数学人教版七年级下册10.2 直方图.ppt

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1、【义务教育教科书人教版七年级下册】10.2直方图知识回顾我们已经学习了用哪些方法来描述数据？各方法有什么特点？扇形统计图条形统计图折线统计图扇形统计图能清楚地表示出各部分在总体中所占的百分比.折线统计图能清楚地反映事物的变化情况.条形统计图能清楚地表示出每个项目的具体数目.为了参加全校各年级之间的广播体操比赛，七年级准备从63名同学中挑出身高相差不多的40名同学参加比赛，为此收集到这63名同学的身高（单位：cm）如下：158158160168159159151158159168158154158154169158158158159167170153160160159159160149

2、163163162172161153156162162163157162162161157157164155156165166156154166164165156157153165159157155164156选择身高在哪个范围的同学参加呢？探究探究想要使选取的参赛选手身高比较整齐，我们需要知道哪些信息呢？即：在哪些身高范围的同学比较多，在哪些身高范围的同学比较小.数据(身高)的分布情况！如何知道数据的分布情况呢?对这些数据适当分组来进行整理探究对数据分组整理的步骤：（1）计算最大与最小值的差.最大值－最小值＝172－149＝23（cm）这说明身高的范围是23cm.究竟分几组比较合适

3、呢？探究对数据分组整理的步骤：（2）决定组距和组数.把所有数据分成若干组，每个小组的两个端点之间的距离(组内数据的取值范围)称为组距.组距为3，则组数为8.即数据分成8组：组数的多少由什么决定？组数的多少由组距决定,组距越大组数越少,组距越小组数越多.原则上100个数以内分为5～12组较为恰当,且组数一定为正整数.149≤x＜152,152≤x＜155,…,170≤x＜173.探究对数据分组整理的步骤：（3）列频数分布表．身高分组划记频数149≤x＜1522152≤x＜155正6155≤x＜158正正12158≤x＜161正正正19161≤x＜164正正10164≤x＜167正816

4、7≤x＜1704170≤x＜1732对落在各个小组内的数据进行累计,得到各个小组内的数据的个数叫做频数.因此可以从身高在155~164cm（不含164cm）的同学中挑选参加比赛的同学．12＋19＋10＝41(人)如果组距取2或4，那么数据又分成几个组？这样能否选出需要的40名同学呢？探究对数据分组整理的步骤：（4）画频数分布直方图.横轴表示身高，纵轴表示频数与组距的比值.横轴表示身高，纵轴表示频数与组距的比值.探究对数据分组整理的步骤：（4）画频数分布直方图.小长方形的面积表示数据落在各个小组内的频数.探究对数据分组整理的步骤：（4）画频数分布直方图.在等距分组时，各小长方形的(频数

5、)与高的比是常数(组距)，所以在作等距分组的频数分布直方图时，为画图与看图方便，通常直接用小长方形的高表示频数.归纳你能总结一下绘制直方图的步骤？1.计算最大与最小值的差；2.决定组距和组数；3.列频数分布表；4.以横轴表示数据，纵轴表示频数，画频数分布直方图.应用提高为了考察某种大麦穗长的分布情况，在一块试验田里抽取了100个麦穗，量得它们的长度如下表(单位：cm)：6.56.46.75.85.95.95.24.05.44.65.85.56.06.55.16.55.35.95.55.86.25.45.05.06.86.05.05.76.05.56.86.06.35.55.06.35

6、.26.07.06.46.45.85.95.76.86.66.06.45.77.46.05.46.56.06.85.86.36.06.35.65.36.45.76.76.25.66.06.76.76.05.56.26.15.36.26.86.64.75.75.75.85.37.06.06.05.95.46.05.26.06.35.76.86.14.55.66.36.05.86.3列出样本的频数分布表，画出频数分布直方图.应用提高解：（1）计算最大与最小值的差.在样本数据中，最大值是7.4，最小值是4.0，它们的差是7.4－4.0＝3.4(cm).（2）决定组距和组数.最大值与最小值的

7、差是3.4cm，如果取组距为0.3cm，那么由于　　　　　，可以分成12组，组数合适．于是取组距为0.3cm，组数为12．应用提高（3）列频数分布表.应用提高（4）画频数分布直方图.应用提高想一想：你从图、表中可以得到什么信息？麦穗长度大部分落在5.2cm到7.0cm之间,其他范围较少.长度在5.8≤x＜6.1范围内的麦穗最多,有28根，而长度在4.0≤x＜4.3,4.3≤x＜4.6,4.6≤x＜4.9,7.0≤x＜7.3,7.3≤x＜7.6范围内的麦穗最