用样本的频率分布估计总体分布 （二）画频率分布直方图的步骤 : 第一步 : 求极差 : ( 数据组中最大值与最小值的差距 ) 第二步 : 决定组距与组数 : （强调取整） 第三步 : 将数据分组 ( 给出组的界限 ) 第四步 : 列频率分布表 . （包括分组、频数、频率、频率 /组距） 第五步 : 画频率分布直方图（在频率分布表的基础上绘制，横坐标为样本数据尺寸，纵坐标为频率 / 组距 . ） 组距：指每个小组的两个端点的距离，组距组数：将数据分组，当数据在 100 个以内时， 按数据多少常分 5-12 组。4.18.20.5极差组数=组距回忆：绘制频率分布直方图有哪几个步骤呢？ （一）频率分布折线图：画好频率分布图后，我们把频率分布直方图中各小长方形上端连接起来，得到的图形 .00.10.20.30.40.50.6 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5画出频率分布折线图 . 频率 / 组距 月均用水量 /t ( 取组距中点 , 并连线 ) 0.080.160.30.440.50.30.10.08 0.04在样本频率分布直方图中，当样本容量增加，作图时所分的组数增加，组距减少，相应的频率折线图会越来越接近于一条光滑曲线，统计中称这条光滑曲线为总体密度曲线 . 它能够精确地反映了总体在各个范围内取值的百分比，它能给我们提供更加精细的信息 . 总体密度曲线：月均用水量 /t频率组距0ab月均用水量 /t频率组距0ab1. 对于任何一个总体，它的密度曲线是不是一定存在？它的密度曲线是否可以被非常准确地画出来？思考2. 图中阴影部分的面积表示什么？2. 总体在范围（ a,b ）内取值的百分比 月均用水量 /t频率组距0ab1. 实际上，尽管有些总体密度曲线是客观存在的，但一般很难像函数图象那样准确地画出来，我们只能用样本的频率分布对它进行估计，一般来说，样本容量越大，这种估计就越精确 思考：当总体中的个体数比较少或样本数据不密集时，是否存在总体密度曲线？为什么？ 不存在，因为组距不能任意缩小 . （二）茎叶图 当数据是两位有效数字时，用中间的数字表示十位数，即第一个有效数字，两边的数字表示个位数，即第二个有效数字，它的中间部分像植物的茎，两边部分像植物茎上长出来的叶子，因此通常把这样的图叫做茎叶图 例 : 甲乙两人比赛得分记录如下：甲： 13, 51, 23, 8, 26, 38, 16, 33, 14, 28, 39乙： 49, 24, 12, 31, 50, 31, 44, 36, 15, 37, 25, 36, 39用茎叶图表示两人成绩，说明哪一个...
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