数据收集整理练习题
《数据收集整理》练习题
一、丁丁调查班里同学们最喜欢吃的水果，除了丁丁每位同学都选择了一张水果卡
片。
（1）数一数，填一填。会用“正”字记录数据。
（2）喜欢（）的人数最多，喜欢（）的人数最少。
（3）丁丁的班级一共有（）人。
二、数一数，填一填，答一答
（1
（2）回答问题。
①（）的个数最多，有（）个。
②（）的个数最少，有（）个。
③最多和最少的图形数量相差（）个。
算式：
三、下面的统计表记录的是二年级（1）班同学的课余生活情况：
1．二（1）班同学在课余时间喜欢（）的人最多。
2．课余时间喜欢打游戏机的人数比喜欢读课外书的多（）人。
3．你在课余时间喜欢（）。
4．看了上面的统计表，你有什么发现？想给同学们提那些建议？
（1）本班一共有（）人，喜欢（）季节的人数最多。（2）如果组织同学们去游玩，最好应安排在（）季节。
（3）你还能提出其他数学问题并解答吗？
第一课时 数据分段整理和统计教学设计
第一课时数据分段整理和统计教学设计 Teaching design of data segmentation and sta tistics in the first class
第一课时数据分段整理和统计教学设计 前言：小泰温馨提醒，数学是研究数量、结构、变化、空间以及信息等概念的一门学科，从某种角度看属于形式科学的一种，在人类历史发展和社会生活中，数学发挥着不可替代的作用，是学习和研究现代科学技术必不可少的基本工具。本教案根据数学课程标准的要求和针对教学对象是小学生群体的特点，将教学诸要素有序安排，确定合适的教学方案的设想和计划、并以启迪发展学生智力为根本目的。便于学习和使用，本文下载后内容可随意修改调整及打印。 第九单元统计与可能性 ⒈使学生经历收集整理和分析数据的简单统计过程，会根据实际情况，对一组数据分段进行整理，进一步认识条形统计图（一格表示多单位），能根据要求在方格纸上完成统计图。。 ⒉使学生进一步体会事件发生的可能性，进一步体验可能性和游戏规则的公平性，能辨别游戏规则是否公平，初步学会设计简单游戏的公平规则。 ３、使学生能综合运用已学过的统计知识、主动收集、整理日常生活中的一些简单数据，并能根据统计结果，分析、说明或解决一些简单的问题。 ４、使学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计观念，培养学生学习的兴趣和与人合作的态度。 教材第７０～８５页： １、在教学中用实际问题激活学生的经验，感受分段整理数
据的必要性，促进学生主动展开统计活动，并使学生初步学会用这样的统计方法去解决一些简单的实际问题。 ２、在教学中，引导学生通过观察，进一步认识条形统计图，让学生在读统计图的过程中，了解条形统计图表达数据的方法，以及它的结构和特征。 ３、在教学中，有意识让学生统计自己身边的事，进一步体会统计是日常生活中常用的数学方法，这样既有利于学生体验统计与生活的联系，又能使学生的统计观念得到发展。 ４、在教学中，注意设置一些具体的情境，让学生观察，分析、联系事件发生的可能性，进一步感受哪些游戏的规则的公平的，哪些游戏的规则是不公平的。 统计２课时游戏规则的公平性 1课时 练习八１课时 单元练习２课时 第一课时数据分段整理和统计 【教学内容】教材第７０～７４页。 【教学要求】 ⒈使学生掌握分段整理数据的方法，让学生经历统计的过程，能对统计结果作简单的分析，培养学生分析的能力。 【重点难点】 经历统计的过程
数据分析的常见方法
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率\回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的
面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)
面板数据分析简要步骤与注意事项（面板单位根检验—面板协整—回归分析） 面板数据分析方法： 面板单位根检验—若为同阶—面板协整—回归分析 —若为不同阶—序列变化—同阶建模随机效应模型与固定效应模型的区别不体现为R2的大小，固定效应模型为误差项和解释变量是相关，而随机效应模型表现为误差项和解释变量不相关。先用hausman检验是fixed 还是random，面板数据R-squared值对于一般标准而言，超过0.3为非常优秀的模型。不是时间序列那种接近0.8为优秀。另外，建议回归前先做stationary。很想知道随机效应应该看哪个R方？很多资料说固定看within，随机看overall，我得出的overall非常小0.03，然后within是53%。fe和re输出差不多，不过hausman检验不能拒绝，所以只能是re。该如何选择呢？ 步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993)很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al.(2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC法。Levin et al.(2002)指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250之间,截面数介于10～250之间)的面板单位根检验。Im et al.(1997)还提出了检验面板单位根的IPS法,但Breitung(2000)发现IPS法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。 其中LLC-T、BR-T、IPS-W、ADF-FCS、PP-FCS、H-Z分别指Levin,Lin&Chu t*
