《体育统计学》教案 (第二章第一、二节;第七章第二节;第八章第一节 教案一第二章第一、二节(3学时) 教学目的:通过本次课的教学,使学生掌握总体与样本、随机事件、概率与频率等基本概 念,理解小概率原则的含义 教学内容:1.总体与样本 2.随机事件及其概率 3.小概率原则 教学重点:1.总体与样本 2.概率与频率的区别和联系 3.对小概率原则的理解 教学内容的组织安排: 1.总体与样本是体育统计中两个最基本的概念,对于学习和运用统计方法,起着关键 作用,总体不明确,统计方法就无法与实际问题挂上钩,运用自然就是盲目的。教材中总体 与样本的介绍过于简单,实际上,对于具体问题,要明确其总体,有时是比较困难的。因此 在讲授总体与样本时,拟举几个实例,让学生感受到确定总体并不容易,从而给予足够的重 2.随机事件比较简单,但要让学生明确:为什么要介绍随机事件这个概念。深入理解 概率可能比较困难,为此,拟通过讲授概率与频率的区别与联系,使学生对此有较深刻的理 解。讲授时,可以举一些通俗的例子,帮助学生理解。 3.小概率原则非常重要,学生刚接触时可能难以接受,可以利用学生已有的生活常识 举例加以说明。要让学生明确小概率原则不是定理,有犯错误的可能。 第二章体育统计基本知识 第一节总体与样本 总体与个体 总体:根据研究目的所确定的研究对象的全体 个体:总体中的每一个研究对象 这里的研究对象一般具体到实体的某个或若干个特征指标 例如,研究中国7-22岁健康男青少年的身高发育情况 总体是:中国7-22岁健康男青少年的身高全体 个体是:中国7-22岁健康男青少年中一个人的身高 样本与样本含量
《体育统计学》教案 （第二章第一、二节；第七章第二节；第八章第一节） 教案一 第二章第一、二节（3 学时） 教学目的： 通过本次课的教学，使学生掌握总体与样本、随机事件、概率与频率等基本概 念，理解小概率原则的含义。 教学内容：1．总体与样本 2．随机事件及其概率 3．小概率原则 教学重点：1．总体与样本 2．概率与频率的区别和联系 3．对小概率原则的理解 教学内容的组织安排： 1．总体与样本是体育统计中两个最基本的概念，对于学习和运用统计方法，起着关键 作用，总体不明确，统计方法就无法与实际问题挂上钩，运用自然就是盲目的。教材中总体 与样本的介绍过于简单，实际上，对于具体问题，要明确其总体，有时是比较困难的。因此， 在讲授总体与样本时，拟举几个实例，让学生感受到确定总体并不容易，从而给予足够的重 视。 2．随机事件比较简单，但要让学生明确：为什么要介绍随机事件这个概念。深入理解 概率可能比较困难，为此，拟通过讲授概率与频率的区别与联系，使学生对此有较深刻的理 解。讲授时，可以举一些通俗的例子，帮助学生理解。 3．小概率原则非常重要，学生刚接触时可能难以接受，可以利用学生已有的生活常识， 举例加以说明。要让学生明确小概率原则不是定理，有犯错误的可能。 第二章 体育统计基本知识 第一节 总体与样本 一、总体与个体 总体：根据研究目的所确定的研究对象的全体 个体：总体中的每一个研究对象 这里的研究对象一般具体到实体的某个或若干个特征指标。 例如，研究中国 7－22 岁健康男青少年的身高发育情况 总体是：中国 7－22 岁健康男青少年的身高全体 个体是：中国 7－22 岁健康男青少年中一个人的身高 二、样本与样本含量
