Bài học này thuộc chương trình Toán 11 Kết nối tri thức, tập trung vào việc tìm hiểu các số đặc trưng giúp mô tả và phân tích dữ liệu thống kê. Chúng ta sẽ đi sâu vào các khái niệm như trung bình cộng, trung vị, mốt, phương sai và độ lệch chuẩn.
Nắm vững lý thuyết này là nền tảng quan trọng để giải quyết các bài toán thực tế và chuẩn bị cho các kỳ thi Toán 11 sắp tới. Tusach.vn cung cấp tài liệu đầy đủ và dễ hiểu để bạn học tập hiệu quả.
1. Số trung bình của mẫu số liệu ghép nhóm
1. Số trung bình của mẫu số liệu ghép nhóm

Số trung bình của mẫu số liệu ghép nhóm kí hiệu là \(\overline x = \frac{{{m_1}{x_1} + ... + {m_k}{x_k}}}{n}\)
Trong đó, \(n = {m_1} + ... + {m_k}\) là cỡ mẫu và \({x_i} = \frac{{{a_i} + {a_{i + 1}}}}{2}\)(với \(i = 1,2,...,k\)) là giá trị đại diện của nhóm \({\rm{[}}{a_i};{a_{i + 1}})\).
2. Trung vị của mẫu số liệu ghép nhóm
Để tính trung vị của mẫu số liệu ghép nhóm, ta làm như sau:
Bước 1. Xác định nhóm chứa trung vị. Giả sử đó là nhóm thứ p: \({\rm{[}}{a_p};{a_{p + 1}})\).
Bước 2. Trung vị là \({M_e} = {a_p} + \frac{{\frac{n}{2} - \left( {{m_1} + ... + {m_{p - 1}}} \right)}}{{{m_p}}}.\left( {{a_{p + 1}} - {a_p}} \right)\)
Trong đó n là cỡ mẫu, \({m_p}\) là tần số nhóm p.
Với \(p = 1\), ta quy ước \({m_1} + ... + {m_{p - 1}} = 0\)
3. Tứ phân vị của mấu số liệu ghép nhóm
Để tính tứ phân vị thứ nhất \({Q_1}\) của mẫu số liệu ghép nhóm, trước hết ta xác định nhóm chứa \({Q_1}\), giả sử đó là nhóm thứ p: \({\rm{[}}{a_p};{a_{p + 1}})\). Khi đó,
\({Q_1} = {a_p} + \frac{{\frac{n}{4} - \left( {{m_1} + ... + {m_{_{p - 1}}}} \right)}}{{{m_p}}}.\left( {{a_{p + 1}} - {a_p}} \right)\)
Trong đó n là cỡ mẫu, \({m_p}\) là tần số nhóm p.
Với \(p = 1\), ta quy ước \({m_1} + ... + {m_{p - 1}} = 0\)
Để tính tứ phân vị thứ ba \({Q_3}\) của mẫu số liệu ghép nhóm, trước hết ta xác định nhóm chứa \({Q_3}\), giả sử đó là nhóm thứ p: \({\rm{[}}{a_p};{a_{p + 1}})\). Khi đó,
\({Q_3} = {a_p} + \frac{{\frac{{3n}}{4} - \left( {{m_1} + ... + {m_{_{p - 1}}}} \right)}}{{{m_p}}}.\left( {{a_{p + 1}} - {a_p}} \right)\)
Trong đó n là cỡ mẫu, \({m_p}\) là tần số nhóm p. Với \(p = 1\), ta quy ước \({m_1} + ... + {m_{p - 1}} = 0\)
Tứ phân vị thứ hai \({Q_2}\) chính là trung vị \({M_e}\).
4. Mốt của mẫu số liệu ghép nhóm
Để tìm mốt của mẫu số liệu ghép nhóm, ta thực hiện theo các bước sau:
Bước 1. Xác định nhóm có tần số lớn nhất (gọi là nhóm chứa mốt), giả sử là nhóm j: \({\rm{[}}{a_j};{a_{j + 1}})\).
Bước 2. Mốt được xác định là: \({M_o} = {a_j} + \frac{{{m_j} - {m_{j - 1}}}}{{\left( {{m_j} - {m_{j - 1}}} \right) + \left( {{m_j} - {m_{j + 1}}} \right)}}.h\)
Trong đó, \({m_j}\) là tần số của nhóm j (quy ước \({m_0} = {m_{k + 1}} = 0\)) và h là độ dài của nhóm.