数据分段整理和统计练习题及答案
2019数据分段整理和统计练习题及答案 第1课时数据分段整理和统计 不夯实基础，难建成高楼. 1. 下面是四(2)班女生身高记录单.(单位：cm) 先用画“正”字的方法整理这个班女生身高分布状况，再把整理的结果填入统计表. 身高(cm) 人数 140及以下 141～144 145及以上 四(2)班女生身高情况统计表 身高(cm) 140及以下141～144 145及以上 人数 这个班女生身高在( )厘米范围内的人数最多，这个班女生的平均身高大约是( )厘米(保留整厘米数). 重点难点，一网打尽. 2. 四(1)班上学期数学期末考试成绩如下： 学号分 数 学 号 分 数 学 号 分 数 学 号 分 数 1 88 8 9 2 15 89 22 96
2 86 9 94 16 9 3 23 54 3 90 10 100 17 97 2 4 78 4 8 5 11 99 18 99 25 89 5 79 12 98 19 100 2 6 87 6 96 13 96 20 79 2 7 98 7 92 14 97 21 65 28 68 (1) 分数段人数 100 80-99 60-79 60分以下 (2)四(1)班上学期数学期末考试成绩统计表 年月 分数段合计100 80-99 60-79 60分 以下 人数 (人) (3)从上面的统计表中你知道了什么？ 举一反三，应用创新，方能一显身手！ 3. 下面是任意抽取的四年级某班20名学生的体重记录单.(单位：kg)
(1)根据上面的数据填写下面的统计表. 四年级某班20名学生体重统计表 年月 (2)人数最多的是( )kg 范围内的人，这20名学生的平均体重大约是( )kg.(保留整千克数.) (3)你的体重在哪一段？你对自己现在的体重评价是什么？
《数据的分段整理》说课设计—获奖说课稿
---------------------------------------------------------------最新资料推荐------------------------------------------------------ 《数据的分段整理》说课设计—获奖说课稿 《数据的分段整理》说课设计一、说教材数据的分段整理是苏教版小学数学四年级上册第九单元《统计与可能性》中的内容。 分段整理数据是基本的统计活动，在第一学段，学生已经能够按统计对象的某些属性，如品种、形状、颜色、用途进行分类统计。 本单元继续教学把一组数据按大小分成若干段进行统计，并把统计获得的数据填入相应的统计表里。 本课时是初步教学分段统计数据，所以例题和习题都明确了数据以及各段的数值范围，不要求学生独立设计分段。 本课时内容主要是数据的分段整理。 教材通过创设学校准备为鼓号队员购买服装，想请全体学生出谋划策的教学情境，引出怎样购买鼓号服这一学习任务。 使学生能想到要按身高数据分段整理，感受分段整理的必要性。 然后引导学生自主分段整理数据，完成统计表，分析整理后的数据，根据分析结果解决实际问题。 《数学课程标准》指出，教师不应只做教材忠实的实施者，而应该做教材的开发者和建设者，要学会创造性地使用教材。 为了更加贴近每个学生生活经历，让学生有话可说，我对教 1 / 4
材进行了重新开发，把购买鼓号队服改为购买校服。 围绕购买校服而产生的一系列问题，引导学生经历收集数据分段整理制作统计表分析数据的全过程，而学习重点放在分段整理数据上，整理的方法采用多种方法，在交流比较的过程中逐步优化，突出画正字的方法，得到的数据仍然采用单式统计表描述。 所以教学中应突出数据分段的必要性、分段方法以及如何分段整理，使学生在活动中掌握这部分知识，形成相关的统计技能。 为今后更进一步学习统计图表、概率等知识打好基础。 淘课件网二、说学情四年级的学生由于在第一学段中对数据统计过程已有所体验，并学会了一些简单的收集，整理和描述数据的方法，能根据统计结果回答一些简单的问题。 在此基础上，再次经历统计过程，让学生进一步体会收集和整理数据的必要性，感受统计是解决问题的方法之一。 根据小学儿童好动、注意力容易分散、求知欲强等心理特征，在教学中，我注重创设与学生生活的环境、知识背景密切相关的，又是学生感兴趣的学习情境。 从学生熟悉的事物出发，有效地组织、引导学生进行观察、交流、反思等活动，并使全体学生参与到实践活动之中。 三、说教法与学法《数学课程标准》指出，数学教学是数学活动的教学，是师生之间、学生之间交往互动与共同发展的过程。 传统的严格意义上的教师教和学生学，应该不断让位于师生互
数据分析-分布类别
各种分布 泊松分布 Poisson分布，是一种统计与概率学里常见到的离散概率分布。 泊松分布的概率函数为： 泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积、单位体积)内随机事件的平均发生率。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。 泊松分布的期望和方差均为 特征函数为： 泊松分布与二项分布 当二项分布的n很大而p很小时，泊松分布可作为二项分布的近似，其中λ为np。通常当n≧10,p≦0.1时，就可以用泊松公式近似得计算。 事实上，泊松分布正是由二项分布推导而来的。 泊松分布可作为二项分布的极限而得到。一般的说，若 ,其中n很大， p很小，因而不太大时，X的分布接近于泊松分布。这个事实有时可将较难计算的二项分布转化为泊松分布去计算。 应用示例 泊松分布适合于描述单位时间（或空间）内随机事件发生的次数。如某一服务设施在一定时间内到达的人数，电话交换机接到呼叫的次数，汽车站台的候客人数，某放射性物质发射出的粒子，机器出现的故障数，自然灾害发生的次数，一块产品上的缺陷数，显微镜下单位分区内的细菌分布数等等。 卡方分布 卡方分布( 分布)是概率论与统计学中常用的一种概率分布。n 个独立的标准
