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    北师大版 (2019)必修 第一册2.1 简单随机抽样教学设计

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    这是一份北师大版 (2019)必修 第一册2.1 简单随机抽样教学设计,共10页。教案主要包含了教学重点,教学难点等内容,欢迎下载使用。

    ◆教材分析
    1.以探究具体问题为导向,引入简单随机抽样的概念,引导学生从现实生活或其他学科中提出具有一定价值的统计问题;在解决统计问题的过程中,学会用简单随机抽样的方法从总体中抽取样本。
    2.正确理解简单随机抽样的概念,掌握抽签法及随机数法的步骤,并能灵活应用相关知识从总体中抽取样本。
    3.通过对现实生活中实际问题进行简单随机抽样,感知应用数学知识解决实际问题的方法。
    ◆教学目标
    1.正确理解随机抽样的概念,掌握抽签法、随机数表法的一般步骤。
    2.能够从现实生活或其他学科中提出具有一定价值的统计问题;
    3.在解决统计问题的过程中,学会用简单随机抽样的方法从总体中抽取样本。
    4.通过对现实生活和其他学科中统计问题的提出,体会数学知识与现实世界及各学科知识之间的联系,认识数学的重要性。
    ◆教学重难点
    【教学重点】
    简单随机抽样的概念,抽签法及随机数法的操作步骤。
    【教学难点】
    对样本随机性的理解。
    ◆课前准备
    抽签纸,图表等。
    (一)知识回顾
    统计学:研究客观事物的数量特征和数量关系,它是关于数据的搜集、整理、归纳和分析方法的科学。
    统计的基本思想:用样本估计总体,即通常不直接去研究总体,而是通过从总体中抽取一个样本,根据样本的情况去估计总体的相应情况。
    数理统计所要解决的问题是如何根据样本来推断总体?
    总体、个体、样本、样本容量的概念:
    总体:所要考察对象的全体。
    个体:总体中的每一个考察对象。
    样本:从总体中抽取的一部分个体叫做这个总体的一个样本。
    样本容量:样本中个体的数目。
    (二)新课导入
    在1936年美国总统选举前,一份颇有名气的杂志的工作人员做了一次民意测验,调查兰顿和罗斯福中谁将当选下一届总统。为了了解公众意向,调查者通过电话簿和车辆登记簿上的名单给一大批人发了调查表(在1936年电话和汽车只有少数富人拥有),通过分析收回的调查表,显示兰顿非常受欢迎。于是此杂志预测兰顿将在选举中获胜。实际选举结果正好相反,最后罗斯福在选举中获胜。其数据如下:
    ① 预测结果出错的原因是什么?
    抽取的样本不具有代表性,调查结果只能代表富人的意见。
    ② 如何科学地抽取样本?怎样使抽取的样本充分地反映总体的情况?
    合理、公平、有代表性
    (三)新课讲授
    简单随机抽样:
    一般地,设一个总体含有N(N为正整数)个个体,从中逐个抽取n(1≤n<N)个个体作为样本,如果抽取是放回的,且每次抽取时总体内的各个个体被抽到的概率都相等,我们把这样的抽样方法叫做放回简单随机抽样;如果抽取是不放回的,且每次抽取时总体内未进入样本的各个个体被抽到的概率都相等,我们把这样的抽样方法叫做不放回简单随机抽样.放回简单随机抽样和不放回简单随机抽样统称为简单随机抽样(simple randm sampling).通过简单随机抽样获得的样本称为简单随机样本.
    从总体中,逐个不放回地随机抽取n个个体作为样本,一次性批量随机抽取n个个体作为样本,两种方法是等价的.
    与放回简单随机抽样比较,不放回简单随机抽样的效率更高,因此实践中人们更多采用不放回简单随机抽样.除非特殊声明,本章所称的简单随机抽样指不放回简单随机抽样.
    注意以下点:
    (1)简单随机抽样要求被抽取样本的总体的个体数N是有限的;
    (2)简单随机样本数n小于或等于样本总体的个数N;
    (3)简单随机样本是从总体中逐个抽取的;
    (4)简单随机抽样是一种不放回的抽样;
    (5)简单随机抽样的每个个体入样的可能性均为n/N。
    问题1 一家家具厂要为树人中学高一年级制作课桌椅,他们事先想了解全体高一年级学生的平均身高,以便设定可调节课桌椅的标准高度.已知树人中学高一年级有712名学生,如果要通过简单随机抽样的方法调查高一年级学生的平均身高,应该怎么抽取样本?
    为什么要给学生编号?编号用学号可以吗?
    比较随机数法与抽签法,它们各有什么优点和缺点?
    1、抽签法(抓阄法)
    先给712名学生编号,例如按1~712进行编号.然后把所有编号写在外观、质地等无差别的小纸片(也可以是卡片、小球等)上作为号签,并将这些小纸片放在一个不透明的盒里,充分搅拌.最后从盒中不放回地逐个抽取号签,使与号签上的编号对应的学生进入样本,直到抽足样本所需要的人数.
