{ "章节信息": { "章": "第九章", "节": "9.1-9.3", "小节": "多个小节", "页码范围": "179-234" }, "method_list": [ { "编号": "M9-1-01", "名称": "抽样调查设计选择法", "类型": "决策方法", "适用场景": { "问题类型": "选择合适的调查方法", "识别特征": "需要决定采用全面调查还是抽样调查", "典型形式": "根据实际问题特征选择调查方式" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "分析调查对象的特点和规模", "注意事项": "考虑总体规模、调查成本、时间限制等因素" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "评估调查的重要性和精度要求", "注意事项": "判断是否需要精确完整的数据" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "考虑调查的可行性和成本效益", "注意事项": "分析人力、物力、时间等资源限制" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "选择合适的调查方法", "注意事项": "全面调查适用于重要且规模不大的情况,抽样调查适用于大规模或具有毁损性的调查" } ], "数学思想": ["成本效益分析思想", "优化思想"], "解题策略": "根据实际问题的特点和要求,在精度和成本之间寻求平衡", "支撑知识点": [ "K9-1-02 全面调查", "K9-1-03 抽样调查" ], "典型例题": ["T9-1-1-E01", "T9-1-1-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "盲目选择全面调查导致资源浪费", "原因": "对调查的成本效益考虑不足", "正确做法": "综合分析调查的重要性、可行性和成本,选择最合适的方法" } ], "难度等级": 2, "教材位置": "必修第二册 第9章9.1.1节 P180-181" }, { "编号": "M9-1-02", "名称": "简单随机抽样实施法", "类型": "操作方法", "适用场景": { "问题类型": "实施简单随机抽样获取样本", "识别特征": "需要从总体中随机抽取样本进行调查", "典型形式": "用抽签法或随机数法进行抽样" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "确定总体并给所有个体编号", "注意事项": "确保每个个体都有唯一的编号,编号要连续完整" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "确定样本容量", "注意事项": "根据调查精度要求和成本确定合适的样本量" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "选择抽样方法(抽签法或随机数法)", "注意事项": "小规模可用抽签法,大规模建议用随机数法" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "执行抽样并记录结果", "注意事项": "确保随机性,避免人为偏差,剔除重复编号" } ], "数学思想": ["随机性思想", "等概率思想"], "解题策略": "保证每个个体被抽中的概率相等,避免选择偏差", "支撑知识点": [ "K9-1-05 简单随机抽样", "K9-1-06 抽签法", "K9-1-07 随机数法" ], "典型例题": ["T9-1-2-E01", "T9-1-2-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "编号不完整或抽样过程有偏差", "原因": "对随机抽样的等概率性理解不深", "正确做法": "确保编号完整连续,抽样过程严格随机" } ], "难度等级": 3, "教材位置": "必修第二册 第9章9.1.1节 P181-184" }, { "编号": "M9-1-03", "名称": "分层随机抽样设计法", "类型": "设计方法", "适用场景": { "问题类型": "设计分层抽样方案提高样本代表性", "识别特征": "总体内部差异较大,需要利用辅助信息提高抽样效率", "典型形式": "按某个特征将总体分层,在各层内分别抽样" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "选择合适的分层变量", "注意事项": "选择与调查变量相关且能使层内差异小、层间差异大的变量" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "将总体按分层变量划分为若干层", "注意事项": "确保每个个体只属于一个层,层间互不重叠" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "确定各层样本量(常用比例分配)", "注意事项": "按比例分配:nᵢ = (层规模/总体规模) × 总样本量" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "在各层内独立进行简单随机抽样", "注意事项": "每层内的抽样方法要一致,保证随机性" } ], "数学思想": ["分层思想", "优化思想", "代表性最大化思想"], "解题策略": "通过合理分层减少抽样误差,提高估计精度", "支撑知识点": [ "K9-1-11 分层随机抽样", "K9-1-12 比例分配" ], "典型例题": ["T9-1-3-E01", "T9-1-3-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "分层变量选择不当或比例分配计算错误", "原因": "对分层抽样原理理解不清", "正确做法": "选择与调查目标相关的分层变量,正确计算各层样本量" } ], "难度等级": 4, "教材位置": "必修第二册 第9章9.1.2节 P188-192" }, { "编号": "M9-2-01", "名称": "频率分布表制作法", "类型": "数据整理方法", "适用场景": { "问题类型": "整理大量数据,了解数据的分布规律", "识别特征": "需要对连续型或分组数据进行统计分析", "典型形式": "将原始数据按组距分组,统计各组的频数和频率" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "求极差(最大值-最小值)", "注意事项": "极差反映数据的变化范围,是确定组距的基础" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "确定组距和组数", "注意事项": "一般分5-12组,组距要取整,确保覆盖所有数据" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "将数据分组(左闭右开区间)", "注意事项": "第一组左端点要略小于最小值,最后一组右端点要略大于最大值" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "统计各组的频数并计算频率", "注意事项": "频率=频数/样本总量,各组频率之和等于1" } ], "数学思想": ["分组思想", "频率思想", "统计规律思想"], "解题策略": "通过分组将杂乱的数据结构化,便于发现分布规律", "支撑知识点": [ "K9-2-04 频率分布表", "K9-2-01 极差" ], "典型例题": ["T9-2-1-E01"], "常见错误": [ { "错误描述": "组距选择不当或分组边界处理错误", "原因": "对数据分组的原理理解不清", "正确做法": "合理选择组距,采用左闭右开的区间避免重复或遗漏" } ], "难度等级": 3, "教材位置": "必修第二册 第9章9.2.1节 P200-203" }, { "编号": "M9-2-02", "名称": "频率分布直方图绘制法", "类型": "数据可视化方法", "适用场景": { "问题类型": "直观展示数据的分布规律", "识别特征": "需要将频率分布表可视化,便于观察数据分布特征", "典型形式": "根据频率分布表绘制直方图" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "建立坐标系", "注意事项": "横轴表示数据分组,纵轴表示频率/组距" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "计算各组的频率/组距(矩形高度)", "注意事项": "高度=频率/组距,确保矩形面积=频率" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "绘制矩形", "注意事项": "以组距为底,频率/组距为高绘制矩形,相邻矩形无间隔" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "标注坐标轴和标题", "注意事项": "清楚标注各轴的含义和单位,添加适当的图例和标题" } ], "数学思想": ["数形结合思想", "面积表示频率思想"], "解题策略": "通过面积大小直观反映各组数据的频率分布", "支撑知识点": [ "K9-2-05 频率分布直方图", "K9-2-04 频率分布表" ], "典型例题": ["T9-2-2-E01", "T9-2-2-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "纵轴坐标含义错误或矩形高度计算错误", "原因": "对频率分布直方图的原理理解不清", "正确做法": "纵轴是频率/组距,矩形面积等于频率" } ], "难度等级": 3, "教材位置": "必修第二册 第9章9.2.1节 P203-206" }, { "编号": "M9-2-03", "名称": "百分位数计算法", "类型": "计算方法", "适用场景": { "问题类型": "计算数据的百分位数,确定数据的位置", "识别特征": "需要找到某个百分比分界点的数值", "典型形式": "计算第p百分位数,使p%的数据小于等于该值" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "将数据按从小到大排序", "注意事项": "确保数据排序正确,这是计算百分位数的基础" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "计算位置参数i = n × p%", "注意事项": "n为数据个数,p为百分数(如80%对应p=80)" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "根据i的值确定百分位数", "注意事项": "若i不是整数,取大于i的最小整数位置的数据;若i是整数,取第i项和第i+1项的平均数" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "验证结果", "注意事项": "检查是否满足百分位数的定义要求" } ], "数学思想": ["位置度量思想", "分位数思想"], "解题策略": "准确确定位置,注意整数和非整数位置的不同处理方式", "支撑知识点": [ "K9-1-13 百分位数", "K9-1-14 中位数" ], "典型例题": ["T9-2-3-E01", "T9-2-3-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "位置计算错误或整数位置处理不当", "原因": "对百分位数计算规则理解不清", "正确做法": "严格按照计算规则,区分整数和非整数位置的处理方式" } ], "难度等级": 3, "教材位置": "必修第二册 第9章9.2.2节 P210-211" }, { "编号": "M9-2-04", "名称": "集中趋势度量选择法", "类型": "决策方法", "适用场景": { "问题类型": "选择合适的集中趋势度量指标", "识别特征": "需要用单一数值代表数据的中心位置", "典型形式": "根据数据类型和分布特征选择平均数、中位数或众数" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "分析数据类型", "注意事项": "数值型数据可用平均数、中位数;分类型数据用众数" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "观察数据分布形态", "注意事项": "对称分布用平均数;有极端值用中位数;关注最常见值用众数" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "考虑应用目的", "注意事项": "需要充分利用数据信息用平均数;需要稳健性用中位数;关注频数最高值用众数" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "选择最合适的度量指标", "注意事项": "可以同时计算多个指标进行对比分析" } ], "数学思想": ["中心趋势思想", "稳健性思想", "信息利用最大化思想"], "解题策略": "根据数据特征和分析目的选择最能代表数据中心位置的指标", "支撑知识点": [ "K9-1-10 样本均值", "K9-1-14 中位数", "K9-1-15 众数" ], "典型例题": ["T9-2-4-E01", "T9-2-4-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "盲目使用平均数而忽略极端值影响", "原因": "对各集中趋势度量的特点和适用条件理解不清", "正确做法": "根据数据分布特征和分析目的选择合适的度量指标" } ], "难度等级": 3, "教材位置": "必修第二册 第9章9.2.3节 P212-216" }, { "编号": "M9-2-05", "名称": "方差和标准差计算法", "类型": "计算方法", "适用场景": { "问题类型": "度量数据的离散程度或波动幅度", "识别特征": "需要分析数据的分散程度或稳定性", "典型形式": "计算方差或标准差来描述数据的离散程度" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "计算平均数", "注意事项": "先计算数据的算术平均数作为计算偏差的基准" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "计算每个数据与平均数的偏差", "注意事项": "偏差 = 数据值 - 平均数,注意正负号" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "计算方差", "注意事项": "方差 = 偏差平方的平均数 = (1/n)∑(xᵢ-x̄)²" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "计算标准差", "注意事项": "标准差 = 方差的算术平方根,单位与原始数据一致" } ], "数学思想": ["离散程度思想", "平均距离思想"], "解题策略": "通过数据与平均数的平均偏离程度来描述数据的分散程度", "支撑知识点": [ "K9-2-02 方差", "K9-2-03 标准差" ], "典型例题": ["T9-2-5-E01", "T9-2-5-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "计算公式错误或偏差处理不当", "原因": "对方差和标准差的计算原理理解不清", "正确做法": "严格按照公式计算,注意先平方再平均的顺序" } ], "难度等级": 3, "教材位置": "必修第二册 第9章9.2.4节 P218-220" }, { "编号": "M9-2-06", "名称": "统计图表选择法", "类型": "可视化方法", "适用场景": { "问题类型": "选择合适的统计图表展示数据", "识别特征": "需要将数据可视化以便直观分析和展示", "典型形式": "根据数据类型和分析目的选择条形图、扇形图、折线图或直方图" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "分析数据类型", "注意事项": "分类型数据用条形图、扇形图;数值型数据用直方图、折线图" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "明确分析目的", "注意事项": "比较大小用条形图;展示比例用扇形图;显示趋势用折线图;展示分布用直方图" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "考虑数据特点", "注意事项": "类别较少用扇形图;时间序列用折线图;连续数据用直方图" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "选择最合适的图表类型", "注意事项": "可以组合使用多种图表,从不同角度展示数据" } ], "数学思想": ["可视化思想", "信息传递思想"], "解题策略": "根据数据特征和分析目的选择最能有效传递信息的图表类型", "支撑知识点": [ "K9-2-07 条形图", "K9-2-08 扇形图", "K9-2-09 折线图", "K9-2-05 频率分布直方图" ], "典型例题": ["T9-2-6-E01", "T9-2-6-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "图表类型与数据特征不匹配", "原因": "对各种统计图表的适用条件理解不清", "正确做法": "根据数据类型、分析目的和数据特点选择合适的图表" } ], "难度等级": 2, "教材位置": "必修第二册 第9章9.2.1节 P206-208" }, { "编号": "M9-3-01", "名称": "BMI计算与分类法", "类型": "应用计算方法", "适用场景": { "问题类型": "评估身体肥胖程度和健康状况", "识别特征": "根据身高体重数据计算BMI并评估健康风险", "典型形式": "BMI = 体重(kg)/身高²(m²)" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "测量身高和体重", "注意事项": "身高单位为米,体重单位为千克,确保测量准确" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "计算BMI值", "注意事项": "BMI = 体重(kg) ÷ 身高²(m²),注意单位的统一" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "根据BMI值进行分类", "注意事项": "中国标准:<18.5体重过低;18.5-24.0正常;24.0-28.0超重;≥28.0肥胖" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "评估健康风险", "注意事项": "结合年龄、性别等因素综合评估健康风险" } ], "数学思想": ["指数化思想", "标准化思想"], "解题策略": "通过BMI指数将身高体重标准化,便于评估和比较", "支撑知识点": [ "K9-3-01 BMI" ], "典型例题": ["T9-3-1-E01"], "常见错误": [ { "错误描述": "单位不统一或分类标准记忆错误", "原因": "对BMI计算公式和分类标准不熟悉", "正确做法": "确保身高以米为单位,体重以千克为单位,正确记忆分类标准" } ], "难度等级": 2, "教材位置": "必修第二册 第9章9.3.1节 P1347" }, { "编号": "M9-应用-01", "名称": "样本估计总体方法", "类型": "推断方法", "适用场景": { "问题类型": "用样本统计量推断总体参数", "识别特征": "需要根据样本数据对总体特征进行估计", "典型形式": "用样本均值估计总体均值,用样本比例估计总体比例" }, "方法步骤": [ { "步骤序号": 1, "步骤描述": "确保样本的代表性和随机性", "注意事项": "样本必须是随机抽取的,具有代表性" }, { "步骤序号": 2, "步骤描述": "计算样本统计量", "注意事项": "计算样本均值、方差、比例等统计量" }, { "步骤序号": 3, "步骤描述": "用样本统计量估计总体参数", "注意事项": "样本均值估计总体均值,样本比例估计总体比例" }, { "步骤序号": 4, "步骤描述": "评估估计的可靠性", "注意事项": "考虑样本量大小和抽样误差,说明估计的可能偏差" } ], "数学思想": ["统计推断思想", "样本代表性思想"], "解题策略": "通过随机样本的统计特征来推断未知的总体特征", "支撑知识点": [ "K9-1-09 总体均值", "K9-1-10 样本均值" ], "典型例题": ["T9-应用-E01", "T9-应用-E02"], "常见错误": [ { "错误描述": "忽视样本的代表性或过度估计估计精度", "原因": "对统计推断的随机性和局限性认识不足", "正确做法": "确保样本的随机性和代表性,认识估计存在误差" } ], "难度等级": 4, "教材位置": "必修第二册 第9章各节应用实例" } ] }