正态分布变量的平方和服从自由度为n 的卡方分布。卡方分布常用于假设检验和置信区间的计算。 若n个相互独立的随机变量ξ?、ξ?、……、ξn ，均服从标准正态分布（也称独立同分布于标准正态分布），则这n个服从标准正态分布的随机变量的平方和构成 一新的随机变量，其分布规律称为卡方分布（chi-square distribution），即分布（chi-square distribution），其中参数n称为自由度。正如正态分布中均值或方差不同就是另一个正态分布一样，自由度不同就是另一个分布。记为或者。 卡方分布与正态分布 卡方分布是由正态分布构造而成的一个新的分布，当自由度n很大时，分布 近似为正态分布。对于任意正整数x，自由度为 k的卡方分布是一个随机变量X 的机率分布。 期望和方差 分布的均值为自由度n，记为E( ) = n。分布的方差为2倍的自由度(2n)，记为D( ) = 2n。 均匀分布 均匀分布（Uniform Distribution）是概率统计中的重要分布之一。 顾名思义，均匀，表示可能性相等的含义。 (1) 如果，则称X服从离散的均匀分布。 (2) 设连续型随机变量X的概率密度函数为，则称随机变
面板数据分析简要步骤与注意事项(面板单位根—面板协整—回归分析)(2)
面板数据分析简要步骤与注意事项 （面板单位根—面板协整—回归分析）步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验） 按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。这种情况称为称为虚假回归或伪回归（spurious regression）。他认为平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后，剩余的序列为零均值，同方差，即白噪声。因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无。 因此为了避免伪回归，确保估计结果的有效性，我们必须对各面板序列的平稳性进行检验。而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验。首先，我们可以先对面板序列绘制时序图，以粗略观测时序图中由各个观测值描出代表变量的折线是否含有趋势项和（或）截距项，从而为进一步的单位根检验的检验模式做准备。 单位根检验方法的文献综述：在非平稳的面板数据渐进过程中,Levin andLin(1993) 很早就发现这些估计量的极限分布是高斯分布,这些结果也被应用在有异方差的面板数据中,并建立了对面板单位根进行检验的早期版本。后来经过Levin et al. (2002)的改进,提出了检验面板单位根的LLC 法。Levin et al. (2002) 指出,该方法允许不同截距和时间趋势,异方差和高阶序列相关,适合于中等维度(时间序列介于25～250 之间,截面数介于10～250 之间) 的面板
单位根检验。Im et al. (1997) 还提出了检验面板单位根的IPS 法,但Breitung(2000) 发现IPS 法对限定性趋势的设定极为敏感,并提出了面板单位根检验的Breitung 法。Maddala and Wu(1999)又提出了ADF-Fisher和PP-Fisher面板单位根检验方法。 由上述综述可知，可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin & Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程，lm Pesaran & Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程，Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。 有时，为了方便，只采用两种面板数据单位根检验方法，即相同根单位根检验LLC（Levin-Lin-Chu）检验和不同根单位根检验Fisher-ADF检验（注：对普通序列（非面板序列）的单位根检验方法则常用ADF检验），如果在两种检验中均拒绝存在单位根的原假设则我们说此序列是平稳的，反之则不平稳。 如果我们以T（trend）代表序列含趋势项，以I（intercept）代表序列含截距项，T&I代表两项都含，N（none）代表两项都不含，那么我们可以基于前面时序图得出的结论，在单位根检验中选择相应检验模式。 但基于时序图得出的结论毕竟是粗略的，严格来说，那些检验结构均
数据的分段整理
? 数据的分段整理 ? 教学内容：教科书第70-74页。 ? 教学目标： ? 1、让学生经历整理和分析数据的简单的统计过程，学会根据实际情况对一 组数据分段进行整理。 ? 2、让学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计观念， 培养学习的兴趣。 ? 教学重点：分段整理数据。 ? 学生过程： ? 一、导入新课 ? 1、谈话：今天同学们穿了校服，真漂亮，感觉很整齐，你们的校服是什么 时候做的？ ? 2、请同学们回忆一下，在我们做校服之前都了哪些准备工作？（测量身高、 胸围等） ? 做的这些准备工作就是我们在做校服之前的收集数据。（板书：收集数据）? 3、老师与你们的班主任联系了一下，把你们的身高制成了这张四（1）班 学生身高记录单。 ? 4、出示学生身高记录单。 ? 二、教学新课 ?
