Дисперсия в Статистике 7 Класс Презентация

      Комментарии к записи Дисперсия в Статистике 7 Класс Презентация отключены

Дисперсия в Статистике 7 Класс Презентация.rar
Закачек 1802
Средняя скорость 3164 Kb/s
Скачать

Интегрированныц урок. Статистика + информатика.
7 класс.

Предварительный просмотр:

Подписи к слайдам:

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Подробная рабочая программа по алгебре, теории вероятностей и статистике 7 класс.

СодержаниеВведение………………………………….………………………………. 31. Основная часть. ………………. …………………………. 3 1.1. Основн.

Наглядное изучение данной темы.

Презентация по статистике в 7 классе, для работы с таблицами и диаграммами.

Работа со статистическими данными. Графическое представление статистических данных в среде табличного редактора MS Excel.

Рабочая программа по алгебре, теории вероятности и статистике 7 класс.

Версия контрольной работы № 1 по статистике для 7 класса общеобразовательной школы.

Уроки информатики + статистики и ТВ в 7 классе Учитель математики и информатики ГОУ СОШ № 1315 : Мирсалимова Елена Николаевна 2010 год. Поурочное планирование Тема. Практическая работа с электронными таблицами- 4часа Урок 1. Статистические данные в таблицах. Урок 2. Статистические данные в таблицах. Урок 3. Вычисления в таблицах. Урок 4. Вычисления в таблицах. Тема. Практическая работа с диаграммами с использованием электронных средств – 2часа Урок 5.Столбиковая диаграмма. Урок 6. Круговая диаграмма. Диаграмма рассеивания. Тема. Практические занятия по описательной статистике с использованием электронных средств – 4 часа Урок 7. Среднее значение. Урок 8. Медиана. Урок 9. Наибольшее и наименьшее значение. Размах. Урок 10. Отклонения. Дисперсия. Тема. Практическая работа на случайную изменчивость – 2 час Урок 11.Случайная изменчивость. Урок 12.Рост человека. Точность измерений. Тема. Введение в теорию вероятностей (экспериментальные работы и практические занятия с использованием электронных средств) – 5 часов Урок 13. Случайные события. Случайный эксперимент. Монета и игральная кость в теории вероятностей. Уроки 14- 16 исследовательские уроки. Урок 14. Вероятность и частота случайного события. Урок 15. Вероятность и частота случайного события. Урок 16. Вероятность и частота случайного события. Урок 17. Зачем нужно знать вероятность события? Маловероятные события.

Слайд 9 из презентации «Урок по теории вероятности» к урокам алгебры на тему «Вероятность»

Размеры: 960 х 720 пикселей, формат: jpg. Чтобы бесплатно скачать слайд для использования на уроке алгебры, щёлкните на изображении правой кнопкой мышки и нажмите «Сохранить изображение как. ». Скачать всю презентацию «Урок по теории вероятности.pps» можно в zip-архиве размером 1299 КБ.

«Вероятность и статистика» — Представление данных в виде таблиц, графиков, диаграмм. Примеры решений комбинаторных задач. Прямая и обратная теоремы. Справедливые и несправедливые игры. Множество. Справедлив ли такой подход к выбору дежурного? Нужно регулярно назначать дежурного по комнате. Доказательство от противного. В одной комнате общежития живут Антон, Борис и Василий.

«Урок по теории вероятности» — Урок 16. Электронное учебное пособие по «Теории вероятностей и статистике» 7 класс. Монета и игральная кость в теории вероятностей. Дисперсия. Такое представление материала даёт возможность не ограничиваться рамками урока. Урок 14. Отклонения. Случайные события. Урок 3. Вычисления в таблицах. Диаграмма рассеивания.

«Вероятность» — Решение: 5. Первый стрелок попадает по мишени с вероятностью 1, второй стрелок — с вероятностью 0.00001. Действительно, 1. Формула Бейеса. Рассмотрим событие : Далее, из условия задачи следует, что: Задачи. Формула полной вероятности. 3. Известно, что : 2. В водоеме обнаружено загрязнение с превышением ПДК.

