统计案例的应用就在身边
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数学就在身边小学数学在生活中的应用案例分析数学就在身边-小学数学在生活中的应用案例分析数学作为一门学科的应用广泛且重要,我们身边的许多日常生活场景都离不开数学的运用。
在小学阶段,学生们开始接触数学,并学习如何将数学知识应用到实际生活中。
本文将通过分析一些小学数学在生活中的应用案例,来展示数学的实际应用价值。
1. 店家准备商品假设有一家杂货店要准备自己的商品,并安排在货架上供顾客购买。
店家需要考虑如何合理摆放不同种类商品的数量。
这就需要数学中的“倍数”和“因数”概念。
店家可以将商品的数量划分成不同的倍数,以便更好地管理和补充货物。
例如,某种商品的库存是30个,店家可以按照“5的倍数”进行摆放,即每行摆放5个,共摆放6行。
这样,当货物售罄时,店家就可以更方便地找出需要补充的数量。
2. 分配蛋糕小明过生日,他在班级里分发蛋糕给同学们享用。
假设蛋糕要被平均分配给20个同学,小明就需要运用到分数的概念。
小明可以将蛋糕切成20等份,确保每个同学都能够平均分到一份。
除了分数的运用,小明还需要用到简单的加法和除法,以确保蛋糕的切分是准确的,并且每个同学分到的蛋糕有相同的块数。
3. 花园设计小华的家有一个蔬菜花园,他和父母一起决定如何设计种植蔬菜的区块。
在设计过程中,小华需要考虑到每种蔬菜的生长周期和范围,以确保每种蔬菜都能够得到足够的空间和养分。
他需要运用到面积和周长的概念,以及将花园分成不同大小的区域,用来种植不同的蔬菜。
此外,小华还需要计算蔬菜的生长速度和需要的水量,以确保蔬菜的种植得到适当的照顾。
4. 家居购物小玲的家需要重新装修,她和父母一起去商场选购家具。
在购买过程中,他们需要考虑到房间的大小以及家具的尺寸,以便更好地进行家具的搭配。
小玲可以运用到数学的测量知识,如长度、宽度、高度等,来确保选购的家具能够完美地适应他们的家中。
此外,他们还需要计算家具的价格,并根据预算进行购物决策。
数学的运用不仅可以帮助他们选择合适的家具,还可以提升他们的购物智慧。
数学高二优质课概率与统计的实际应用高中数学中的概率与统计是一门重要的数学课程,它不仅帮助我们理解世界的不确定性,还能够应用于实际生活中。
本文将介绍数学高二优质课中概率与统计的实际应用,并探讨它们对我们日常生活的影响。
一、金融风险评估中的概率与统计金融领域是概率与统计应用的重要领域之一。
在金融市场交易中,风险是无法避免的。
人们通过概率与统计的方法,对各种金融风险进行评估,从而能够更好地管理风险。
例如,在证券交易中,投资者可以利用概率与统计的方法,通过对历史股票价格的分析,预测未来股票价格的波动情况,从而进行投资决策。
二、医学领域中的概率与统计概率与统计也被广泛应用于医学领域。
在临床诊断中,医生常常需要根据患者的症状和体征,判断患者是否患有某种疾病。
概率与统计的方法可以帮助医生将不确定性因素考虑进去,提高诊断的准确性。
此外,概率与统计还可以应用于药物研发的过程中,帮助科研人员评估药物的疗效,并预测药物的不良反应。
三、市场调查中的概率与统计在市场调查中,概率与统计是非常重要的工具。
市场调查可以帮助企业了解消费者的需求和偏好,从而制定更有效的营销策略。
概率与统计的方法可以用来分析市场调查数据,提取有效信息,并预测市场的发展趋势。
通过科学的概率与统计分析,企业可以更好地把握市场机遇,做出明智的决策。
四、交通运输中的概率与统计概率与统计还可以应用于交通运输领域。
交通运输的安全性和效率是社会关注的焦点之一。
通过概率与统计的方法,我们可以对交通事故的发生概率进行评估,从而制定相应的交通安全措施。
同时,概率与统计还可以用于评估交通网络的运行效率,并进行优化规划,提高交通系统的整体效能。
五、环境保护中的概率与统计在环境保护领域,概率与统计也发挥着重要的作用。
例如,通过概率与统计的方法,可以对环境污染物的排放情况进行监测和评估,并预测其对环境的影响。
