>例3 王大伯几年前承包了甲、乙两片荒山,各栽100棵杨梅树,成活率均是98%.现已挂果,经济效益初步显现,为了分析收成情况,他分别从两山上各随意采摘了4棵树上的杨梅,每棵的产量统计并绘制成了如图6-4-3的折线统计图.
(1)分别计算甲、乙两山杨梅树样本产量的极差;
(2)分别计算甲、乙两山杨梅树样本产量的平均数,并估算出甲、乙两山杨梅的产量总和;
(3)试通过计算说明,哪片山上的杨梅产量较稳定.
思路提示 (1)利用极差的定义,从图中找到两组数据的最大值和最小值,相减即可;(2)根据图中数据,利用平均数公式即可直接计算出甲、乙两山杨梅产量的样本平均数,利用样本平均数代替总体平均数即可估算出甲、乙两山杨梅的产量总和;(3)计算出图中所示两组数据的方差,方差越小越稳定.
尝试解答

小结反思 方差是用来衡量一组数据波动大小的量,方差越大,表明这组数据偏离平均数越大,即波动越大,数据越不稳定;方差越小,表明这组数据分布比较集中,各数据偏离平均数越小,即波动越小,数据越稳定.
(1)分别计算甲、乙两山杨梅树样本产量的极差;
(2)分别计算甲、乙两山杨梅树样本产量的平均数,并估算出甲、乙两山杨梅的产量总和;
(3)试通过计算说明,哪片山上的杨梅产量较稳定.
思路提示 (1)利用极差的定义,从图中找到两组数据的最大值和最小值,相减即可;(2)根据图中数据,利用平均数公式即可直接计算出甲、乙两山杨梅产量的样本平均数,利用样本平均数代替总体平均数即可估算出甲、乙两山杨梅的产量总和;(3)计算出图中所示两组数据的方差,方差越小越稳定.
尝试解答
小结反思 方差是用来衡量一组数据波动大小的量,方差越大,表明这组数据偏离平均数越大,即波动越大,数据越不稳定;方差越小,表明这组数据分布比较集中,各数据偏离平均数越小,即波动越小,数据越稳定.
答案
1. 甲:$50-34=16$(千克),乙:$48-36=12$(千克).
2. $\overline{x}_甲=\frac{1}{4}(50+36+40+34)=40$(千克),
$\overline{x}_乙=\frac{1}{4}(36+40+48+36)=40$(千克).
甲、乙两山杨梅的产量总和:$100×98\%×2×40=7840$(千克).
3. $s^2_甲=\frac{1}{4}[(50-40)^2+(36-40)^2+(40-40)^2+(34-40)^2]=38$,
$s^2_乙=\frac{1}{4}[(36-40)^2+(40-40)^2+(48-40)^2+(36-40)^2]=24$,
∵$s^2_甲>s^2_乙$,
∴乙山杨梅产量较稳定.
2. $\overline{x}_甲=\frac{1}{4}(50+36+40+34)=40$(千克),
$\overline{x}_乙=\frac{1}{4}(36+40+48+36)=40$(千克).
甲、乙两山杨梅的产量总和:$100×98\%×2×40=7840$(千克).
3. $s^2_甲=\frac{1}{4}[(50-40)^2+(36-40)^2+(40-40)^2+(34-40)^2]=38$,
$s^2_乙=\frac{1}{4}[(36-40)^2+(40-40)^2+(48-40)^2+(36-40)^2]=24$,
∵$s^2_甲>s^2_乙$,
∴乙山杨梅产量较稳定.
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