离散度计算公式教学教材

北师大版数学八年级上册4《数据的离散程度》教案4一. 教材分析《数据的离散程度》是北师大版数学八年级上册第四章的内容。

本节课主要让学生了解和掌握离散程度的定义和计算方法，包括极差、方差、标准差等概念。

通过学习，让学生能够从数据的离散程度去分析数据的波动情况，更好地理解数据的内在特征。

二. 学情分析学生在学习本节课之前，已经掌握了数据的收集、整理和描述的基本方法，能够运用数学语言描述数据的特征。

但学生在理解离散程度的含义和计算方法上可能会存在一定的困难，因此，在教学过程中，教师需要耐心引导学生，让学生充分理解离散程度的概念和意义。

三. 教学目标1.理解离散程度的定义和意义，掌握极差、方差、标准差等计算方法。

2.能够从数据的离散程度去分析数据的波动情况，更好地理解数据的内在特征。

3.培养学生的动手操作能力和团队协作能力，提高学生运用数学知识解决实际问题的能力。

四. 教学重难点1.离散程度的定义和意义。

2.极差、方差、标准差等计算方法的掌握。

3.能够运用离散程度的概念分析数据的波动情况。

五. 教学方法采用问题驱动法、案例教学法、小组讨论法等教学方法，引导学生主动探究、合作交流，提高学生的学习兴趣和参与度。

六. 教学准备1.准备相关案例和数据，用于分析和讲解。

2.准备教案和教学PPT，用于指导教学。

3.准备练习题和拓展题，用于巩固和提高学生的知识。

七. 教学过程1.导入（5分钟）利用一个实际案例，如某班级学生的身高数据，引导学生思考：如何描述这些数据的离散程度？从而引出本节课的主题。

2.呈现（10分钟）讲解离散程度的定义和意义，介绍极差、方差、标准差等概念，并通过具体案例进行分析，让学生理解和掌握。

3.操练（10分钟）让学生分组讨论，每组选择一组数据，计算其极差、方差、标准差等，并分析数据的波动情况。

教师巡回指导，解答学生的疑问。

4.巩固（10分钟）让学生回答以下问题：a.极差、方差、标准差等有什么关系？b.如何从数据的离散程度去分析数据的波动情况？c.离散程度越大，说明数据的波动情况如何？5.拓展（10分钟）讲解离散程度的应用，如在统计学、经济学等领域的作用，让学生了解离散程度在实际生活中的重要性。

离散程度计算公式：η=G/(G+G动)，离散程度是指通过随机地观测变量各个取值之间的差异程度，用来衡量风险大小的指标。

随机变量表示随机试验各种结果的实值单值函数。

随机事件不论与数量是否直接有关，都可以数量化，即都能用数量化的方式表达。

可用来测度观测变量值之间差异程度的指标有很多，在统计分析推断中最常用的主要有极差、平均差和标准差等几种。

通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个观测个体之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心的指标对各个观测变量值代表性的高低。

通过对随机变量取值之间离散程度的测定，可以反映随机变量次数分布密度曲线的瘦俏或矮胖程度。

离散度计算公式
1离散度
离散度是统计概率中度量样本变异性的一个重要指标，也可以表示数据分布某种“离散”程度的大小，主要衡量变量变化范围大小说明它是离散还是连续的特征。

离散度就是根据样本分布的不同，来量化它的不同变异情况。

2计算公式
离散度通常用标准差来计算，主要计算公式为：
离散度S=（X1-X2）/（X2-X1）
其中，X1和X2分别为数据所有可能取值中最大值和最小值；离散度S代表了离散度，其取值范围在0-1之间，S取值越大，表明样本变异越大，也就是越离散；反之，S取值越小，样本变异越小，也就越连续。