概率与统计还可以帮助我们分析环境数据,发现环境问题的规律和趋势,为环境保护提供科学依据。
初一数学知识在实际生活中的应用案例分析数学是一门重要的学科,它不仅是一种精确的科学,也是一种实用的工具。
虽然初一的数学内容相对简单,但是它在我们的日常生活中仍然有着广泛的应用。
接下来,我们将通过几个实际案例,分析初一数学知识在实际生活中的应用。
一、金融投资与理财在现代社会,理财和投资已成为许多人关注的话题。
初一数学知识中的百分数和利率等概念,对于我们理解和计算投资方面的问题非常重要。
比如,我们可以利用百分数的知识来计算银行利息,理解股票和基金的涨跌幅,以及计算不同投资方案的回报率等等。
此外,初一数学中的比例和比例的应用也可以帮助我们分析和比较不同的投资收益,选择最佳的投资方案。
二、购物打折购物打折是我们经常面临的情况,而初一数学中的百分数和比例正是帮助我们理解和计算打折优惠的重要工具。
比如,如果一件商品打7折,我们可以利用百分数的知识快速计算出折扣后的价格。
此外,计算打折信息还涉及到利用百分数计算总价、计算各种特价和满减优惠后的价格,这不仅帮助我们理清购物价格,还有助于我们提升数学解决问题的能力。
三、测量与设计初一数学中的几何学知识对于测量和设计方面也是非常重要的。
比如,通过学习周长和面积的计算,我们可以在家里设计房间布置,计算墙面的涂料和地板的铺设需求。
此外,通过学习直角三角形的相关概念和计算,我们可以应用在实际生活中进行路径规划、房子选址和测量高度等。
四、时间与速度时间和速度是我们日常生活中经常使用到的概念,而初一数学中的关于时间和速度的知识可以帮助我们更好地理解和计算这些概念。
比如,我们可以使用速度和时间的关系来计算旅行的时间,计算行程的里程,帮助我们规划旅行路线和选择最佳的交通工具。
另外,通过学习时间和速度的计算,我们还可以解决一些实际问题,如计算工人的效率和工作时间等。
五、数据分析在当今信息爆炸的时代,掌握数据分析的能力变得越来越重要。
而初一数学中的统计学知识,如图表绘制和数据解读,可以帮助我们更好地理解和分析各种数据。
《数据的收集和整理》教学案例遵义县三岔镇长山小学黄守凤一、创设情境,目标导入师:最近我的一个朋友开设了一个“少儿书店”,可那儿的生意并不很好,请同学们分析一下问题可能出在哪儿呢?生1:可能是书的价格太贵了。
生2:可能是店面所处的位置很偏僻。
生3:可能是店中的书不受同学们的欢迎。
生4:可能是书籍的品种太少了。
师:那好,下面我们不妨做一次现场调查,看看我们班同学平时都喜欢看哪些课外书。
[学生汇报,教师板书(益智类、名著类、科普类、辅导用书类、漫画类)] 师:在这几类课外书中,哪一类才是你最喜欢看的?[学生你一言,我一语]师:同学们的爱好各不相同。
要想知道喜欢各类书的人数各有多少,哪类书最受同学们的欢迎,该怎么办?生1:举手表决,数出喜欢各类书的人数。
生2:站起来统计。
生3:投票表决生4:画“正”字师:刚才同学们都提供了行之有效的方法,为了把调查结果表示清楚就必须进行数据的收集和整理。
这一节课,我们就围绕这一内容进行数据的收集和整理。
(板书课题:数据的收集和整理)[评]从现实生活入手,创设情境,提出问题,由问题的刺激引起学生的学习兴趣,使学生能够利用自己已有的生活经验去寻求解决问题的途径,让学生充分体验到生活中处处有数学,数学就在身边,学生带着这种感受进入新课的学习活动。
二、小组合作,自主探究1、观察现象,讨论问题师:请同学们在纸上写出自己最喜欢的一类书。
师:你们打算采用什么方法记录下喜欢各类书的人数各有多少人?[组织学生分小组讨论,鼓励学生用自己喜欢的方法进行数据的收集。
经过充分的合作学习之后,组织学生汇报]生1:我采用画“|”的方法,喜欢哪类的书,就在哪一类下面画“|”,然后数一数。
生2:我采用画“—”的方法,喜欢哪类的书,就在哪一类下面画“—”,然后数一数。
生3:我采用画圆圈的方法。
生4:我采用画“正”的方法。
生5:我采用画“√”的方法。
生6:我们是6人小组分工,每人只统计一类书。
很轻松,又快又对。
数智化在高校体育场馆的应用案例一、智能门禁系统——告别排队拥挤。