    抽签法简单易行,但当总体较大时,操作起来比较麻烦.因此,抽签法一般适用于总体中个体数不多的情形.
    抽签法的一般步骤:(总体个数N,样本容量n)
    (1)将总体中的N个个体编号;
    (2)将这N个号码写在形状、大小相同的号签上;
    (3)将号签放在同一箱中,并搅拌均匀;
    (4)从箱中每次抽出1个号签,连续抽出n次;
    (5)将总体中与抽到的号签编号一致的n个个体取出。
    抽签法的操作步骤概括为:个体编号,搅拌均匀,逐个抽取。
    抽签法有哪些优点和缺点?
    优点:简单易行,当总体个数不多的时候搅拌均匀很容易,个体有均等的机会被抽中,从而能保证样本的代表性。
    缺点:当总体个数较多时很难搅拌均匀,产生的样本代表性差的可能性很大。
    2、用随机数表法进行抽取
    先给712名学生编号,例如按1~712进行编号.用随机数工具产生1~712范围内的整数随机数,把产生的随机数作为抽中的编号,使与编号对应的学生进入样本.重复上述过程,直到抽足样本所需要的人数.
    (1)用随机试验生成随机数
    准备10个大小、质地一样的小球,小球上分别写上数字0,1,2,…,9,把它们放入一个不透明的袋中.从袋中有放回摸取3次,每次摸取前充分搅拌,并把第一、二、三次摸到的数字分别作为百、十、个位数,这样就生成了一个三位随机数.如果这个三位数在1~712范围内,就代表对应编号的学生被抽中,否则舍弃编号.这样产生的随机数可能会有重复.
    (2)用信息技术生成随机数
    ①用计算器生成随机数
    进入计算器的计算模式(不同的计算器型号可能会有不同),调出生成随机数的函数并设置参数,例如RandInt#(1,712),按“=”键即可生成1~712范围内的整数随机数.重复按“=”键,可以生成多个随机数.这样产生的随机数可能会有重复.
    ②用电子表格软件生成随机数
    在电子表格软件的任一单元格中,输入“=RANDBETWEEN(1,712)”,即可生成一个1~712范围内的整数随机数.再利用电子表格软件的自动填充功能,可以快速生成大量的随机数(图9.1-1).这样产生的随机数可能会有重复.
    图9.1-1
    ③用R统计软件生成随机数
    在R软件的控制台中,输入“sample(1:712,50,replace=F)”,按回车键,就可以得到50个1~712范围内的不重复的整数随机数(图9.1-2).
    图9.1-2
    思考
    用简单随机抽样方法抽取样本,样本量是否越大越好?
    在简单随机抽样调查中,当样本量和总体一样大时,就是全面调查了.
    3.∑为求和符号,读音为/sιgmə/,主要用于多项式求和.
    一般地,总体中有N个个体,它们的变量值分别为Y1,Y2,…,YN,则称
    为总体均值(ppulatin mean),又称总体平均数.如果总体的N个变量值中,不同的值共有k(k≤N)个,不妨记为Y1,Y2,…,Yk,其中Yi出现的频数fi(i=1,2,…,k),则总体均值还可以写成加权平均数的形式

    如果从总体中抽取一个容量为n的样本,它们的变量值分别为y1,y2,…,yn,则称
    为样本均值(sample mean),又称样本平均数.在简单随机抽样中,我们常用样本平均数去估计总体平均数.
    探究
    小明想考察一下简单随机抽样的估计效果.他从树人中学医务室得到了高一年级学生身高的所有数据,计算出整个年级学生的平均身高为165.0 cm.然后,小明用简单随机抽样的方法,从这些数据中抽取了样本量为50和100的样本各10个,分别计算出样本平均数,如表9.1-1所示.从小明多次抽样所得的结果中,你有什么发现?
    表9.1-1
    为了更方便地观察数据,以便我们分析样本平均数的特点以及与总体平均数的关系,我们把这20次试验的平均数用图形表示出来,如图9.1-3所示.图中的红线表示树人中学高一年级全体学生身高的平均数.
    图9.1-3
    从试验结果看,不管样本量为50,还是为100,不同样本的平均数往往是不同的.由于样本的选取是随机的,因此样本平均数也具有随机性,这与总体平均数是一个确定的数不同.虽然在所有20个样本平均数中,与总体平均数完全一致的很少,但除了样本量为50的第2个样本外,样本平均数偏离总体平均数都不超过1 cm,即大部分样本平均数离总体平均数不远,在总体平均数附近波动.比较样本量为50和样本量为100的样本平均数,还可以发现样本量为100的波动幅度明显小于样本量为50的,这与我们对增加样本量可以提高估计效果的认识是一致的.
    问题2 眼睛是心灵的窗口,保护好视力非常重要.树人中学在“全国爱眼日”前,想通过简单随机抽样的方法,了解一下全校2 174名学生中视力不低于5.0的学生所占的比例,你觉得该怎么做?