样本:总体中的一部分个体组成的集合 样本含量:样本内含有的个体数 例2.1为了研究芜湖市15岁男少年的身高发育情况,现从该市20所中学里随机抽取 300名15岁男生,测其身高数据,问总体和样本分别是什么?样本含量为多少? 答:总体一一芜湖市15岁男少年的身高全体 样本一-300名15岁男生的身高 样本含量为300 例22为了研究中国成年男子的身高与体重关系,现从国内随机抽测1000名中国成年 男子的身高与体重,总体和样本各是什么? 答:总体 所有中国成年男子的身高与体重的全体,记为(xy) 样本:--1000名中国成年男子的身高与体重的集合,记为: (x1,y1),(x2,y2)…(x 100051000 样本含量为1000 例23某教师为了检验他所研究的中学女生俯卧式跳高教法的效果,用他所授课的初二 年级女生200人进行教法试验,问总体和样本各是什么? 答:总体:一一该教法适用范围内的中学女生的全体 样本 初二年级200名女生 第二节随机事件及其概率 随机事件 (一)随机试验 为了某种研究目的而进行的一次观察,测试或实验统称为一次试验,若试验的结果在试 验前不能确定,则称该试验为随机试验。 例如:投掷硬币观察哪一面向上,测试某人的视力,要求某学生投篮并了解其投篮技 术,均为做了一次试验。其中,掷硬币、测视力、投篮均为随机试验 (二)随机事件 随机试验的结果为随机事件。一般以A、B、C、表示。 例如,投篮:{投中}、{投不中是两个随机事件 掷骰子:{1点},12点}…,6点},{点数大于3},{点数为奇数}…,等等均为随机事 件 (三)特例 必然事件:试验前已知一定能发生的事件,如{点数小于7 不可能事件:试验前已知一定不能发生的事件,如{点数大于8} 在一定条件下,二者可以相互转化 二、随机事件的概率 (一)概率的概念 表示随机事件发生的可能性大小的数值称为概率,常用P(A)或P表示。 例如若投篮命中的可能性为80%,则称{投中}这个事件发生概率为0.8:若掷骰子出
样本：总体中的一部分个体组成的集合 样本含量：样本内含有的个体数 例 2.1 为了研究芜湖市 15 岁男少年的身高发育情况，现从该市 20 所中学里随机抽取 300 名 15 岁男生，测其身高数据，问总体和样本分别是什么？样本含量为多少？ 答：总体――芜湖市 15 岁男少年的身高全体 样本――300 名 15 岁男生的身高 样本含量为 300 例 2.2 为了研究中国成年男子的身高与体重关系，现从国内随机抽测 1000 名中国成年 男子的身高与体重，总体和样本各是什么？ 答：总体：――所有中国成年男子的身高与体重的全体，记为（ x.y ） 样本：――1000 名中国成年男子的身高与体重的集合，记为： （（ 1 1 x , y ），（ 2 2 x , y ）…（ 1000 1000 x , y ）） 样本含量为 1000。 例 2.3 某教师为了检验他所研究的中学女生俯卧式跳高教法的效果，用他所授课的初二 年级女生 200 人进行教法试验，问总体和样本各是什么？ 答：总体：――该教法适用范围内的中学女生的全体 样本：――初二年级 200 名女生 第二节 随机事件及其概率 一、随机事件 （一）随机试验 为了某种研究目的而进行的一次观察，测试或实验统称为一次试验，若试验的结果在试 验前不能确定，则称该试验为随机试验。 例如： 投掷硬币观察哪一面向上，测试某人的视力，要求某学生投篮并了解其投篮技 术，均为做了一次试验。其中，掷硬币、测视力、投篮均为随机试验。 （二）随机事件 随机试验的结果为随机事件。一般以 A、B、C、表示。 例如，投篮：{投中}、{投不中}是两个随机事件 掷骰子：{1 点}，{2 点}…，{6 点}，{点数大于 3}，{点数为奇数}…，等等均为随机事 件。 （三）特例 必然事件：试验前已知一定能发生的事件，如{点数小于 7} 不可能事件：试验前已知一定不能发生的事件，如{点数大于 8} 在一定条件下，二者可以相互转化 二、随机事件的概率 （一）概率的概念 表示随机事件发生的可能性大小的数值称为概率，常用 P（A）或 P 表示。 例如 若投篮命中的可能性为 80％，则称{投中}这个事件发生概率为 0.8；若掷骰子出