在很多高校的体育场馆,以前一到体育课或者课余锻炼高峰,那门口就乱成一锅粥。
大家都挤着进去,管理员忙得晕头转向,还老是出错。
就拿A大学来说吧,他们现在用上了智能门禁系统。
这系统可牛了,每个学生和老师的校园卡都和门禁关联起来。
一靠近门禁,就像魔法一样,“滴”的一声,门就开了。
这不仅快,还特别准,谁什么时候进去的,系统都记得清清楚楚。
有一次,有个同学想浑水摸鱼,拿着别人的卡想进去,结果系统马上就识别出来了,拒绝他进入,就像一个严格又聪明的门卫。
而且,这系统还能统计人流量呢。
学校发现每天下午四五点是人流量最大的时候,就可以根据这个数据合理安排工作人员,或者在这个时间段增加一些临时的引导标识,避免混乱。
二、智能照明系统——节能环保小能手。
B高校的体育场馆里的照明系统简直是个“智能小管家”。
以前啊,不管场馆里有没有人在锻炼,灯都是大开着的,那电费就像流水一样。
现在不一样了,这个智能照明系统能够感知场馆里有没有人。
比如说,有个同学晚上在角落里独自练篮球,其他地方都没人。
那这个系统就会只让同学所在区域和必要的通道保持照明,其他地方的灯就自动关掉了。
而且,它还能根据不同的时间段和天气情况自动调整亮度。
大晴天的时候,场馆里光线好,它就只开比较暗一点的辅助照明;要是阴天或者晚上,就会把亮度调到合适的程度。
这就好比是一个很会过日子的人,精打细算,让每一度电都用得恰到好处,既节省了能源,又降低了学校的运营成本。
三、运动数据分析系统——私人健身教练在身边。
C大学的体育场馆里有个超酷的运动数据分析系统。
你看那些爱跑步的同学,在他们经常跑步的跑道旁边,安装了一些特殊的传感器。
当同学在上面跑步的时候,这个系统就开始工作了。
有个同学小李,他每次跑步都想提高自己的成绩。
以前他就是瞎跑,不知道自己到底哪里有问题。
自从有了这个系统,它就像一个私人健身教练一样。
系统会分析小李的跑步姿势、步频、速度、心率等各种数据。
第1篇一、教学背景随着社会的发展,数学已经渗透到我们生活的方方面面。
为了让学生更好地理解数学与生活的联系,提高学生的数学应用能力,本节课将开展一次数学实践课——《生活中的统计——调查身边的数据》。
二、教学目标1. 知识与技能:让学生了解统计的基本概念,学会运用统计方法解决实际问题。
2. 过程与方法:通过调查、整理、分析、展示等环节,培养学生的实践能力和团队协作精神。
3. 情感态度与价值观:激发学生对数学的兴趣,培养学生热爱生活、关注社会、勇于探索的精神。
三、教学重点与难点1. 教学重点:统计数据的收集、整理、分析及展示。
2. 教学难点:如何引导学生发现生活中的数学问题,以及如何运用统计方法解决实际问题。
四、教学过程(一)导入1. 教师展示生活中常见的统计数据,如天气预报、商品价格、人口数量等,引导学生思考这些数据是如何产生的。
2. 提问:你们在生活中遇到过哪些需要用到数学知识解决的问题?3. 引出课题:今天我们就来学习《生活中的统计——调查身边的数据》。
(二)新课教学1. 教师讲解统计的基本概念,如总体、样本、平均数、中位数、众数等。
2. 学生分组,每组确定一个调查主题,如学校周边环境、家庭消费、社区活动等。
3. 每组进行实地调查,收集相关数据。
教师提醒学生注意数据的真实性和准确性。
4. 学生整理数据,运用统计方法进行分析。
教师指导学生选择合适的统计图表,如条形图、折线图、饼图等。
5. 学生展示调查结果,分享自己的发现。
教师引导学生对结果进行评价和反思。
(三)课堂小结1. 教师总结本节课的学习内容,强调统计在生活中的重要性。
2. 学生分享自己在调查过程中的收获和体会。
(四)作业布置1. 每组完成一份调查报告,包括调查主题、数据收集、统计分析、结论等。
2. 家长协助学生收集家庭消费数据,进行统计分析。
五、教学反思本节课通过引导学生关注生活中的数学问题,培养学生的实践能力和团队协作精神。
在教学中,教师应注重以下几点:1. 创设情境,激发学生学习兴趣。
《身边的数据》教学设计方案(第一课时)一、教学目标1. 了解什么是数据,认识到数据在生活中的重要性。