Người ta chỉ định nghĩa mốt cho mẫu ghép nhóm có độ dài các nhóm bằng nhau. Một mẫu có thể không có mốt hoặc có nhiều hơn một mốt.
Mốt của mẫu số liệu ghép nhóm xấp xỉ cho mốt của mẫu số liệu gốc, nó được dùng để đo xu thế trung tâm của mẫu số liệu.

Trong thống kê, các số đặc trưng đo xu thế trung tâm đóng vai trò quan trọng trong việc tóm tắt và mô tả một tập dữ liệu. Chúng giúp chúng ta hiểu được giá trị điển hình hoặc trung tâm của dữ liệu đó. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về các số đặc trưng này trong chương trình Toán 11 Kết Nối Tri Thức.
Trung bình cộng là số đặc trưng đo xu thế trung tâm đơn giản nhất và phổ biến nhất. Nó được tính bằng tổng của tất cả các giá trị trong tập dữ liệu chia cho số lượng giá trị đó.
Công thức: x̄ = (∑xi) / n, trong đó:
Ví dụ: Cho tập dữ liệu: 2, 4, 6, 8, 10. Trung bình cộng là (2 + 4 + 6 + 8 + 10) / 5 = 6.
Trung vị là giá trị nằm ở giữa tập dữ liệu khi được sắp xếp theo thứ tự tăng dần hoặc giảm dần.
Ví dụ:
Mốt là giá trị xuất hiện nhiều nhất trong tập dữ liệu. Một tập dữ liệu có thể có một mốt (unimodal), nhiều mốt (multimodal) hoặc không có mốt nào (nếu tất cả các giá trị đều xuất hiện với tần số bằng nhau).
Ví dụ: Tập dữ liệu: 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6. Mốt là 5.
Phương sai đo lường mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh trung bình cộng. Nó được tính bằng trung bình cộng của bình phương độ lệch của mỗi giá trị so với trung bình cộng.
Công thức: σ² = (∑(xi - x̄)²) / n, trong đó:
Độ lệch chuẩn là căn bậc hai của phương sai. Nó cũng đo lường mức độ phân tán của dữ liệu, nhưng được biểu diễn bằng cùng đơn vị với dữ liệu gốc, giúp dễ dàng diễn giải hơn.
Công thức: σ = √σ², trong đó:
| Số Đặc Trưng | Công Thức | Mô Tả |
|---|---|---|
| Trung Bình Cộng | x̄ = (∑xi) / n | Giá trị trung bình của dữ liệu |
| Trung Vị | Giá trị giữa của dữ liệu đã sắp xếp | Giá trị chia tập dữ liệu thành hai phần bằng nhau |
| Mốt | Giá trị xuất hiện nhiều nhất | Giá trị phổ biến nhất trong dữ liệu |
| Phương Sai | σ² = (∑(xi - x̄)²) / n | Mức độ phân tán của dữ liệu xung quanh trung bình cộng |
| Độ Lệch Chuẩn | σ = √σ² | Căn bậc hai của phương sai, đo lường mức độ phân tán |
Hiểu rõ các số đặc trưng đo xu thế trung tâm là rất quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và đưa ra các kết luận chính xác. Tusach.vn hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những kiến thức cần thiết về chủ đề này trong chương trình Toán 11 Kết Nối Tri Thức. Hãy luyện tập thêm với các bài tập để nắm vững kiến thức nhé!
Tải sách PDF tại TuSach.vn mang đến trải nghiệm tiện lợi và nhanh chóng cho người yêu sách. Với kho sách đa dạng từ sách văn học, sách kinh tế, đến sách học ngoại ngữ, bạn có thể dễ dàng tìm và tải sách miễn phí với chất lượng cao. TuSach.vn cung cấp định dạng sách PDF rõ nét, tương thích nhiều thiết bị, giúp bạn tiếp cận tri thức mọi lúc, mọi nơi. Hãy khám phá kho sách phong phú ngay hôm nay!
Sách kỹ năng sống, Sách nuôi dạy con, Sách tiểu sử hồi ký, Sách nữ công gia chánh, Sách học tiếng hàn, Sách thiếu nhi, tài liệu học tập