1、提问：从这张身高记录单上你知道了什么？ ? 提问：从图片上你收集到哪些信息？ ? 2、提问：根据厂家提供的型号，想一想接下来我们要做什么工作？（统计 适合穿小号、中号、大号校服的各有多少人） ? 谈话：为了弄清适合穿大、中、小三种型号服装的和有多少人，就需要对记录单上的数据分段整理。（板书：分段整理） ? 谈话：你们准备用什么方法来分段整理数据呢？请发表意见。 ? 你们认为哪种记录方法比较好，为什么？ ? 3、各小组汇报统计结果。 ? 4、提问：服装厂看到这张统计表，会明白哪些问题？ ? 谈话：这就是分析数据（板书：分析数据） ? 5、回顾统计过程：回想一下刚才我们是如何来解决购买校服的问题的？我 们经历了一个怎样的统计过程？ ? 三、组织练习 ? 谈话：刚才我们利用统计解决了定做校服的实际问题，统计在我们的现实生活中运用是很普遍的。 ? 1、做"想想做做"第1题。 ? （1）让学生自己完成统计表。 ? （2）交流分段统计的结果。 ? （3）提问：你是怎样分段处理数据的？对分析统计结果你有什么看法？
统计——分段整理数据_教案教学设计
统计——分段整理数据 教学内容:四年级上册第70页～第74页. 教学目标: 1.使学生经历简单的收集,整理,分析数据的统计过程,初步学会根据实际情况,对一组数据进行分段整理和统计. 2.培养学生在学习过程中能根据学习内容合作学习和独立学习的能力,及自主选择解决问题方法的能力. 3.进一步体会统计在日常生活中的应用,增强用统计方法解决实际问题的意识,发展统计观念,培养学习的兴趣和与人合作的态度. 教学重点:根据学习内容自主选择是合作学习还是独立学习及选择学习方法. 课前准备:课件 教学过程: 一,创设情境,提出问题. 第一层次 谈话:梅峰小学下个月要参加一次鼓号比赛,她们最近一直在坚持训练,很想在这次鼓号比赛中获胜,但是比赛竞争的激烈程度是可想而知的,请大家一起帮忙出出主意,想一想她们该为这次鼓号比赛做些什么准备工作,才能顺利获胜呢 承接:刚才有同学提到要统一服装,这个主意不错,跟老师想到一块去了. 提问:梅峰小学准备给鼓号队统一购买服装,购买服装时又要考
虑什么问题呢这些信息你看得懂吗从这些信息中你知道了什么追问:如果你是鼓号队员,你应该选择哪一种鼓号服呢为什么 第二层次 谈话:同学们真聪明,会根据自己的身高来选择合适的服装.那怎样才能知道梅峰小学鼓号队每种服装各要购买多少套呢 这是鼓号队员的身高(出示学校鼓号队员身高表格),这1号队员,他又应该选择哪一套服装比较合适呢为什么呢那2号队员呢3号呢4号呢 追问:我们要把鼓号队员的身高分成几段来统计(3段)是哪三段呢 (设计意图:创设符合学生生活实际的问题情境,激发了学生学习的兴趣,让学生感受到数学就在身边,使学生不知不觉融于情境当中,参与观察,表达,思考等数学活动,同时为下面的探究活动提供良好的学习情境.) 二,合作交流,探索统计方法 探究:每一段分别有多少人呢你打算用什么方法来收集每一段的数据呢请同学们小小组合作,用画"正"字的方法来整理每一段的数据,填写在记录单中.最后,根据记录单,完成统计表.当然,同学们在整理的时候应该注意合理分工,一位同学来报身高,再安排一位同学负责记录和整理,最后,要对记录和整理的过程进行检验. (学生同桌合作进行统计) 汇报:哪一个小组愿意把你们整理的方法,以及得到的结果到上
最新 面板数据的自适应Lasso分位回归方法的统计分析-精品
面板数据的自适应Lasso分位回归方法 的统计分析 一、引言 面板数据模型是当前学术界讨论最多的模型之一。传统的面板数据模型实际上是一种条件均值模型，即讨论在给定解释变量的条件下响应变量均值变化规律。这种模型的一个固有缺陷是只描述了响应变量的均值信息，其他信息则都忽略了。然而，数据的信息应该是全方位的，这种只对均值建模的方法有待改进。Koenker等提出的分位回归模型是对均值回归模型的一种有效改进，该模型可以在给定解释变量后对响应变量的任意分位点处进行建模，从而可以从多个层次刻画数据的分布信息[1]。同时，分位回归的参数估计是通过极小化加权残差绝对值之和得到，比传统均值回归模型下二次损失函数获得的最小二乘估计更为稳健[2]。 对于简单的线性模型，与分位回归方法相对应的参数点估计、区间估计、模型检验及预测已经有很多成熟的研究结果，但有关面板数据模型的分位回归方法研究文献还不多见。Koenker对固定效应的面板数据模型采用带Lasso惩罚的分位回归方法，通过对个体固定效应实施L1范数惩罚，该方法能够在各种偏态及厚尾分布下得到明显优于均值回归的估计，然而惩罚参数如何确定是该方法的一个难点[3]；罗幼喜等也提出了3种新的固定效应面板数据分位回归方法，模拟显示，这些新方法在误差非正态分布情况下所得估计优于传统的最小二乘估计和极大似然估计，但新方法对解释变量在时间上进行了差分运算，当解释变量中包含有不随时间变化的协变量时，这些方法则无法使用[4]；Tian等对含随机效应的面板数据模型提出了一种分层分位回归法，并利用EQ算法给出模型未知参数的估计，但该算法只针对误差呈正态分布而设计，限制了其应用范围[5]。