2. 学习如何收集、整理和展示身边的数据。
3. 培养观察力和信息素养。
二、教学重难点1. 教学重点:学习如何收集、整理和展示身边的数据,掌握基本的数据处理方法。
2. 教学难点:如何从不同类型的数据源中获取有用的信息,培养分析和解读数据的能力。
三、教学准备1. 准备教学PPT,包含图片、案例和相关视频。
2. 准备一些常见的数据表格和图表,以便学生观察和学习。
3. 准备一些实际的数据案例,如班级成绩统计、天气预报等,以便在教室上展示和讨论。
4. 准备一些纸笔,以便学生记录和整理数据。
5. 确保网络通畅,以便学生进行在线学习。
四、教学过程:(一)激趣导入1. 同砚们,你们喜欢观光吗?在观光中你们会记录下哪些数据呢?比如,在班级中经常有同砚出去旅游,可以请他们展示一下自己的照片,并简单介绍一下照片中的数据。
2. 教师展示一些常见的表格图片,激发学生的兴趣。
(二)探究新知1. 认识数据表格(1)教师出示一些数据表格,让学生观察并说说表格中的内容。
(2)教师介绍表格的组成结构,包括标题、数据、单位等。
2. 数据的输入(1)教师演示输入数据的方法,可以让学生观察并尝试模仿操作。
(2)学生练习输入数据,教师巡视指导。
3. 简单的计算(1)出示一些简单的计算问题,让学生尝试进行计算。
(2)教师演示计算的方法,并进行简单的讲解。
(3)学生练习简单的计算,教师巡视指导。
4. 拓展延伸(1)展示一些生活中的数据表格,让学生说说这些表格的作用。
(2)讨论:数据对我们生活有什么作用?(3)教师总结:数据在平时生活中的作用非常广泛,可以帮助我们更好的规划自己的生活和工作。
(三)教室小结教师引导学生对本节课进行教室小结,回顾所学知识,并鼓励学生举出身边的例子来说明数据的作用。
(四)安置作业1. 练习输入更多的数据表格;2. 利用数据表格解决一些生活中的问题。
医学统计学误用案例一、样本选择不当。
有个制药公司想要证明他们新研发的减肥药超级有效。
于是呢,在做临床试验选取样本的时候,他们就专门挑那些本来就比较自律、饮食控制得好而且还爱运动的肥胖者。
这就好比是在一群学霸里挑人去参加一个简单的考试,然后说这个考试特别能检验大家的学习能力一样荒谬。
正常情况下,样本应该是随机从各种类型的肥胖人群中选取的,包括那些爱吃又不爱动的人。
这样只选了部分特殊的肥胖者,最后得出减肥药效果超级好的结论,那肯定是不靠谱的,就像在沙滩上建高楼,基础就歪了。
2. 样本量太小。
有个小诊所的医生想要研究一种新的止咳药疗效。
他就找了身边的五个咳嗽病人来做试验,给他们用了这种新药。
然后发现其中三个病人咳嗽减轻了,就兴奋地宣布这种新药有60%的有效率。
这就像你只看了几场篮球赛,就说某个球队是冠军的有力竞争者一样草率。
样本量这么小,很可能只是偶然现象。
也许这五个病人本身就处于咳嗽快要自愈的阶段,或者有其他因素影响了结果,这么小的样本根本不能代表所有咳嗽病人对这种药的反应。
二、比较组设置不合理。
1. 组间不均衡。
想象一下,有个研究想要比较两种治疗高血压的药物A和B的效果。
他们把服用药物A的一组病人都设定为年轻人,平均年龄30岁,而且都是轻度高血压患者;而服用药物B的一组病人呢,都是老年人,平均年龄70岁,而且很多是重度高血压患者。
然后经过一段时间的治疗,发现服用药物A的病人血压下降得更明显。
这时候就得出药物A比药物B好的结论,那可就大错特错了。
就好像是让一群小学生和一群大学生比赛长跑,小学生跑得更快,然后就说小学生的运动能力比大学生强一样。
这两组病人在年龄和病情严重程度上差异太大了,根本没有可比性。
2. 无对照或者对照错误。
有个研究者想要证明一种新的理疗方法对颈椎病有效果。
他找了一批颈椎病患者,然后给他们都做了这种新的理疗。
过了一段时间,发现有些患者的症状减轻了,就宣称这种理疗方法有效。
可是这里面没有设置对照组啊,也许这些患者的症状减轻是因为他们这段时间休息得好,或者是心理作用,根本不能确定就是理疗的功劳。
