2019-2020年人教B版必修3高中数学2.3.3《实习作业》word教学案.doc

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2019-2020年人教B版必修3高中数学2.3.3实习作业word教学案教学目标:会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想,解决一些简单的实际问题;能通过对数据的分析为合理的决策提供一些依据,认识统计的作用,体会统计思维与确定性思维的差异。教学重点:会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想,解决一些简单的实际问题;能通过对数据的分析为合理的决策提供一些依据,认识统计的作用,体会统计思维与确定性思维的差异。教学过程:1课本86页案例设计一个题目2尝试解决下面的问题。(1)下面是关于吸烟情况的20个国家的统计数字,其中第一行是国名,第二行是男性吸烟成员的百分数,第三行是女性吸烟成员的百分数。韩国拉脱维亚俄罗斯多米尼加汤加土耳其中国泰国斐济日本68.267.067.066.365.063.061.060.059.359.06.312.030.013.614.024.07.015.030.614.8美国巴基斯坦芬兰土库曼尼日利亚巴拉圭巴林新西兰瑞典巴哈马28.127.427.026.624.424.124.024.020.019.323.54.419.01.56.75.56.022.024.03.8根据以上数据,试研究这些国家吸烟状况的类似程度。问题(1)的分析: 要根据数据研究这些国家吸烟状况的类似程度,我们可以仅讨论男性的吸烟情况,首先确定一个划分类似的标准,不妨取1%,即当两个国家男性吸烟人数百分比之差小于1%时,将这两个国家称为类似的.则可分成下面九组:(1)韩国;(2)拉脱维亚,俄罗斯和多米尼加;(3)汤加;(4)土耳其;(5)中国,泰国,斐济和日本;(6)美国;(7)巴基斯坦,芬兰和土库曼;(8)尼日利亚,巴拉圭,巴林和新西兰;(9)瑞典和巴哈马。对于女性吸烟的情况也可做类似的分析。如果我们要整体地讨论吸烟情况,我们应当怎样做呢?一个直接的想法就是考虑下面的平面图:以女性吸烟者的百分数为横轴,男性吸烟者的百分数为纵轴。(如下图所示)从图中可以看出,基本上分成下面四组:(1)巴哈马,巴基斯坦,巴拉圭,巴林,尼日利亚和土库曼斯坦;(2)芬兰,新西兰,瑞典和美国;(3)中国,日本,泰国,韩国,拉脱维亚,多米尼加和汤加;(4)土耳其,斐济和俄罗斯。这个过程叫做聚类分析,它的基本思想是:在一批样本数据中,定义能度量样本数据或类别间相近程度的统计量,在此基础上计算出个样本数据或类别之间的相近程度度量值;再按相近程度的大小,把样本逐一归类,关系密切的聚集到一个小的分类单位,关系疏远的聚集到一个大的分类单位,直到所有的样本数据都聚集完毕;最后把不同的类别一一划分出来,形成一个关系密疏图,并用以直观地显示分类对象的差异和联系。上例向我们展示了对数据进行的聚类分析的过程, 一般来说,进行聚类分析需要解决两个问题:一是如何确定度量两个数据的接近程度的方法;二是究竟分成多少类合适。这两个问题都需要根据实际问题的背景和数据本身的意义来确定。统计上对此提出了一套程序化的方法:(1)选择一种确定接近程度的方法,最直接的就是点之间的距离,我们上面的分析即是基于此;(不同的方法将得到不同的分类结果)(2)设要分类的对象有n个;我们以这n个对象分成n类开始,按所选择的方法确定这n个对象两两的接近程度度量值,将最接近的两个对象合并为一类,如此我们得到了至多n-1类;(3)确定类与类之间接近程度的方法;(4)对n-1类重复步骤(2),如此下去到完全归为一类止。至于究竟分成多少类合适,需要分析者根据所讨论的问题来决定。在实际问题中,往往需要对几种分类方案进行比较后,再加以选择。(2)为了研究某种新药的副作用(如恶心等),给50位患者服用此新药,另外50位患者服用安慰剂,得到下列实验数据: 副作用药物有无合计新药153550安慰剂44650合计1981100请问服用新药是否可产生副作用?问题(2)的分析:假定服用新药与产生副作用没有关联.那么,首先要给“没有关联”下一个“能够操作”的定义。根据直观的经验,在服用新药与产生副作用的情形下,这个定义可以是这样的:如果服用新药与产生副作用没有关联,就意味着,无论服用新药与否,产生副作用的概率都是一样的。就此例题而言:二者相差较大。由此可以推断,开始的假设是不成立的。也就是说,服用新药与产生副作用是有关联的。由统计的常识知道,要求等号成立是非常苛刻的条件,实际上一般也是办不到的,我们所能追求的是在概率意义下的可靠性。对于上面的独立性问题,类比在聚类分析讨论中的想法,我们应当寻找一个适当的统计量,用它的大小来说明独立性是否成立。在统计中,我们引入下面的量 副作用B 药物A 有副作用B1无副作用B2合计新药A1安慰剂A2合计在前面的例子中a15,b35,c4,d46。注意到独立性要求:P(全体生实验者产生副作用)P(服用新药产生副作用)即 这等价于 因此,可以用的大小来衡量独立性的好坏。问题:(1)用是不是更好些?(2)用比用合理,你认为有道理吗?(3)为了得到统计量的近似的分布,统计学家最终选用了:Q2=用它的大小来衡量独立性的大小,你能把它化简得到下式吗?从上面的表达式可以直观地看出:的值越小,事件A与B之间的独立性将会越大(当的值为0时,事件A与B完全独立)。通过有关统计量分布的计算可知:当时,事件A与B在概率为95%的意义下是相关的;当时,事件A与B在概率为99%的意义下是相关的。
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