以上文献均是直接从损失函数的角度考虑分位回归模型的建立及求解；Liu等利用非对称拉普拉斯分布与分位回归检验损失函数之间的关系，从分布的角度建立了含随机效应面板数据的条件分位回归模型，通过蒙特卡罗EM算法解决似然函数高维积分问题[6]；Luo等则在似然函数的基础上考虑加入参数先验信息，从贝叶斯的角度解决面板数据的分位回归问题，模拟显示，贝叶斯分位回归法能有效地处理模型中随机效应参数[7]；朱慧明等也考虑过将贝叶斯分位回归法应用于自回归模型，模拟和实证显示该方法能有效地揭示滞后变量对响应变量的位置、尺度和形状的影响[8]。 然而，上述方法均不能对模型中自变量进行选择，但在实际的经济问题中，人们在建立模型之前经常会面临较多解释变量，且对哪个解释变量最终应该留在模型中没有太多信息。如果将一些不重要的噪声变量包含在模型之中，不仅会影响其他重要解释变量估计的准确性，也会使模型可解释性和预测准确性降低。Park等在研究完全贝叶斯分层模型时提出了一种新的贝叶斯Lasso方法，通过假定回归系数有条件Laplace先验信息给出了参数估计的Gibbs抽样算法，这一工作使得一些正则化的惩罚方法都能够纳入到贝叶斯的框架中来，通过特殊的先验信息对回归系数进行压缩，该方法能够在估计参数的同时对模型中自变量进行选择[9-10]。Alhamzawi等将贝叶斯Lasso方法引入到面板数据分位回归模型中来，使得在估计分位回归系数的同时能够对模型中重要解释变
统计(分段整理数据)
课题：统计（分段整理数据）P70---74 教学目标：1、使学生经历收集、整理和分析数据的简单统计过程，会根据实际情况，对一组数据分段进行整理。 2、使学生意识到统计是日常生活中解决问题的一种方法，发展统计的观念，培养学习的兴趣和与人合作的态度 教学重点：分段整理数据 教学难点:分段整理数据 教学准备：挂图、课件 教学时间：2009年 11月6 日
板书设计： 收集数据 分段整理 填统计表
分析结果 课后反思： 1）这节复式条形统计图是在单式条形统计图的基础上进行教学的，对本课的学习，实际上是对单式条形统计图的相关知识进行巩固与扩充。因此选择贴近学生熟悉、感兴趣的生活情境作为开展统计活动的素材；让学生体验收集、整理数据之后，在分析数据中能有话说，是本课教学的一个重点所在。我选择以学生最喜欢收看的电视节目这个素材虽然相对于教材提供的“城镇人口情况”更为熟悉，但在实际教学中，学生对这个调查结果的分析没有达到可以让他们侃侃而谈的效果， 这个“熟悉”似乎没有占到丝毫的优势。 （2）在探索复式条形统计图的绘制方法这个环节上，我是牵制着学生一步步走入自己预设的环节。这里是否可以放手让学生通过小组合作，自行去探索复式条形统计图的绘制。因为在原先他们已经有了单式统计表——复式统计表的学习模式，也应该完全具备了自主去探究的能力，这样会留给他们一个更广阔的空间。 （3）在各教学环节之间不是很紧凑，显得很松散，而且在新授也好，应用巩固也好，一直以“制图——读图——分析”这样一个模式贯穿始终，缺乏了新意，有些环节也会不可避免地产生“水过地皮湿”的现象，加上自己不能很好地驾驭学生的课堂组织教学，致使在每个反馈教学上有“走过场”的感觉，对学生的关注不够。 因此我觉得在每个环节之间教师对纪律的重整,组织是非常的有必要的,应激活他们的思维状态,可以鼓励,肯定当前的表现,以吸引的语言让学生对接下来的学习产生学习欲望,从而激发学生的学习热情。
数据分段整理和统计_教案教学设计
数据分段整理和统计 教学内容：国标版四级年级上册教科书第70－７４页。教学目标： 1、使学生在解决现实问题的过程中感受分段整理数据进行统计是解决问题的重要方法，感受分段整理数据的必要性。 2、在经历收集、整理和分析数据的过程中，体验画正字法整理数据的优越性。会根据实际情况，用画正字法对一组数据分段进行整理，初步学习对统计结果进行分析。 3、使学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计思想，培养学习的兴趣和与人合作的态度。教学过程：一、导入新课1、师：我们做的测量身高这个准备工作就是我们在做校服之前的收集数据。（板书：收集数据）2、师：你们当初的身高记录单，老师还替你们保留着呢。3、出示学生身高记录单。 4、师：有谁能告诉我你们在换新服之前，老师为什么要给你们每一个人都测量一下身高呢？（根据身高，每一个人就可以选择不同大小的校服。）二、教学新课1、你如果是服装厂的工人师傅，你将怎样解决这个问题呢？（把身高差一多高的人，统一成一种型号，这样做几个型号就行了。）2、你准备把全班的校服分成几种型号呢？（大号、中号、小号）3、老师现在想把你们的校服的型号这样确定一下，你们认为老师的这样的确定合适吗？身高120~129cm的适合穿小号，身高130~139cm的适合穿中号，身高140~155cm的适合穿大号。4、那么现在有办法知道我们班上大、中、小号的校服各要订做多少套吗？可以前后四人小组