身边的统计案例统计是用来研究生活中的随机现象的一种重要的手段,而随机现象在生活中比比皆是,所以,统计的思想方法在生活中随时都可粉墨登场,一显身手下面我们就用回归分析和独立性检验的思想方法,研究一下我们身边几个统计案例例1有人统计了同一个省的6个城市某一年的人均国内生产总值(即人均GDP )和这一年各城市患白血病的儿童数量,如下表:(1)画出散点图;(2)求y 对x 的回归直线方程;(3)如果这个省的某一城市同时期年人均GDP 为12万元,估计这个城市一年患白血病的儿童数目;分析:利用公式分别求出∧∧a b ,的值,即可确定回归直线方程,然后再进行预测解:(1)作x 与y (2)计算得)()(,17.226,33.561=--==∑=y y x x y x i i i33.55)(612=-∑=i ix x,∴25.2333.5567.1286≈=∧b ,25.10233.525.2317.226≈⨯-=∧a ,∴y 对x 的回归直线方程是25.10225.23+=∧x y ;(3)将12=x 代入25.10225.23+=∧x y 得38125.1021225.23≈+⨯=∧y ,估计这个城市一年患白血病的儿童数目约为381评注:本题涉及的是一个和我们生活息息相关,也是一个愈来愈严峻的问题——环保问题本题告诉了我们一个沉痛的事实:现如今,一个城市愈发达,这个城市患白血病的儿童愈多原因在于,城市的经济发展大都以牺牲环境为代价的,经济发展造成了大面积的环境污染,空气、水源中含有的大量的有害物质是导致白血病患者增多的罪魁祸首,所以,我们一定要增强自我保护意识和环境保护意识例2寒假中,某同学为组织一次爱心捐款,于2022年2月1日在网上给网友发了张帖子,并号召网友转发,下表是发帖后一段时间的收到帖子的人数统计:(1)作出散点图,并猜测x 与y 之间的关系; (2)建立x 与y 的关系,预报回归模型并计算残差;(3)如果此人打算在2022年2月12日(即帖子传播时间共10天)进行募捐活动,根据上述回归模型,估计可去多少人分析:先通过散点图,看二者是否具有线性相关关系,若不具有,可通过相关函数变换,转化为线性相关关系解:(1)散点图略从散点图可以看出x 与y 不具有线性相关关系,同时可发现样本点分布在某一个指数函数曲线mx ke y =的周围,其中m k 、是参数;(2)对mx ke y =两边取对数,把指数关系变成线性关系令y z ln =,则变换后的样本点分布在直线),ln (m b k a a bx z ==+=的周围,这样就可以利用线性回归模型来建立x 与y 之间的非线性回归方程了,数据可以转化为:求得回归直线方程为133.1620.0+=∧x z , ∴133.1620.0+∧=x e y(3)截止到2022年2月12日,10=x ,此时1530133.110620.0≈=+⨯∧e y (人)∴估计可去1530人评注:现如今是网络时代,很多同学都会通过互联网发帖子,所以此类问题为同学们司空见惯但如何预测发帖后的效果,这却是个新课题,通过本题你是否已明确例3有人发现了一个有趣的现象,中国人的邮箱名称里含有数字的比较多,而外国人邮箱名称里含有数字的比较少为了研究国籍和邮箱名称里是否含有数字的关系,他收集了124个邮箱名称,其中中国人的70个,外国人的54个,中国人的邮箱中有43个含数字,外国人的邮箱中有27个含数字(1)根据以上数据建立一个2×2的列联表;(2)他发现在这组数据中,外国人邮箱名称里含数字的也不少,他不能断定国籍和邮箱名称里含有数字是否有关,你能帮他判断一下吗分析:按题中数据建列联表,然后根据列联表数据求出k值,即可判定解:(1)2×2的列联表(2)假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”由表中数据得201.660645470)21273343(1242≈⨯⨯⨯⨯-⨯⨯=k ,因为024.5>k ,所以有理由认为假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”是不合理的,即有005.97的把握认为“国籍和邮箱名称里是否含有数字有关”评注:独立性检验类似于反证法,其一般步骤为:第一步:首先假设两个分类变量几乎没有关系(几乎独立);第二步:求随机变量k 