摘要:(四)分析数据 师:前面我们已经学过几种统计量.有反映平均水平的“平均数 .“中位数 .也有反映波动大小的统计量“方差 .“极差 .我们通过分析图表和各种统计量得出结论. 下面就请同学们分小组来分析图表和各种统计量. 师:从扇形统计图.条形统计图可以发现样本的体质健康成绩达到良好的最多有17人.良好及良好以上的有29人.约占统计总数70%左右.由此可估计全校八年级学生的体质健康成绩有类似的结果. 生:可以计算出样本的体质健康成绩的平均数.即 -- 59X3+8X67.5+80X17+93X12 X =------------------ 40 ≈80. 所以样本的体质健康成绩的平均水平得到了良好.由此可推测全校八年级学生的体质健康成绩的平均水平得到了良好. ......
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我们已经学过几种基本的尺规作图,如:作一个角的平分线.还有“过一个点作已知直线的垂线”也是一种基本的尺规作图.(一)当这个点在这条已知直线上时,可以像图(1)那样作出,OC就是所要求作的垂线;(二)当这个点在这条已知直线外时,作法如下:在直线AB的另一侧任取一点K;以点C为圆心,CK为半径画弧,交直线AB于点E、F;分别以点E、F为圆心,以略大于
EF的长度为半径画弧,两弧相交于点D;经过点C、D画直线m;则直线CD就是所要求作的垂线.
试回答下列问题:
(1)在作图(一)中OC为什么是直线AB的垂线?
(2)(Ⅰ)在作图(二)中,求证:直线m⊥AB.
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试回答下列问题:
(1)在作图(一)中OC为什么是直线AB的垂线?
(2)(Ⅰ)在作图(二)中,求证:直线m⊥AB.
我们已经学过几种基本的尺规作图,如:作一个角的平分线.还有“过一个点作已知直线的垂线”也是一种基本的尺规作图.(一)当这个点在这条已知直线上时,可以像图(1)那样作出,OC就是所要求作的垂线;(二)当这个点在这条已知直线外时,作法如下:在直线AB的另一侧任取一点K;以点C为圆心,CK为半径画弧,交直线AB于点E、F;分别以点E、F为圆心,以略大于
EF的长度为半径画弧,两弧相交于点D;经过点C、D画直线m;则直线CD就是所要求作的垂线.
试回答下列问题:
(1)在作图(一)中OC为什么是直线AB的垂线?
(2)(Ⅰ)在作图(二)中,求证:直线m⊥AB.

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我们已经学过用方差来描述一组数据的离散程度,其实我们还可以用“平均差”来描述一组数据的离散程度.在一组数据x1,x2,…,xn中,各数据与它们的平均数
的差的绝对值的平均数,即T=
(|x1-
|+|x2-
|+…+|xn-
|) 叫做这组数据的“平均差”,“平均差”也能描述一组数据的离散程度,“平均差”越大说明数据的离散程度越大.
请你解决下列问题:
(1)分别计算下面两个样本数据的“平均差”,并根据计算结果判断哪个样本波动较大.
甲:12,13,11,10,14,
乙:10,17,10,13,10
(2)分别计算上面两个样本数据的方差,并根据计算结果判断哪个样本波动较大.
(3)以上的两种方法判断的结果是否一致?
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请你解决下列问题:
(1)分别计算下面两个样本数据的“平均差”,并根据计算结果判断哪个样本波动较大.
甲:12,13,11,10,14,
乙:10,17,10,13,10
(2)分别计算上面两个样本数据的方差,并根据计算结果判断哪个样本波动较大.
(3)以上的两种方法判断的结果是否一致?
我们已经学过用方差来描述一组数据的离散程度,其实我们还可以用“平均差”来描述一组数据的离散程度。在一组数据x1,x2,…,xn中,各数据与它们的平均数
的差的绝对值的平均数,即T=
(|x1-
|+|x2-
|+…+|xn-
|)叫做这组数据的“平均差”,“平均差”也能描述一组数据的离散程度,“平均差”越大说明数据的离散程度越大。
请你解决下列问题:
1.分别计算下列甲乙两个样本数据的“平均差”,并根据计算结果判断哪个样本波动较大。
甲:12,13,11,10,14, 乙:10,17,10,13,10
2.分别计算甲、乙两个样本数据的方差和标准差,并根据计算结果判断哪个样本波动较大.
3.以上的两种方法判断的结果是否一致?
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我们已经学过用方差来描述一组数据的离散程度,其实我们还可以用“平均差”来描述一组数据的离散程度。在一组数据x1,x2,…,xn中,各数据与它们的平均数
的差的绝对值的平均数,即T=
(|x1-
|+|x2-
|+…+|xn-
|)叫做这组数据的“平均差”,“平均差”也能描述一组数据的离散程度,“平均差”越大说明数据的离散程度越大。
请你解决下列问题:
1.分别计算下列甲乙两个样本数据的“平均差”,并根据计算结果判断哪个样本波动较大。
甲:12,13,11,10,14, 乙:10,17,10,13,10
2.分别计算甲、乙两个样本数据的方差和标准差,并根据计算结果判断哪个样本波动较大.
3.以上的两种方法判断的结果是否一致?
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