高考導航
考試要求重難點擊命題展望
1.理解隨機抽樣的必要性和重要性，會用簡單隨機抽樣方法從總體中抽取樣本，了解分層抽樣和系統抽樣方法.
2.了解分布的意義和作用，會列頻率分布表，會畫頻率分布直方圖、莖葉圖，理解它們各自的特點，理解樣本數據標準差的意義和作用，會計算數據標準差，能從樣本數據中提取基本的數字特征(如平均數、標準差)，并作出合理的解釋，會用樣本的頻率分布估計總體分布，會用樣本的基本數字特征估計總體的基本數字特征，理解用樣本估計總體的思想，會用隨機抽樣的基本方法和樣本估計總體 的思想解決一些簡單的實際問題.
3.會作兩個有關聯變量的散點圖，會利用散點圖認識變量間的相關關系，了解最小二乘法的思想，能根據給出的線性回歸方程系數公式建立線性回歸方程，了解回歸的基本思想、方法及其簡單應用.
4.了解獨立性檢驗(只要求2×2列聯表)的基本思想、方法及其簡單應用. 本章重點：1.三種抽樣方法的區別、聯系及操作步驟.2.樣本頻率分布直方圖和莖葉圖.3.用樣本估計總體的思想.
本章難點：回歸直線方程與獨立性檢驗. 統計多數以選擇題和填空題形式考查，大題只在個別省的考題中出現過.難度屬于基礎 題和中檔題.考點往往集中體現在抽樣方法、頻率分布圖表這兩個方面.另外，應注意統計題反映出來的綜合性與應用性，如與數列、概率等的綜合，用統計方法提供決策、制定方案等，以此考查學生搜集處理信息及分析解決問題的能力.
知識網絡
13.1 抽樣方法與用樣本估計總體
典例精析
題型一 抽樣方法
【例1】某校有教師200人，男學生1 200人，女學生1 000人，用分層抽樣的方法從所有師生中抽取一個容量為n的樣本，已知女學生抽取的人數為80人，則n的值為 .
【解析】根據分層抽樣的意義，
n200＋1 200＋1 000＝801 000，解得n＝192.
【點撥】現實中正確的分層抽樣一般有三個步驟：首先，辨明突出的統計特征和分類.其次，確定每個分層在總體上的比例.利用這個比例，可計算出樣本中每組(層)應抽取的人數.最后，必須從每層中抽取獨立簡單隨機樣本.
【變式訓練1】從某廠生產的802輛轎車中隨機抽取80輛測試某項性能.請合理選擇抽樣方法進行抽樣，并寫出抽樣過程.
【解析】第一步，將802輛轎車用隨機方式編號.
第二步，從總體中剔除2輛(剔除方法可用隨機數表法)，將剩余的800輛轎車重新編號(分別為001,002,003，…，800)，并分成80段.
第三步，在第一段001,002，…，010這十個編號中用簡單隨機抽樣抽出一個(如005)作為起始號碼.
第四步，將編號為005,015,025，…，795的個體抽出，組成樣本.
題型二 頻率分布直方圖
【例2】(2 010湖南)如圖是某城市通過抽樣得到的居民某年的月均用水量(單位：噸)的頻率分布直方圖.
(1)求直方圖中x的值；
(2)若將頻率視為概率，從這個城市隨機抽取3位居民(看作有放回的抽樣)，求月均用水量在3至4噸的居民數X的分布列和數學期望.
【解析】(1)依題意及頻率分布直方圖知0 .02＋0.1＋x＋0.37＋0.39＝1，解得x＝0.12.
(2)由題意知X～B(3,0.1)，因此
P(X＝0)＝C03×0.93＝0.729，
P(X＝1)＝C13×0.1×0.92＝0.243，
P(X＝2)＝C23×0.12×0.9 ＝0.027，
P(X＝3)＝C33×0.13＝0.001，
故隨機變量X的分布列為
X0123
P0.7290.2430.0270. 001
X的數學期望為E(X)＝3×0.1＝0.3.
(或E(X)＝1×0.243＋2×0.027＋3×0.001＝0.3)
【點撥】從頻率分布直方圖讀取數據時，要特別重視組距，縱坐標是頻率除以組距，故長方形的面積之和為1.
【變式訓練2】如圖是容量為100的樣本的頻率分布直方圖，試根據數據填空：
(1)樣本數據落在[10,14)內的頻數為 ��；
(2)樣本數據落在[6,10)內的頻率為 ��；
(3)總體落在[2,6)內的頻率為 .
【解析】(1)樣本落在[10,14)內的頻數為0.09×4×100＝36.
(2)樣本落在[6,10)內的頻率為0.08×4＝0.32.
(3)樣本落在[2,6)內的頻率為0.02×4＝0.08，所以總體落在[2,6)內的頻率約為0.08.
題型三 平均數、方差的計算
【例3】甲、乙兩人在相同條件下各射靶10次，每次命中環數如下：
甲 4 7 10 9 5 6 8 6 8 8
乙 7 8 6 8 6 7 8 7 5 9
試 問誰10次射靶的情況較穩定？
【解析】本題要計算兩樣本的方差，當樣本平均數不是整數，且樣本數據不大時，可用簡化公式計算方差.
