一组数据-8,-4,5,6,7,7,8,9的极差是(),方差是(),标准差是()。-八年级数学

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题文

一组数据-8,-4,5,6,7,7,8,9的极差是(    ),方差是(    ),标准差是(    )。
题型:填空题  难度:中档

答案

17,44,

据专家权威分析,试题“一组数据-8,-4,5,6,7,7,8,9的极差是(),方差是(),标准..”主要考查你对  极差,方差  等考点的理解。关于这些考点的“档案”如下:

极差方差

考点名称:极差

  • 极差:
    全距,又称极差,是用来表示统计资料中的变异量数,其最大值与最小值之间的差距;
    即最大值减最小值后所得之数据。
    极差是指总体各单位的标志值中,最大标志值与最小标志值之差。它是标志值变动的最大范围。极差也称为全距或范围误差,它是测定标志变动的最简单的指标。换句话说,也就是指一组数据中的最大数据与最小数据的差叫做这组数据的极差。 极差英文为range ,简写为R,表示为:R=Xmax-Xmin。移动极差(Moving Range)是其中的一种。

  • 极差特点:
    刻画数据离散程度的最简单的统计量;
    计算简单;
    不能反映中间数据的分散状况。

    移动极差:
    是指两个或多个连续样本值中最大值与最小值之差,这种差是按这样方式计算的:
    每当得到一个额外的数据点时,就在样本中加上这个新的点,同时删除其中时间上“最老的”点,然后计算与这点有关的极差,因此每个极差的计算至少与前一个极差的计算共用一个点的值。一般说来,移动极差用于单值控制图,并且通常用两点(连续的点)来计算移动极差。

    计算公式:
    极差=最大值-最小值。
    全距=最大标志值—最小标志值
    R=Xmax-Xmin
    (其中,Xmax为最大值,Xmin为最小值)
    例如 :12 12 13 14 16 21
    这组数的极差就是 :21-12=9
    例如,“早穿皮袄午穿纱”,这句话说明的气温特征数就是极差。
    方差计算公式:s2=(1/n)×[(x1-x0)2 + (x2-x0)2 +...+ (xn-x0)2](x0即为x的平均值)

  • 极差用途:
    在统计中常用极差来刻画一组数据的离散程度,以及反映的是变量分布的变异范围和离散幅度,在总体中任何两个单位的标准值之差都不能超过极差。同时,它能体现一组数据波动的范围。极差越大,离散程度越大,反之,离散程度越小。
    极差只指明了测定值的最大离散范围,而未能利用全部测量值的信息,不能细致地反映测量值彼此相符合的程度,极差是总体标准偏差的有偏估计值,当乘以校正系数之后,可以作为总体标准偏差的无偏估计值,它的优点是计算简单,含义直观,运用方便,故在数据统计处理中仍有着相当广泛的应用。 但是,它仅仅取决于两个极端值的水平,不能反映其间的变量分布情况,同时易受极端值的影响。 

考点名称:方差

  • 方差:
    是各个数据与平均数之差的平方和的平均数。
    在概率论和数理统计中,方差用来度量随机变量和其数学期望(即均值)之间的偏离程度。
    在许多实际问题中,研究随机变量和均值之间的偏离程度有着很重要的意义。
    设有n个数据各数据x1,x2,…,xn各数据与它们的平均数的差的平方分别是,…,,我们用它的平均数,即用来衡量这组数据的波动大小,并把它叫做这组数据的方差,记作

  • 方差特点:
    (1)设c是常数,则D(c)=0。
    (2)设X是随机变量,c是常数,则有D(cX)=(c2)D(X)。
    (3)设 X 与 Y 是两个随机变量,则
    D(X+Y)= D(X)+D(Y)+2E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}
    特别的,当X,Y是两个相互独立的随机变量,上式中右边第三项为0(常见协方差),
    则D(X+Y)=D(X)+D(Y)。此性质可以推广到有限多个相互独立的随机变量之和的情况。
    (4)D(X)=0的充分必要条件是X以概率为1取常数值c,即P{X=c}=1,其中E(X)=c。
    (5)D(aX+bY)=a^2DX+b^2DY+2abE{[X-E(X)][Y-E(Y)]}。

    意义
    在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定。

    标准差:
    方差的算术平均根,即,并把它叫做这组数据的标准差,它也是一个用来衡量一组数据的波动大小的重要的量。

  • 式:
    方差是实际值与期望值之差平方的期望值,而标准差是方差算术平方根。 在实际计算中,我们用以下公式计算方差。
    方差是各个数据与平均数之差的平方的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2],其中,x_表示样本的平均数,n表示样本的数量,^,xn表示个体,而s^2就表示方差。
    而当用(1/n)[(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]作为样本X的方差的估计时,发现其数学期望并不是X的方差,而是X方差的(n-1)/n倍,[1/(n-1)][(x1-x_)^2+(x2-x_)^2+...+(xn-x_)^2]的数学期望才是X的方差,用它作为X的方差的估计具有“无偏性”,所以我们总是用[1/(n-1)]∑(xi-X~)^2来估计X的方差,并且把它叫做“样本方差”。
    方差,通俗点讲,就是和中心偏离的程度!用来衡量一批数据的波动大小(即这批数据偏离平均数的大小)并把它叫做这组数据的方差。记作S&sup2.在样本容量相同的情况下,方差越大,说明数据的波动越大,越不稳定。

    方差分析主要用途:
    ①均数差别的显著性检验;
    ②分离各有关因素并估计其对总变异的作用;
    ③分析因素间的交互作用;
    ④方差齐性检验。

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