内容正文:
独立性检验
7.3.1
首先是教学分析
1
复习回顾
建立模型
巩固练习
归纳总结
布置作业
7.3独立性检验
探索新知
教学目标:
1、通过对典型案例的探究,了解独立性检验的基本思想.
2、经历数据分析的过程和由实际问题建立模型的过程,体验数学建模的基本方法.
教学的重点与难点:
重点:独立性检验的统计意义及基本方法.
难点:独立性检验的基本思想.
学习目标
T A R G T E
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复习回顾
建立模型
巩固练习
归纳总结
布置作业
7.3独立性检验
探索新知
1.什么是对立事件?
2.什么是独立事件?独立事件的概率满足什么特点?
3.如果A和B两个事件相互独立,那么把其中一个换成它的对立事件是否仍然独立?
为不可能事件,为必然事件
两个事件发生与否互不影响,称这两个事件为相互独立事件;
P(AB)=P(A)P(B)
是,如:都是相互独立的。
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情境导入
探索新知
建立模型
巩固练习
归纳总结
布置作业
情景短剧
小杨帮爸爸
买烟
7.3独立性检验
7.3独立性检验
情境导入
探索新知
建立模型
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归纳总结
布置作业
有人说:吸烟有害健康!吸烟会引发肺癌.
另一些人说:吸烟不影响健康.理由是,有的吸烟老人却很长寿。
这两种观点哪个正确呢?
VS
建立模型
巩固练习
归纳总结
布置作业
有一个颠扑不破的真理,那就是当我们不能确定什么是真的时,我们就应该去探求什么是最可能的 。
——— 笛卡尔
7.3独立性检验
情境导入
探索新知
为了调查吸烟与患肺癌是否有联系,某机构随机调查了339人,得到了下表中的数据(单位:人)
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探索新知
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归纳总结
布置作业
7.3独立性检验
吸烟情况(B) 患肺癌情况(A)
患肺癌(A1) 不患肺癌(A2)
吸烟(B1) 43 162
不吸烟(B2) 13 121
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7.3独立性检验
一般的,假设有两个分类变量A和B,它们的取值分别为,其样本频数列联表(称为2×2列联表)为:
注: 都是相互对立事件,即。
A B
B1 B2
A1 a b
A2 c d
探索新知
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为了调查吸烟与患肺癌是否有联系,某机构随机调查了339人,得到了下表中的数据(单位:人)
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布置作业
7.3独立性检验
问题一:如何根据表中的统计数据判断患肺癌跟吸烟是否有关系,即它们是否独立?
吸烟情况(B) 患肺癌情况(A)
患肺癌(A1) 不患肺癌(A2)
吸烟(B1) 43 162
不吸烟(B2) 13 121
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患肺癌(A1) 不患肺癌(A2) 总计
吸烟(B1) 43 162 205
不吸烟(B2) 13 121 134
总计 56 283 339
吸烟人群中患肺癌的人所占百分比是:
不吸烟人群中患肺癌的人所占百分比是:
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布置作业
7.3独立性检验
等高条形图
由此我们不难发现吸烟和患肺癌有一定的关系,那我们有没有更为严谨的方法来证明吸烟和患肺癌存在关系呢?
患肺癌 吸烟 不吸烟 0 43 13 不患肺癌 吸烟 不吸烟 0 162 121 吸烟 不吸烟
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患肺癌(A1) 不患肺癌(A2) 总计
吸烟(B1)
不吸烟(B2)
总计
请同学们完成这个频率分布表。
1
问题二:假设患肺癌跟吸烟没有关系,即 A1与B1相互独立,请同学们根据表格中的数据分别计算一下
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P(),
患肺癌(A1) 不患肺癌(A2) 总计
吸烟(B1)
不吸烟(B2)
总计 1
P(),
我们可以得到什么结论?
P()
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7.3独立性检验
探索新知
根据表格中数据计算出的值是频率值,我们知道频率是概率的估计值,所以我们可以说频率近似等于概率。
解析:
由于与成立,
因为9.99%≠12.68%,并且相差比较大,所以我们说吸烟和患肺癌有关的可能性比较大。
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探索新知
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建立模型
巩固练习
归纳总