讨论一下。5、用画正字法完成数据统计！汇报：哪一个小组愿意把你们整理的方法，以及得到的结果到上面交流一下？（学生上台利用实物投影进行交流）启发：刚才有的小组是用打勾（画竖线、画正字、数数）的方法来进行整理数据的，在这些方法当中，你最喜欢哪一种方法呢？（画正字）为什么呢？今后，同学们在统计数据的时候就可以用自己最喜欢的方法来进行整理。追问：我们能不能把你们这些打勾或是画正字等等的记录单直接交给服装厂呢？还应该怎么办？（板书：制成统计表）月日身高（cm）合计120~129130~139140~159人数9、学生动手完成统计表表中的“合计”起了什么作用？（①反应总人数②检验分段整理的数据有无错误）追问：这张统计表还缺点什么？给这个统计表起人什么名字呢？当然日期不要忘记写了。10：现在我们已经完成了我们班同学身高情况统计表，通过这张表格你能知道哪些信息？11：服装厂的工人师傅如果看到了这张统计表后，会明白哪些问题？（每种型号的校服要做多少套，一共要做多少套校服。）谈话：服装的工人师傅通过这张统计表知道了每种型号的校服要做多少套，一共要做多少套校服，这个过程就是分析数据。回顾交流“分段整理数据”的方法与感受。师：现在请同学们回想一下，我们刚才是如何解决购买校服的问题的，我们经历了一个怎样的统计过程？（①收集数据②分段整理③制成统计表④分析数据）你能不能举出一些日常生活中的例子，也用到了“数据的分段整理”（学生举例）三、运用统计方法，解决实际问题。书71页想想做做11、学生自己完成统计表。2、流分段统计的结果。3、问：这道题把数据分成了几段？看
《数据的分段整理》说课稿
《数据的分段整理》说课稿 《数据的分段整理》说课稿 一、说教材 数据的分段整理是苏教版小学数学四年级上册第九单元《统计与可能性》中的内容。分段整理数据是基本的统计活动，在第一学段，学生已经能够按统计对象的某些属性，如品种、形状、颜色、用途进行分类统计。本单元继续教学把一组数据按大小分成若干段进行统计，并把统计获得的数据填入相应的统计表里。本课时是初步教学分段统计数据，所以例题和习题都明确了数据以及各段的数值范围，不要求学生独立设计分段。本课时内容主要是数据的分段整理。教材通过创设学校准备为鼓号队员购买服装，想请全体学生出谋划策的教学情境，引出怎样购买鼓号服这一学习任务。使学生能想到要按身高数据分段整理，感受分段整理的必要性。然后引导学生自主分段整理数据，完成统计表，分析整理后的数据，根据分析结果解决实际问题。 《数学课程标准》指出，教师不应只做教材忠实的实施者，而应该做教材的开发者和建设者，要学会创造性地使用教材。为了更加贴近每个学生生活经历，让学生有话可说，我对教材进行了重新开发，把购买鼓号队服改为购买校服。围绕购买校服而产生的一系列问题，引导学生经历收集数据分段整理制作统计表分析数据的全过程，而学习重点放在分段整理数据上，整理的方法采用多种方法，在交流比较的过程中逐步优化，突出画正字的方法，得到的数据仍然采用单式统
计表描述。所以教学中应突出数据分段的必要性、分段方法以及如何分段整理，使学生在活动中掌握这部分知识，形成相关的统计技能。为今后更进一步学习统计图表、概率等知识打好基础。 二、说学情 四年级的学生由于在第一学段中对数据统计过程已有所体验，并学会了一些简单的收集，整理和描述数据的方法，能根据统计结果回答一些简单的问题。在此基础上，再次经历统计过程，让学生进一步体会收集和整理数据的必要性，感受统计是解决问题的方法之一。 根据小学儿童好动、注意力容易分散、求知欲强等心理特征，在教学中，我注重创设与学生生活的环境、知识背景密切相关的，又是学生感兴趣的学习情境。从学生熟悉的事物出发，有效地组织、引导学生进行观察、交流、反思等活动，并使全体学生参与到实践活动之中。 三、说教法与学法 《数学课程标准》指出，数学教学是数学活动的教学，是师生之间、学生之间交往互动与共同发展的过程。传统的严格意义上的教师教和学生学，应该不断让位于师生互教互学，彼此形成一个学习共同体。 根据教材内容的特点，结合学生实际，在教学中我灵活采用谈话法、观察法、讨论法、练习法等多种教学方法。引导学生通过搜集全班同学的身高数据、根据服装型号分段、用画正字等方法整理、绘制统计表、利用统计数据到服装厂定做校服等。用统计方法解决问题。
数据分段整理和统计
数据分段整理和统计 教学目的： 1、让学生经历整理和分析简单的统计过程，学会根据实际情况对一组数据进行分段整理： 2、让学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计观念，培养学习的兴趣； 教学重难点： 分段整理数据 教学准备： 投影； 教学过程： 一、导入新课 1、马上要过新年了，家长要给同学们做或者买新的衣服了，你喜欢吗？ 要做新衣服之前，应该做哪些准备工作呢？（测量身高、胸围等） 师：做的这些准备的工作就是收集数据（板书） 2、各位同学经过体检，知道了自己的身高，张老师把大家的身高制成了这张四（1）班学生身高记录单。 二、教学新课 1、从这张身高记录单上你们知道了什么？ （知道了四1班学生总数和每个学生的身高） 如果要做校服的话，能做成型号都一样的吗？学生讨论； 可以做成大、中、小三种型号的，投影：小号（120—129厘米），中号（130—139厘米），大号（140—149厘米） 提问：从图片上你收集到哪些信息？ 2、根据厂家提供的型号，接下来我们应该做些什么工作呢？ 3、引导学生分段整理数据； 你准备怎样分段整理数据呢？交流讨论； 4、以小组为单位，用画“正”字的方法为优选（用数数，其他的符号也可以）。 5、各小组汇报统计的结果； 6、引导学生制作统计表，明确合计栏中的合计是什么意思，并完整地制作统计表； 7、交流：通过统计表，你明白了什么？（板书：分析数据）又是如何进行统计的呢？（收集数据、分段整理、制作统计表、分析数据） 三、组织练习