3应用
离散度的应用一般分为两大类：一是体系分析；二是数据分析。

体系分析方面，离散度可以用来衡量一个体系的分散性或变异性，从而分析该体系的分类及其动态特征，并因此改进某个体系的有效性。

数据分析方面，离散度可以用来对数据集进行划分，然后分析不同类别之间的比较，并作出相应结论，为实际中的决策提供建议，实现安全可靠的决策分析。

综上所述，离散度是一种重要的样本变异度量指标，它所反映出来的变异程度具有重要的参考意义，可以用来分析体系和数据集，并帮助决策者做出更加明智的决定。

数据的离散程度（1）教学目标经历探索极差、方差的应用过程，体会数据波动中的极差、方差的求法时以及区别，积累统计经验。

教学重难点方差产生的必要性和应用方差公式解决实际问题。

掌握其求法.自学指导学生看课本注意以下问题：什么是极差、方差？如何找一组数据的方差？方差有何意义。

课堂教学1.引例为了提高农副产品的国际竞争力，一些行业协会对农副产品的规格进行了划分，某外贸公司要出口一批规格为75g的鸡腿．现有2个厂家提供货源，它们的价格相同，鸡腿的品质也相近。

质检员分别从甲、乙两厂的产品中抽样调查了20只鸡腿，它们的质量（单位：g）如下：甲厂：75 74 74 76 73 76 75 77 77 7474 75 75 76 73 76 73 78 77 72乙厂：75 78 72 77 74 75 73 79 72 7580 71 76 77 73 78 71 76 73 75把这些数据表示成下图：（1）你能从图中估计出甲、乙两厂被抽取鸡腿的平均质量是多少？（2）求甲、乙两厂被抽取鸡腿的平均质量，并在图中画出表示平均质量的直线。

（3）从甲厂抽取的这20只鸡腿质量的最大值是多少？最小值又是多少？它们相差几克？从乙厂抽取的这20只鸡腿质量的最大值又是多少？最小值呢？它们相差几克？（4）如果只考虑鸡腿的规格，你认为外贸公司应购买哪家公司的鸡腿？说明你的理由。

2.概念：极差是指一组数据中最大数据与最小数据的差. 设有n 个数据nx x x ，，， 21，各数据与它们的平均数的差的平方分别是2221)()(x x x x --，，…，，， 2)(x x n -我们用它们的平均数，即用])()()[(1222212x x x x x x n x n -++-+-=来衡量这组数据的波动大小，并把它叫做这组数据的方差（variance ），记作2s 。

意义：用来衡量一批数据的波动大小在样本容量相同的情况下，方差越大，说明数据的波动越大，越不稳定波动大小指的是与平均数之间差异，那么用每个数据与平均值的差完全平方后便可以反映出每个数据的波动大小，整体的波动大小可以通过对每个数据的波动大小求平均值得到。

计算数据的离散程度教学案一、引言数据的离散程度是统计学中非常重要的概念之一。

它用于描述一组数据的分散程度和变异程度，帮助我们了解数据的分布特征。

在本教学案中，我们将介绍如何计算数据的离散程度，主要包括离差、方差和标准差这三个常用的计算方法。

二、离差的计算方法离差是描述个体数据与平均数之间差异的指标，它的计算方法如下：1. 首先，计算每个个体数据与平均数之差，即数据减去平均数。

2. 然后，将所有差值相加，得到离差的总和。

三、方差的计算方法方差是描述数据离散程度的重要指标，它的计算方法如下：1. 首先，计算每个个体数据与平均数之差的平方，即数据减去平均数后再平方。

2. 然后，将所有平方差相加，得到平方差的总和。

3. 最后，将平方差的总和除以数据个数，得到方差。

四、标准差的计算方法标准差是描述数据离散程度的常用指标，它是方差的平方根。

标准差的计算方法如下：1. 首先，计算方差。

2. 然后，将方差的值开平方，得到标准差。

五、示例演练为了更好地理解以上所讲的计算方法，我们将通过一个示例来演练。

假设有一组数据：10, 12, 11, 15, 13。

我们来计算这组数据的离散程度。

1. 首先，计算平均数。

将所有数据相加，然后除以数据个数，得到平均数：(10 + 12 + 11 + 15 + 13) / 5 = 12。

2. 然后，计算离差。

将每个个体数据与平均数之差计算出来：10-12=-2，12-12=0，11-12=-1，15-12=3，13-12=1。

将所有差值相加得到离差的总和：-2+0+(-1)+3+1=1。

3. 接着，计算方差。

计算每个个体数据与平均数之差的平方：(-2)^2=4，0^2=0，(-1)^2=1，3^2=9，1^2=1。

将所有平方差相加得到方差的总和：4+0+1+9+1=15。

将方差的总和除以数据个数，得到方差：15/5=3。

4. 最后，计算标准差。

将方差的值开平方，得到标准差：√3≈1.73。