现大点的可能性为50%,则{大点}=A发生的概率为0.5,即P(A)=0.5 (二)概率的基本性质 1.对任何随机事件A,0≤p(A)≤1 2.必然事件的概率为1,不可能事件的概率为0 3.若A、B、C互不相容,则P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C) (三)频率 在相同条件下,重复进行n次试验,若随机事件A发生了m次,则称m/n为A发生 的频率,记作fn(A) 频率也可以反映随机现象的内在规律 (四)概率与频率的区别和联系 1.概率准确地反映随机现象的内在规律,往往是未知的:频率是通过随机现象反映其内 在规律,试验后,便是己知的。 例如,投篮试验,投中的概率是未知的,但若进行10次投篮,投中8次,则投中的概 率是未知的,投中的频率为0.8 2.概率是事件发生的可能性大小的量度,不随试验次数的变化而变化,只要条件不变 每次试验中某事件发生的概率都是一样的:而频率随试验次数的变化而变化,具有随 机性 例如,赌徒心理:前几次赌博都输了,后面赢的希望较大:超生的孕妇,可能认为前 几个孩子都是女孩,后面生男孩的希望应该较大。这些观点都是错误的,其实概率是 一样的。 3.随着试验次数的増大,频率呈现出稳定的趋势,围绕着概率波动,并随试验次数的无 限增大,频率以概率为极限,即 fn(A)→>P(A),n→∞ 所以,当试验次数n很大时,人们往往用频率∫n(A)去近似代替概率P(A)。 例如,定点投篮考试,教师往往要求每个学生投10次,若投中8次,则计80分,就是 这个道理。 概率原则 小概率事件在一次试验中是不会发生的 这其实也是一个生活常识,例如,人们出门做事会遇到不测事故,但没有人在出门前考 虑这事。原因是:小概率事件不会发生。 说明: 1.“小概率事件”:概率必须很小,那么,究竟要小到什么程度?在体育统计中一般认 为在0.05以下为小。但在实际中,与具体问题有关。比如,买奖券,中奖概率很小,但人 们还是愿意试一试,碰碰“运气”。原因在于花钱不多,如果是1000元一张奖券,那些想中 奖的人便不会购买。对于生命悠关的事,则对小概率的要求会更高。例如,乘座飞机,尽管
现大点的可能性为 50％，则{大点}＝A 发生的概率为 0.5，即 P（A）＝0.5 （二）概率的基本性质 1．对任何随机事件 A，0 p(A) 1 2．必然事件的概率为 1，不可能事件的概率为 0 3．若 A、B、C 互不相容， 则 P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C) （三）频率 在相同条件下，重复进行 n 次试验，若随机事件 A 发生了 m 次，则称 m／n 为 A 发生 的频率, 记作 f (A) n 频率也可以反映随机现象的内在规律 （四）概率与频率的区别和联系 1．概率准确地反映随机现象的内在规律，往往是未知的；频率是通过随机现象反映其内 在规律，试验后，便是己知的。 例如，投篮试验，投中的概率是未知的，但若进行 10 次投篮，投中 8 次，则投中的概 率是未知的，投中的频率为 0.8 2．概率是事件发生的可能性大小的量度，不随试验次数的变化而变化，只要条件不变， 每次试验中某事件发生的概率都是一样的；而频率随试验次数的变化而变化，具有随 机性。 例如，赌徒心理：前几次赌博都输了，后面赢的希望较大；超生的孕妇，可能认为前 几个孩子都是女孩，后面生男孩的希望应该较大。这些观点都是错误的，其实概率是 一样的。 3．随着试验次数的增大，频率呈现出稳定的趋势，围绕着概率波动，并随试验次数的无 限增大，频率以概率为极限，即 f (A) P(A) n → ， n → 所以，当试验次数 n 很大时，人们往往用频率 f (A) n 去近似代替概率 P（A）。 