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中心趋势度量

中心趋势度量
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2022-05-30 21:43
解析几何概率统计函数图像
①本范例演示了如何使用 GeoGebra 绘制并分析数据集的中心趋势度量，包括均值、中位数、四分位数等；②涉及的核心数学概念有均值、中位数、四分位数、箱线图、直方图、数据离散程度等；③作图要点——从下方『构造摘要』提炼用到了 Point, Sequence, mean, stdev, Median, Q1, Q3, DotPlot, BoxPlot 等命令和对象；④适合高中数学、统计学入门学习，用于理解数据分布特征和可视化。

GeoGebra 命令及参数

  1. Point(Segment[(-5, 1), (20, 1)]) → P
  2. Sequence(RandomBinomial[20, 0.35], a, 1, 20) → list1, {6, 4, 6, 6, 7, 3, 7, 8, 5, 7, 8, 9, 9, 3, 7, 7, 7, 6, 7, 8}
  3. mean(Append[list1, x(P)]) → a
  4. stdev(Append[list1, x(P)]) → b
  5. Median(Append[list1, x(P)]) → d
  6. Q1(Append[list1, x(P)]) → e
  7. Q3(Append[list1, x(P)]) → f
  8. DotPlot(Append[list1, x(P)], 1) → list2
  9. BoxPlot(10.5, 1, Append[list1, x(P)]) → c

AI 绘图提示语参考

在坐标平面上先画一条水平基准线段，生成一个位于该线上的点，表示数据的随机集合在同一横轴上的取值。再在区间 1 到 20 上生成服从二项分布的离散样本点序列，并计算这些样本的均值、标准差、以及中位数与下/上四分位数。用散点形式在横向刻度 1 对应位置显示样本分布，最后在同一画面中叠加一幅箱线图，箱体边界取下四分位与上四分位，中位数作为箱内标记，范围可与给定的箱线图参数一致。
以上提示语为根据原始绘图命令整理而来，仅供参考。