«Вероятность события» — Рассмотрим примеры на вычисление вероятностей. В качестве меры, как правило, выступают длина, площадь и объем. Проект по Теории вероятности на тему: «Вероятности случайных событий». Даны события: А: «Первый шар — белый», В: «Второй шар -белый». Событие А — на первой кости выпало меньше 3 очков.

«Несовместимые события» — Назад. Пример. Такие события мы назвали несовместными. Игральную кость бросают дважды. Несовместимые события. Правило сложение вероятностей. By Johnny. Продолжим. Событие А Событие Б. Правило сложения вероятностей.

«Теория вероятности» — Случай имеет свои законы ! А начиналось все весьма своеобразно… С.Н.Бернштейна, Такие непредсказуемые явления называются случайными. Однако первые вычисления появились только в X-XI веках. Особенно быстро теория вероятностей развивалась во второй половине XIX и XX вв. А.Н.Колмогоров ( 1903 — 1987 ).

© Бахова А.Б.учитель математики МОУ СОШ №6, г.Нарткала, КБРПрезентация № 5 по теме: «Описательная статистика» — 7 класс

Описательная статистикаНаибольшее и наименьшее значение.Размах , мода Отклонения Дисперсия Обозначения и формулыСвойства среднего арифметического и дисперсии

Наибольшее и наименьшее значение.Пример 1Петя и Вася поспорили, кто лучше прыгает в длину с места. Чтобы избежать случайности, они решили, что будут прыгать по очереди 5 раз. Результаты своих прыжков в сантиметрах они записали в таблицу.

Пример 1 (стр.54)Результаты прыжков в длину с места, см

ОпределениеРазность между наибольшим и наименьшим числом называется размахом набора чисел.Таблица 6. Производство пшеницы в России в 1995-2001 гг.Размах показывает, насколько велико рассеивание значений в числовом наборе.

При изучении учебной нагрузки учащихся выделили группу из 12 семиклассников. Их попросили отметить в определенный день время (в минутах), затраченное на выполнение домашнего задания по алгебре. Получили такие данные:27 – среднее значениеНаибольшее значение – 37; наименьшее значение – 18;Размах ряда равен

При анализе сведений о времени, затраченном семиклассниками на выполнение домашнего задания по алгебре, нас могут интересовать не только среднее арифметическое и размах полученного ряда данных, но и другие показатели. Интересно, например, знать, какой расход времени является типичным для выделенной группы учащихся, то есть какое число встречается в ряду данных чаще всего. Нетрудно заметить, что таким числом является число 25. Говорят, что число 25 – мода рассматриваемого ряда.Модой ряда чисел называется число, чаще других встречающееся в данном ряду.Ряд чисел может иметь более одной моды или не иметь моды совсем.

Рассмотрим еще пример. Пусть, проведя учет деталей, изготовленных за смену рабочими одной бригады, получили такой ряд данных: 36, 35, 35, 36, 37, 37, 36, 37, 38, 36, 36, 36, 39, 39, 37, 39, 38, 38, 36, 39, 36.Найдем для него среднее арифметическое, размах и моду. Для этого удобно предварительно составить из полученных данных упорядоченный ряд чисел, т. е. такой ряд, в котором каждое последующее число не меньше (или не больше) предыдущего. Получим:35, 35, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 36, 37, 37, 37, 37, 38, 38, 38, 39, 39, 39, 39.Вычислим среднее арифметическое:Размах ряда равен . Мода данного ряда равна 36, так как число 36 чаще всего встречается в этом ряду.

Например, в ряду чисел 47, 46, 50, 52, 47, 52, 49, 45, 43, 53две моды – это числа 47 и 52, а в ряду чисел 69, 68, 66, 80, 67, 65, 71, 74, 63, 73, 72моды нет.Моду ряда данных обычно находят тогда, когда хотят выявить некоторый типичный показатель. Например, если изучаются данные о размерах мужских сорочек, проданных в определенный день в универмаге, то удобно воспользоваться таким показателем, как мода, который характеризует размер, пользующийся наибольшим спросом. Находить в этом случае среднее арифметическое не имеет смысла. Мода является наиболее приемлемым показателем при выявлении, например, расфасовки некоторого товара, которой отдают предпочтение покупатели; цены на товар данного вида, наиболее распространенной на рынке, и т. п.