1、做71页“想想做做”第1题 （1）让学生自己完成统计表； （2）交流分段统计的结果； （3）提问：你是怎样分段整理数据的？对分析结果你有什么看法？ 2、做72叶第2、3题； （1）学生自己阅读，教育学生数学也需要阅读； （2）你知道了什么？独立完成，全班交流统计的结果； （3）看了两张统计表，你有什么想法？在小组中交流； 四、总结质疑：你有什么收获？ 课外实践作业： 收集11月1日到11月31日某一项具体的数据，让学生制成统计表；
苏教版四年级数学数据分段整理和统计
苏教版四年级数学——数据分段整理和统 计 教学目标： 1、使学生在解决现实问题的过程中感受分段整理数据进行统计是解决问题的重要方法，感受分段整理数据的必要性。 2、在经历收集、整理和分析数据的过程中，体验画正字法整理数据的优越性。会根据实际情况，用画正字法对一组数据分段进行整理，初步学习对统计结果进行分析。 3、使学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计思想，培养学习的兴趣和与人合作的态度。 教学过程： 一、导入新课 1、师：我们做的测量身高这个准备工作就是我们在做校服之前的收集数据。 （板书：收集数据） 2、师：你们当初的身高记录单，老师还替你们保留着呢。 3、出示学生身高记录单。 4、师：有谁能告诉我你们在换新服之前，老师为什么要给你们每一个人都测量一下身高呢？ （根据身高，每一个人就可以选择不同大小的校服。） 二、教学新课 1、你如果是服装厂的工人师傅，你将怎样解决这个问题呢？
（把身高差一多高的人，统一成一种型号，这样做几个型号就行了。） 2、你准备把全班的校服分成几种型号呢？（大号、中号、小号） 3、老师现在想把你们的校服的型号这样确定一下，你们认为老师的这样的确定合适吗？身高120~129cm的适合穿小号，身高130~139cm的适合穿中号，身高140~155cm的适合穿大号。 4、那么现在有办法知道我们班上大、中、小号的校服各要订做多少套吗？可以前后四人小组讨论一下。 5、用画正字法完成数据统计！ 汇报：哪一个小组愿意把你们整理的方法，以及得到的结果到上面交流一下？ （学生上台利用实物投影进行交流） 启发：刚才有的小组是用打勾（画竖线、画正字、数数）的方法来进行整理数据的在这些方法当中，你最喜欢哪一种方法呢？（画正字）为什么呢？今后，同学们在统计数据的时候就可以用自己最喜欢的方法来进行整理。 追问：我们能不能把你们这些打勾或是画正字等等的记录单直接交给服装厂呢？还应该怎么办？ （板书：制成统计表）月日 身高（cm）合计120~129130~139140~159
《数据的分段整理》教学设计
数据的分段整理 坂中中心校吴凤珠 设计理念： 在信息社会里，数据日益成为一种重要的信息，如何收集数据，整理数据、分析数据已成为每个公民的基本素质。数学课程标准中将统计与概率作为数学教育的一个领域，这足以说明它的教育价值。本节课我本着“扎实，有效”的原则，在教学过程中采用“创设情境，提出问题——引导参与，探究方法——优化思维，引导反思——实践运用，解决生活中的问题”的模式，使学生在现实的情境中体会分段是常用的处理数据的方法。 教学内容： 苏教版小学数学四年级上册教科书第70~74 页。 教材解读： “数据的分段整理”是苏教版小学数学四年级上册第九单元《统计与可能性》中的内容。分段整理数据是基本的统计活动，在第一学段，学生已经能够按统计对象的某些属性，如品种、形状、颜色、用途……进行分类统计。本单元继续教学把一组数据按大小分成若干段进行统计，并把统计获得的数据填入相应的统计表里。本课时是初步数学分段统计数据，所以例题和习题都明确了把数据以及各段的数值范围，不要求学生独立设计分段。 学情分析： 1 、已有基础 学生在以前的学习中已经积累了一定的统计活动经验，在一年级（上册）学会了分一分、数一数的收集和整理数据的方法，在一年级（下册）学会了分类用
符号记录信息，在三年级又学会了画“正”字的方法统计数据，这些方法都可以用到本单元的分段统计中来。这些可以迁移的“经验” ，为学生自主探索数据分段的方法提供了可能。 2、可能存在的问题在分段整理数据时，学生可能会出现遗漏、重复的现象。 教学目标 1、使学生在解决现实问题的过程中感受分段整理数据进行统计是解决问题的重要方法，感受分段整理数据的必要性。 2、在经历收集、整理和分析数据的过程中，体验画“正”字法整理数据的优越性。会根据实际情况，用画“正”字法对一组数据分段进行整理，初步学习对统计结果进行分析。 3、使学生进一步增强用统计的方法解决实际问题的意识，发展统计思想，培养学生的兴趣和与人合作的态度。 4、结合统计，对学生进行环境保护教育，提高学生保护环境的意识。教学重点： 分段整理数据并进行统计 教学难点： 引导学生通过合作讨论找到可行的解决问题的方法。 教具： 每桌四张记录单，多媒体课件等。 教学过程： 、谈话导入：师：同学们，你们知道我们学校在11月份将会举行什么重大的活动吗？ 生：11月份在学校举办第十届体育艺术节。 师：为迎接第十届体育艺术节同学们会做哪些准备呢？ （锻炼身体，宣传口号等） 师：为了迎接第十届体育艺术节，老师建议大家努力锻炼身体，提高身体素质。老师想更清楚地了解同学们的身体素质情况，从体育老师那里拿到了上周同学们立定跳远测验的成绩记录单。大家想了解一下
四年级数学数据分段整理和统计练习题(附答案)