例如，定点投篮考试，教师往往要求每个学生投 10 次，若投中 8 次，则计 80 分，就是 这个道理。 三、小概率原则 小概率 ．．．事件在一次．．试验中是不会发生的。 这其实也是一个生活常识，例如，人们出门做事会遇到不测事故，但没有人在出门前考 虑这事。原因是：小概率事件不会发生。 说明： 1.“小概率事件”：概率必须很小，那么，究竟要小到什么程度？在体育统计中一般认 为在 0.05 以下为小。但在实际中，与具体问题有关。比如，买奖券，中奖概率很小，但人 们还是愿意试一试，碰碰“运气”。原因在于花钱不多，如果是 1000 元一张奖券，那些想中 奖的人便不会购买。对于生命悠关的事，则对小概率的要求会更高。例如，乘座飞机，尽管
出事的概率很小,但人们还是担心,有的购买保险人甚至写遗嘱。 2.“一次试验”:若多次试验,尽管是小概率事件,也很可能发生。比如,买奖券, 张中奖的可能性很小,但如果买很多,中奖的可能性会增大,如全部买下,则中奖可能性为 100%。 3.“原则”:这是个原则,不是定理,有人为规定的含义,存在犯错误的风险,但是犯 错误的概率又是小概率。所以人们共同遵循 结束部分: 总结总体与样本,概率与频率等基本概念,小概率原则的具体含义。 复习思考题: 1.为了考察一枚骰子出现点数的规律,掷骰子若干次,问统计总体是什么? 2.为了研究某人的百米跑水平,测其若干次百米跑成绩,问统计总体是什么? 3.举例说明,概率与频率的区别与联系 4.如何理解“小概率原则有出错的可能”? 教案二第七章第二节(3学时) 教学目的:通过本次课的教学,使学生掌握总体均数的假设检验思想和方法,即“4=40” 和“山1=2”的假设检验并能正确运用 教学内容:1.“=40”的假设检验 2.“H1=42”的假设检验 教学重点:1.检验统计量的构造 2.如何将实际问题转化为统计问题 教学难点:检验统计量的构造 教学内容的组织安排与教法 先根据上次课一开始提出的问题,提出统计问题并由此,根据假设检验的基本思想,与 学生一起构造检验统计量,得出检验步骤,再举例加以应用说明。 初学者的困难往往在于运用,因此,拟多举一些例题,并在例题中明确交待研究目的和 研究对象,尽量采用原始数据,讲解时,引导学生认真分析:通过总体将实际问题转化为统 计问题,从而采用相应的检验方法。 开始部分: 带学生一起简要复习假设检验的基本思想,并对上次课的复习思考题作简单分析,举 个关于“乒乓球质量检查”的例子,若产品的次品率被告知为 今抽测10个,如有 10000
出事的概率很小，但人们还是担心，有的购买保险人甚至写遗嘱。 2．“一次试验”：若多次试验，尽管是小概率事件，也很可能发生。比如，买奖券，一 张中奖的可能性很小，但如果买很多，中奖的可能性会增大，如全部买下，则中奖可能性为 100％。 3．“原则”：这是个原则，不是定理，有人为规定的含义，存在犯错误的风险，但是犯 错误的概率又是小概率。所以人们共同遵循。 结束部分： 总结总体与样本，概率与频率等基本概念，小概率原则的具体含义。 复习思考题： 1．为了考察一枚骰子出现点数的规律，掷骰子若干次，问统计总体是什么？ 2．为了研究某人的百米跑水平，测其若干次百米跑成绩，问统计总体是什么？ 3．举例说明，概率与频率的区别与联系 4．如何理解“小概率原则有出错的可能”？ 教案二 第七章第二节（3 学时） 教学目的：通过本次课的教学，使学生掌握总体均数的假设检验思想和方法，即“ = 0 ” 和“ 1 = 2 ”的假设检验并能正确运用。 教学内容：1．“ = 0 ”的假设检验 ２．“ 1 = 2 ”的假设检验 教学重点：１．检验统计量的构造 ２．