的值;第三步判断两个分类变量有关的把握(即概率)有多大例4针对时下的“韩剧热”,某校团委对“学生性别和是否喜欢韩剧是否有关”作了一次调查,其中女生人数是男生人数的,男生喜欢韩剧的人数占男生人数的,女生喜欢韩剧人数占女生人数的(1)若有0095的把握认为是否喜欢韩剧和性别有关,则男生至少有多少人;(2)若没有充分的证据显示是否喜欢韩剧和性别有关,则男生至多有多少人分析:有0095的把握认为回答结果对错和性别有关,说明841.3>k ,没有充分的证据显示回答结果对错和性别有关,说明706.2≤k 设出男生人数,并用它分别表示各类别人数,代入2K 的计算公式,建立不等式求解即可解:设男生人数为x ,依题意可得列联表如下:(1)若有0095的把握认为回答结果的对错和性别有关,则841.3>k ,由841.38322)66365(2322>=⋅⋅⋅⨯-⨯=x x x x x x x x x x K ,解得24.10>x , ∵为整数,∴若有0095的把握认为回答结果的对错和性别有关,则男生至少有12人;(2)没有充分的证据显示回答结果的对错和性别有关,则706.2≤k ,由706.28322)66365(2322≤=⋅⋅⋅⨯-⨯=x x x x x x x x x x K ,解得216.7≤x , ∵为整数,∴若没有充分的证据显示回答结果的对错和性别有关,则男生至多有6人评注:这是一个独立性检验的创新问题,解答时要注意理解“至少”、“至多”的含义通过上面几例,大家是否已体会到了回归分析和独立性检验思想方法的应用的广泛性和重要性其实,这两种思想方法并不神秘,你身边有很多问题可信手拈来,用它们处理,这一点还请同学们多思考、勤尝试。
统计案例的应用就在身边
224100 江苏省盐城市大丰区南阳中学 潘锦明
统计是与生活关系最为密切的一门学科, 统计知识的学习更侧重于体会,理解统计学的基本概念、方法、原理及其相应的实际意义,突出了统计中分析处理问题的基本思想方法.同学们只有亲自实践并与实际问题进行对比,才能有深刻而真实的体会. 一.环保问题
例1 有人统计了同一个省的6个城市某一年的人均国内生产总值(即人均GDP )和这一年各城市患白血病的儿童数量,如下表:
(1)画出散点图;
(2)求y 对x 的回归直线方程;
(3)如果这个省的某一城市同时期年人均GDP 为12万元,估计这个城市一年患白血病的儿童数目;
分析:利用公式分别求出∧
∧a b ,的值,即可确定回归直线方程,然后再进行预测. 解:(1)作x 与y 对应的散点图,如右图所示; (2)计算得67.1286)()(,
17.226,33.56
1
=--==∑=y y x x
y x i i i
33.55)(6
1
2=-∑=i i
x x
,
∴25.2333.5567.1286≈=∧
b ,25.10233.525.2317.226≈⨯-
=∧a ,
∴y 对x 的回归直线方程是25.10225.23+=∧
x y ;
(3)将12=x 代入25.10225.23+=∧
x y 得38125.1021225.23≈+⨯=∧
y ,估计这个城市一年患白血病的儿童数目约为381.
评注:本题涉及的是一个和我们生活息息相关,也是一个愈来愈严峻的问题——环保问题.本题告诉了我们一个沉痛的事实:现如今,一个城市愈发达,这个城市患白血病的儿童
人均G
愈多.原因在于,城市的经济发展大都以牺牲环境为代价的,经济发展造成了大面积的环境污染,空气、水源中含有的大量的有害物质是导致白血病患者增多的罪魁祸首,所以,我们一定要增强自我保护意识和环境保护意识. 二.互联网问题
例2 寒假中,某同学为组织一次爱心捐款,于2010年2月1日在网上给网友发了张帖子,并号召网友转发,下表是发帖后一段时间的收到帖子的人数统计:
(1)作出散点图,并猜测x 与y 之间的关系; (2)建立x 与y 的关系,预报回归模型并计算残差;
(3)如果此人打算在2008年2月12日(即帖子传播时间共10天)进行募捐活动,根据上述回归模型,估计可去多少人.