＝110(4＋7＋…＋8)＝7.1，
＝110(7＋8＋…＋9)＝7.1，
s2甲＝110(42＋72＋…＋82－10×7.12)＝3.09，
s2乙＝110(72＋82＋…＋92－10×7.12)＝1.29，
因為s2甲＞s2乙，所以乙10次射靶比甲10次射靶情況穩定.
【點撥】平均數反映了數據取值的平均水平；標準差、方差描述了一組數據圍繞平均數波動的大小，標準差、方差越大，數據的離散程度就越大，越不穩定；標準差、方差越小，數據的離散程度越小，越穩定.
【變式訓練3】(2010北京市東城區)在一次數學統考后，某班隨機抽取10名同學的成績進行樣本分析，獲得成績數據的莖葉圖如右圖.
(1)計算此樣本的平均成績及方差；
(2)現從此樣本中隨機抽出2名學生的成績，設抽出分數為90分以上的人數為X，求隨機變量X的分布列和均值.
【解析】(1)樣本的平均成績 ＝80；
方差為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)由題意，隨機變量X＝0,1,2.
P(X＝0)＝C27C210＝715，P(X＝1)＝C13C17C210＝715，P(X＝2)＝115.
隨機變量X的分布列為
X012
P
E(X)＝0×715＋1×715＋2×115＝35.
總結提高
1.統計的基本思想是用樣本估計總體.這就 要求樣本具有很好的代表性，而樣本良好客觀的代表性，則完全依賴抽樣方法.
2.三種抽樣方法中簡單隨機抽樣是最基本的抽樣方法，是其他兩種方法的基礎，它們的共同點都是等概率抽樣.適用范圍不同，要根據總體的具體情況 選用不同的方法.
3.對于總體分布，總是用樣本的頻率分布對它進行估計.
4.用樣本估計總體，一般分成以下幾個步驟：
先求樣本數據中的最大值和最小值(稱為極值)，再確定合適的組數和組距，確定分點(每個分點只屬于一組，故一般采用半開半閉區間)，然后列出頻率分布表(準確，查數據容易)，畫頻率 分布直方圖.
13.2 兩變量間的相關性、回歸分析和獨立性檢驗
典例精析
題型一 求回歸直線方程
【例1】下表是關于某設備的使用年限(年)和所需要的維修費用(萬元)的幾組統計數據：
x23456
y2.23.85.56.57.0
(1)若y對x呈線性相關關系，求出y關于x的線性回歸方程y＝ x＋ ；
(2)估計使用年限為10年時，維修費用為多少？
【解析】(1)因為 xiyi＝112.3， x2i＝4＋9＋16＋25＋36＝90，且 ＝4， ＝5，n＝5，
所以 ＝112.3－5×4×590－5×16＝12.310＝1.23， ＝5－1.23×4＝0.08，
所以回歸直線方程為y＝1.23x＋0.08.
(2)當x＝10時，y＝1.23×10＋0.08＝12.38，
所以估計當使用10年時，維修費用約為12.38萬元.
【點撥】當x與y呈線性相關關系時，可直接求出回歸直線方程，再利用回歸直線方程進行計算和預測.
【變式訓練1】某工廠經過技術改造后，生產某種產品的產量(噸)與相應的生產能耗(噸標準煤)有如下幾組樣本數據.
x3456
y2.5344.5
據相關性檢驗，y與x具有線性相關關系，通過線性回歸分析，求得回歸直線的斜率為0.7，那么y關于x的回歸直線方程是 .
【解析】先求得 ＝4.5， ＝3.5，由 ＝0.7x＋a過點( ， )，則a＝0.35，所以回歸直線方程是 ＝0.7x＋0.35.
題型二 獨立性檢驗
【例2】研究小麥種子經滅菌與否跟發生黑穗病的關系，經試驗觀察，得到數據如下表所示：
種子滅菌種子未滅菌合計
黑穗病26184210
無黑穗病50200250
合計76384460
試按照原試驗目的作統計分析推斷.
【解析】由列聯表得：
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×(26×200－184×50)2210×250×76×384≈4.804，
由于K2≈4.804＞3.841，
所以有95%的把握認為種子滅菌與否與小麥發生黑穗病是有關系的.
【變式訓練2】(2010東北三 省三校模擬)某 研究小組為了研究中學生的身體發育情況，在某學校隨機抽出20名15至16周歲的男生，將他們的身高和體重制成2×2的列聯表，根據列聯表的數據，可以有 %的把握認為該學校15至16周歲的男生的身高和體重之間有關系.
超重不超重合計
偏高415
不偏高31215
合計71320
附：獨立性檢驗臨界值表
P(K2≥k0)0.0250.0100.0050.001
k05.0246.6357.87910.828
(獨立性檢驗隨機變量K2值的計算公式：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，運用獨立性檢驗隨機變量K2值的計算公式得K2＝20×(48－3)25×15×7×13＝54091≈5.934，
由于K2≈5.934＞5.024，所以有97.5%的把握認為該學校15至16周歲的男生的身高和體重之間有關系.
總結提高
1.在研究兩個變量之間是否存在某種關系時，必須從散點圖入手.
本文來自：逍遙右腦記憶 /gaosan/76065.html
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