如何将实际问题转化为统计问题 教学难点：检验统计量的构造 教学内容的组织安排与教法： 先根据上次课一开始提出的问题，提出统计问题并由此，根据假设检验的基本思想，与 学生一起构造检验统计量，得出检验步骤，再举例加以应用说明。 初学者的困难往往在于运用，因此，拟多举一些例题，并在例题中明确交待研究目的和 研究对象，尽量采用原始数据，讲解时，引导学生认真分析；通过总体将实际问题转化为统 计问题，从而采用相应的检验方法。 开始部分： 带学生一起简要复习假设检验的基本思想，并对上次课的复习思考题作简单分析，举一 个关于“乒乓球质量检查”的例子，若产品的次品率被告知为 10000 1 ，今抽测 10 个，如有
个次品,则认为次品率不止00如果10个中全为合格品,则没有理由否定原假设,“只 好”接受,该例可以帮助学生理解假设检验的思想,并能加深对“只好接受原假设”的理解 第七章假设检验 第二节总体均数的假设检验 =0的假设检验 现有正态总体N,a2),需要推断=? 下面分两种情况讨论 (一)已知,设O=O0 这种情况的检验方法上次课已进过,现再举一例 例7.1已知全国高校某年级男生百米跑成绩均数0=14.515,标准差o=0.715 为了比较某高校与全国高校的百米跑水平,现从该校随机抽测同年级男生15人的百米跑成 绩,数据如下: 15.214.714.214414.013.813.813.613.414.014.214.1 14.314.214.1 如果标准差不变,问该校的百米跑均数与全国高校有无显著差异? 解:根据研究目的,总体为:该高校同年级男生百米跑成绩的全体。百米跑成绩服从正 态分布,即正态总体NA,a3)。现欲推断4=0 1.原假设H0:4=H0 构造并计算检验统计量 X-014.13-14.51 A= 2.11 0. 3.对于a=0.01,l00=2.58,a=0.05时ta5 =1.96 4.结论:对a=0.05水平,差异显著 即该校的百米跑成绩均数与全国高校有显著差异。 (二)σ未知 总体N,a2),欲推断=0?与前面的基本思想一样 1.原假设H0:p
２个次品，则认为次品率不止 10000 1 ；如果 10 个中全为合格品，则没有理由否定原假设，“只 好”接受，该例可以帮助学生理解假设检验的思想，并能加深对“只好接受原假设”的理解。 第七章 假设检验 第二节 总体均数的假设检验 一、 = 0 的假设检验 现有正态总体 ( , ) 2 N ，需要推断 = 0 ? 下面分两种情况讨论 （一） 已知，设 = 0 这种情况的检验方法上次课已进过，现再举一例 例 7.1 已知全国高校某年级男生百米跑成绩均数 0 =14.515 ，标准差 0 = 0.715， 为了比较某高校与全国高校的百米跑水平，现从该校随机抽测同年级男生 15 人的百米跑成 绩，数据如下： 15.2 14.7 14.2 14.4 14.0 13.8 13.8 13.6 13.4 14.0 14.2 14.1 14.3 14.2 14.1 如果标准差不变，问该校的百米跑均数与全国高校有无显著差异？ 解：根据研究目的，总体为：该高校同年级男生百米跑成绩的全体。百米跑成绩服从正 态分布，即正态总体 ( , ) 2 N 0 。现欲推断 = 0 ？ １．原假设 H0 ： = 0 ２．构造并计算检验统计量 2 11 15 0 71 14 13 14 51 n x 0 0 . . . . = − − = − = ３．对于 = 0.01，u0.005 = 2.58 ， = 0.05 时 1.96 u0.025 = ４．结论：对 = 0.05 水平，差异显著 即该校的百米跑成绩均数与全国高校有显著差异。 （二） 未知 总体 ( , ), 2 N 欲推断 = 0 ？与前面的基本思想一样 １．原假设 H0 ： = 0