    在这个问题中,全校学生构成调查的总体,每一位学生是个体,学生的视力是考察的变量.为了便于问题的描述,我们记“视力不低于5.0”为1,“视力低于5.0”为0,则第i个(i=1,2,…,2 174)学生的视力变量值为
    于是,在全校学生中,“视力不低于5.0”的人数就是Y1+Y2+…+Y2174.可以发现,在总体中,“视力不低于5.0”的人数所占的比例P就是学生视力变量的总体平均数
    类似地,若抽取容量为n的样本,把它们的视力变量值分别记为y1,y2,…,yn,则在样本中,“视力不低于5.0”的人数所占的比例p就是学生视力变量的样本平均数
    我们可以用样本平均数估计总体平均数,用样本中的比例p估计总体中的比例P.
    现在,我们从树人中学所有学生中抽取一个容量为50的简单随机样本,其视力变量取值如下:
    1 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1
    1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0
    由样本观测数据,我们可以计算出样本平均数为
    =0.54.
    据此,我们估计在树人中学全体学生中,“视力不低于5.0”的比例约为0.54.
    简单随机抽样方法简单、直观,用样本平均数估计总体平均数也比较方便.简单随机抽样是一种基本抽样方法,是其他抽样方法的基础.但在实际应用中,简单随机抽样有一定的局限性.例如,当总体很大时,简单随机抽样给所有个体编号等准备工作非常费事,甚至难以做到;抽中的个体往往很分散,要找到样本中的个体并实施调查会遇到很多困难;简单随机抽样没有利用其他辅助信息,估计效率不是很高;等等.因此,在规模较大的调查中,直接采用简单随机抽样的并不多,一般是把简单随机抽样和其他抽样方法组合使用.
    例:某车间工人加工一种轴100件,为了了解这种轴的直径,要从中抽取10件轴在同一条件下测量,如何采用简单随机抽样的方法抽取样本?
    [分析] 简单随机抽样一般采用两种方法:抽签法和随机数表法。
    解法1:(抽签法)将100件轴编号为1,2,…,100,并做好大小、形状相同的号签,分别写上这100个数,将这些号签放在一起,进行均匀搅拌,接着连续抽取10个号签,然后测量这个10个号签对应的轴的直径。
    解法2:(随机数表法)将100件轴编号为00,01,…99,在随机数表中选定一个起始位置,如取第21行第1个数开始,选取10个为68,34,30,13,70,55,74,77,40,44,这10件即为所要抽取的样本。
    (四)课堂检测
    1、中央电视台要从春节联欢晚会的60名热心观众中随机抽出4名幸运观众,试用抽签法为其设计产生这4名幸运观众的过程。
    解析:抽签法—编号、制签、搅拌、抽取,关键是“搅拌”后的随机性;随机数表法—编号、选数、取号、抽取,其中取号位置与方向具有任意性.
    2、欲从本班50名学生中随机抽取10名学生参加党的基本知识竞赛,试用随机表法确定这10名学生。
    (1)对50个同学按01,02,03,……,50编号;
    (2)在随机表中随机地确定一个数作为开始,如第8行第29列的数7开始;
    (3)从数7开始向右读下去每次读两位,凡不在01到50中的数跳过去不读遇到已经读过的数也跳过去,便可依次得到12,07,14,39,38,33,21,34,29,42这10个号码就是所要抽取的容量为10的样本。
    3、下列抽取样本的方式是属于简单随机抽样的是( C )
    ①从无限多个个体中抽取100个个体作样本;
    ②盒子里有80个零件,从中选出5个零件进行质量检验,在抽样操作时,从中任意拿出一个零件进行质量检验后,再把它放回盒子里;
    ③从8台电脑中不放回的随机抽取2台进行质量检验(假设8台电脑已编好号,对编号随机抽取)
    A.① B.② C.③ D.以上都不对
    4、为了检验某种产品的质量,决定从1 001件产品中抽取10件进行检查,用随机数表法抽取样本的过程中,所编的号码的位数最少是________位。
    解析:由于所编号码的位数和读数的位数要一致,因此所编号码的位数最少是四位.从0000到1000,或者是从0001到1001等。
    答案:四
    (五)课堂总结
    1、简单随机抽样的概念
    一般地,设一个总体的个体数为N,如果通过逐个抽取的方法从中抽取一个样本,且每次抽取时各个个体被抽到的机会都相等,就称这样的抽样为简单随机抽样。
    样本中个体的个数n称为样本容量。
    2、简单随机抽样操作办法:
    抽签法 随机数表法
    注:随机抽样并不是随意或随便抽取,因为随意或随便抽取都会带有主观或客观的影响因素。
    教学反思
    略。
    抽样序号
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    9
    10
    样本量为50的平均数
    165.2
    162.8
    164.4
    164.4
    165.6
    164.8
    165.3
    164.7
    165.7
    165.0
    样本量为100的平均数
    164.4
    165.0
    164.7
    164.9
    164.6
    164.9
    165.1
    165.2
    165.1
    165.2
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