Итак, средняя выработка рабочих за смену составляет примерно 37 деталей; различие в выработке рабочих не превосходит 4 деталей; типичной является выработка, равная 36 деталям.

Упражнения№1. Найдите наибольшее и наименьшее значение, размах, среднее значение, медиану и моду набора чисел:а) 12, 7, 25, 3, 19, 15;б) 17, 19, 5, 41, 47, 13, 19.

Упражнения№2. В таблице 7 приведены данные о производстве зерновых в России в 2000-2006 гг.По таблице найдите наименьшее, наибольшее значение и размах:а) производства зерновых в 2000-2006 гг.;б) производства пшеницы в 2000-2006 гг.;в) урожайности зерновых в 2000-2006 гг.

ОтклоненияПопробуем узнать, как числа некоторого набора расположены по отношению к своему среднему значению.Зная только размах, разность между наибольшим и наименьшим значением, мы не можем судить о том, как расположены числа в имеющемся наборе.Для примера возьмем набор 1, 6, 7, 9, 12. Вычислим среднее арифметическое: (1+6+7+9+12):5=7.Найдем отклонение каждого числа от среднего: 1-7=-6, 6-7=-1, 7-7=0, 9-7=2, 12-7=5.

Отклонения (продолжение)Получился новый набор -6, -1, 0, 2, 5 , который состоит из отклонений.Если число меньше среднего, то его отклонение отрицательно, если число больше среднего, то его отклонение положительно. В одном случае – для числа 7, которое совпало со средним арифметическим, — отклонение равно нулю.По набору отклонений можно судить о том, насколько разнообразны числа в наборе.Если отклонения малы, то числа в наборе расположены близко к среднему арифметическому.А если среди отклонений есть большие по модулю, то числа в наборе сильно разбросаны.

Отклонения (продолжение)Для любого набора, если только не все числа в нем равны, часть отклонений будет положительна, а часть – отрицательна. При этом сумма всех отклонений равна 0.Убедимся в этом на нашем примере:-6+(-1)+0+2+5=0.В этом состоит основное свойство отклонений: сумма отклонений чисел от среднего арифметического этих чисел равна нулю.

ДисперсияНаиболее полной характеристикой разброса набора чисел является набор их отклонений от среднего арифметического. Но когда набор чисел велик, рассматривать набор отклонений практически неудобно. Нужно описать разнообразие чисел в наборе одной характеристикой, одним числом.Размах – слишком грубая мера разброса чисел в наборе, поскольку учитывает только два из них – наименьшее и наибольшее. Можно попробовать взять «среднее отклонение». Но сумма отклонений всегда равна нулю, поэтому среднее арифметическое отклонений тоже равно нулю и его нельзя использовать как меру разброса.

ДисперсияЧтобы судить о разбросе, принято складывать не сами отклонения, а их квадраты. Квадраты отклонений неотрицательны, поэтому сумма квадратов отклонений зависит только от абсолютных величин отклонений, а не от их знаков. Чем больше отклонения чисел от среднего арифметического, тем больше будет сумма квадратов отклонений. Для того чтобы мера разброса чисел не зависела от их количества в наборе, в качестве такой меры берут среднее арифметическое квадратов отклонений. Эту величину называют дисперсией.

ДисперсияОпределениеСреднее арифметическое квадратов отклонений от среднего значения называется в статистике дисперсией набора чисел.

ДисперсияПример 1. Найдем среднее арифмети-ческое производ-ства пшеницы

ДисперсияПример Найдем квадраты отклонений

ДисперсияПример Вычислим среднее значение квадратов отклонений

ДисперсияПример (29,16+0,36+77,44+72,25+20,25+1,00+132,25) :7=47,53.47,53 — дисперсия

ДисперсияПример 2.Покажем на простом примере, как дисперсия характеризует разброс отклонений. Возьмем два набора чисел 1, 2, 3 и 0, 2, 4. Среднее арифметическое значение обоих наборов равно 2. Для обоих наборов вычислим отклонения и квадраты отклонений и все данные занесем в таблицу 9.


Статьи по теме