不夯实基础，难建成高楼。 1. 下面是四(2)班女生身高记录单。(单位：cm) 先用画“正”字的方法整理这个班女生身高分布状况，再把整理的结果填入统计表。 身高(cm) 人数 140及以下 141～144 145及以上 四(2)班女生身高情况统计表 身高(cm) 140及以下 141～144 145及以上 人数 这个班女生身高在( )厘米范围内的人数最多，这个班女生的平均身高大约是( )厘米(保留整厘米数)。 重点难点，一网打尽。 2. 四(1)班上学期数学期末考试成绩如下： 学号分数学号分数学号分数学号分数 1 88 8 9 2 15 89 22 96 2 86 9 94 16 9 3 23 54 3 90 10 100 17 97 2 4 78
4 8 5 11 99 18 99 25 89 5 79 12 98 19 100 2 6 87 6 96 13 96 20 79 2 7 98 7 92 14 97 21 65 28 68 (1) 分数段人数 100 80-99 60-79 60分以下 (2)四(1)班上学期数学期末考试成绩统计 表 年月 分数段合计 100 80-99 60-79 60分以下 人数(人) (3)从上面的统计表中你知道了什么？ 举一反三，应用创新，方能一显身手！ 3. 下面是任意抽取的四年级某班20名学生的体重记录单。(单位：kg) (1)根据上面的数据填写下面的统计表。
四年级某班20名学生体重统计表 年月 (2)人数最多的是( )kg范围内的人，这20名学生的平均体重大约是( )kg。(保留整千克数。) (3)你的体重在哪一段？你对自己现在的体重评价是什么？ 9 统计与可能性 第1课时 1.表整理部分略。 5 7 4 141～144 142 2.(1)略(2)28 2 20 5 1 (3)略 3. (1)2 7 6 3 2 (2)25～29 31 (3)略
苏教版-数学-四年级上册-《分段整理数据并制作统计表》备课教案
分段整理数据并制作统计表 【教学目标】 1．使学生了解处理实际问题时把数据分段整理、统计的事实，能根据实际需要收集、分段整理并用统计表表示数据，初步学会对统计结果进行简单分析。 2．使学生经历在解决实际问题中分段处理数据的过程，体会分段整理、统计数据是解决一些实际问题的需要，积累统计的初步经验，培养简单的数据处理技能，发展数据分析观念。 3．使学生进一步体会统计在生活实际中的应用，形成用统计方法解决实际问题的意识；进一步培养学习的兴趣和与人合作的态度。 【教学重点】 数据的分段整理和统计。 【教学难点】 分段后整理原始数据的方法^ 【教学准备】 学生分为若干小组。 【教学过程】 一、呈现问题，导入新课 1．呈现问题。 出示例2和鼓号队图片，让学生读题。 提问：例题讲述的什么事情，要解决什么问题？ 2．引人新课。 引导：每种服装各要购买多少套，要用什么办法解决呢？同桌互相讨论讨论。 交流：解决这个问题你想到了什么办法？说说你是怎样想的。 指出：鼓号队服装分大、中、小号，鼓号队员要按自己的身高购买队服，所以需要收集每人的身高，统计适合穿大、中、小号服装的人数各有几人。这就是我们今天要解决的新问题。（板书：问题） 二、呈现数据，分段整理 1．呈现数据。 出示：梅峰小学鼓号队一共有32个队员，老师让每个队员测量了身高，并做好了记录。
这是他们的身高记录。（出示记录单，见教材） 2．分段整理、统计。 （1）讨论方法。 启发：现在要解决每种服装各买多少套的问题，需要怎样整理每人身高的数据呢？为什么要这样整理？ 说明：为了让每个队员的服装合适，我们要按服装型号把身髙分为130?139厘米、140?149厘米和150?159厘米三段整理，（结合板书：130?139，140?149，150?159）统计每段身高各有多少人，这就是数据的分段整理和统计。（板书课题） 追问：按130?139、140?149和150?159这三段整理记录单上每个身高数据，会不会有重复或遗漏的？为什么？ 指出：数据分段时，注意每段数据之间要连续，就不会发生数据重复和遗漏，比如第一段到139厘米，第二段就要从140厘米开始；第二段到149厘米，第三段就要从150厘米开始。 （2）整理、统计。 引导：你能按这三段分别整理、统计出各有多少人吗？自己先用画“正”字的方法在课本上整理这些身高数据；然后根据整理的结果，完成课本上身髙情况统计表。（学生整理、统计，教师巡视、指导） 交流：能说说你画“正”字整理的过程和结果吗？（交流按顺序整理、记录过程，呈现画“正”字整理的结果，有错的学生要注意指导整理顺序、方法） 追问：画“正”记录怎样做到不重复、不遗漏？（可以从1号起按顺序把每人身髙整理在相应的栏目里，或者一段一段地分别从1号起依次查找、记录，并在已经整理过的数据上做出记号） 交流：能把你的统计表交流一下吗？（呈现学生统计表，注意填写日期） 每一段的人数根据哪里的结果填写的，合计数表示什么意思？如果合计人数不是32，那说明什么问题？ 【设计说明：学生首次接触分段整理和统计，需要认识一些细节问题：一是数据分段要“连续”，不能重叠和间隔；二是整理方法要有“技术性”，以免发生错误；三是合计数要和原始数据相符。如果忽视这几点，可能会影响学生正确分段，也可能会发生数据重复或遗漏。为了帮助学生掌握这几个关节点，在讨论方法和独立整理后，都有比较详细的交流和指导。这似乎显得比较“啰唆”，但又是要关注的技能，一般可视班内学生认知能力灵活处理，原