴、纵轴都标上单位长度,取长适当;一般横轴表示时间(或先后次数),纵轴表示时间序列数据;
    (3)根据数据描点。并按先后顺序将点用折线连接起来。

  • 折线图制作技巧:
    1.“字体”的处理
    建议:取消图表的字体“自动缩放”功能,这样可防止在变动图表大小时,图表项的字体发生不必要的改变。
    取消所有图表项的“自动缩放”功能,要取消所有图表项的字体“自动缩放”功能,取消图表区的“字体缩放“功能即可。可通过双击图表区,并调出“图表区格式”对话框,切换到“字体”选项卡,取消“自动缩放”前面的复选框的选择,这样便是取消了所有图表项的字体缩放功能,然后分别对各图表项的字体按需要设定字体大小。
    2.“网格线”的处理
    使用“折线图”或“散点图”时,尤其要注意淡化网格线对数据系列的影响,可取消网格线或是将其设为虚线,并改为浅色。
    3. 数据系列格式的设置
    一般不使用默认的格式设置,根据自己的需求改变“线形“或是“数据标记”及“填充”。

考点名称:用样本估算总体

  • 用样本估计总体的两个手段:
    (1)用样本的频率分布估计总体的分布;
    (2)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,且样本的容量越大,估计的结果也就越精确。

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