分析:先通过散点图,看二者是否具有线性相关关系,若不具有,可通过相关函数变换,转化为线性相关关系.
解:(1)散点图略.从散点图可以看出x 与y 不具有线性相关关系,同时可发现样本点分布在某一个指数函数曲线mx ke y =的周围,其中m k 、是参数;
(2)对mx ke y =两边取对数,把指数关系变成线性关系.令y z ln =,则变换后的样本点分布在直线),ln (m b k a a bx z ==+=的周围,这样就可以利用线性回归模型来建立x 与y 之间的非线性回归方程了,数据可以转化为:
求得回归直线方程为133.1620.0+=∧
x z ,
∴133.1620.0+∧
=x e y .
(3)截止到2010年2月12日,10=x ,此时1530133.110620.0≈=+⨯∧
e y (人).∴估计可去1530人.
评注:现如今是网络时代,很多同学都会通过互联网发帖子,所以此类问题为同学们司空见惯.但如何预测发帖后的效果,这却是个新课题,通过本题你是否已明确.
例2有人发现了一个有趣的现象,中国人的邮箱名称里含有数字的比较多,而外国人邮箱名称里含有数字的比较少.为了研究国籍和邮箱名称里是否含有数字的关系,他收集了124个邮箱名称,其中中国人的70个,外国人的54个,中国人的邮箱中有43个含数字,外国人的邮箱中有27个含数字.
(1)根据以上数据建立一个2×2的列联表;
(2)他发现在这组数据中,外国人邮箱名称里含数字的也不少,他不能断定国籍和邮箱名称里含有数字是否有关,你能帮他判断一下吗
分析:按题中数据建列联表,然后根据列联表数据求出k 值,即可判定.
解:(1)2×2的列联表
(.
由表中数据得201.660
645470)21273343(1242≈⨯⨯⨯⨯-⨯⨯=k ,
因为024.5>k ,所以有理由认为假设“国籍和邮箱名称里是否含有数字无关”是不合理的,即有005.97的把握认为“国籍和邮箱名称里是否含有数字有关”.
评注:独立性检验类似于反证法,其一般步骤为:第一步:首先假设两个分类变量几乎没有关系(几乎独立);第二步:求随机变量k 的值;第三步.判断两个分类变量有关的把握(即概率)有多大. 三.文化生活问题
例4 针对时下的“韩剧热”,某校团委对“学生性别和是否喜欢韩剧是否有关”作了一次调查,其中女生人数是男生人数的21,男生喜欢韩剧的人数占男生人数的6
1
,女生喜欢韩剧人数占女生人数的
3
2
.
(1)若有0095的把握认为是否喜欢韩剧和性别有关,则男生至少有多少人; (2)若没有充分的证据显示是否喜欢韩剧和性别有关,则男生至多有多少人. 分析:有0095的把握认为回答结果对错和性别有关,说明841.3>k ,没有充分的证据显示回答结果对错和性别有关,说明706.2≤k .设出男生人数,并用它分别表示各类别人数,代入2K 的计算公式,建立不等式求解即可.
解:设男生人数为x ,依题意可得列联表如下:
(1)若有0095的把握认为回答结果的对错和性别有关,则841.3>k ,
由841.383
2
2)
66365(232
2>=⋅⋅⋅⨯-⨯=x x x x x x x x x x K ,解得24.10>x ,
∵6
,2x
x 为整数,
∴若有0095的把握认为回答结果的对错和性别有关,则男生至少有12人;
(2)没有充分的证据显示回答结果的对错和性别有关,则706.2≤k ,
由706.2832
2)66365(232
2≤=⋅⋅⋅⨯-⨯=
x x x x x x x x x x K ,解得216.7≤x , ∵6
,2x
x 为整数,∴若没有充分的证据显示回答结果的对错和性别有关,则男生至多有6人.
评注:这是一个独立性检验的创新问题,解答时要注意理解“至少”、“至多”的含义.
通过上面几例,大家是否已体会到了回归分析和独立性检验思想方法的应用的广泛性和重要性.其实,这两种思想方法并不神秘,你身边有很多问题可信手拈来,用它们处理,这一点还请同学们多思考、勤尝试.。