最新五年级下册《假分数化成整数或带分数》课件PPT教学讲义PPT.ppt 34页

'五年级下册《假分数化成整数或带分数》课件PPT 1.探索并掌握把假分数化成整数或带分数的方法，知道带分数是整数和真分数合成的数。2.在探索中，进一步发展数感，培养观察、比较、抽象、概括等能力。3.在探索与合作交流的过程中，增强大家主动探索与合作的意识，树立学好数学的信心。培养大家勤于动手动脑的良好习惯。引导大家热爱生活，关注身边的每个事物。教学目标: 复习导入：看下面的图形,填上适当的分数。()有()个()1()有()个1()85584774 012433个1313113 有些假分数的分子不是分母倍数，这些假分数可以化成带分数。 怎样把化成带分数?114 怎样把化成带分数?114里有11个。8个是2，3个是，2和合起来是2。114141414343434 怎样把化成带分数?114直接用除法计算：=11÷4=211434 （）=（）练习九第2题：73132 （）=（）116156练习九第2题： 练习九第3题：先把假分数化成带分数，再读一读。112185197414509233 112=512185=335197=257414=1014509=559233=723 01234533631235393133153231132133234 1=()11=()22=()33=()412612 把下面假分数化成整数或带分数。假分数怎样化成整数或带分数?说一说:431192129045488959=2=6=131=192=1021=1095 把假分数化成整数或带分数，用分子除以分母，能整除的，所得的商就是整数；不能整除的，商就是带分数的整数部分，余数就是分数部分的分子，分母不变。小结 第九章资料整理 专业的五步资料整理与分析过程资料的确认与编辑编码数据录入数据自动清理制表和统计分析 9.1资料的确认9.1.1目的：确认问卷为有效问卷－－指得是确定访谈已经按照适当的方式进行，目的是查明访问员有没有造假，和在访谈时是否遵循了特定的关键程序。 9.1.2方法和内容通常采用电话确认方法：复查比例一般为10-20％，内容包括：确认此人是否真的接受了调查被调查者是否符合条件：如收入是否达到规定标准确认调查是否按要求的方式进行如是否按照规定是在购物中心接受的调查确认调查是否完整其他：访问员是否彬彬有礼，是否明确介绍了委托人的身份和调查目的，是否衣冠整齐，被访问者对访问有什么意见等 9.2编辑所谓编辑是检查访问员谬误的过程，在数据录入之前，至少应该经过两次编辑处理。一次是执行调查的公司进行编辑，然后再由雇佣这些实地服务企业的调研公司编辑整理。编辑由人工操作，内容：确定访问员是否没有问某些问题。如在一份收集调查中，所有的人都应该回答性别，但问卷没有表明，可以通过电话联系，但很多情况下，时间不允许，因此很有可能问卷要被放弃。 核实问卷，以保证能够遵循了规定的跳答模式检查开放式问题的答案。开放式问题要求逐字记录答案，不以任何形式的访问员工作重新解释、表达和插入自己的语言，同时也要求对回答进行进一步的“探查”。例如：记录不当的例子：为什么在众多的快捷和方便的餐馆中经常选择去汉堡王？回答：顾客似乎觉得汉堡王有更加美味的事务和一流的服务环境没有进一步探查 例如问题同上记录：因为我喜欢正确的记录和探查问题同上答案：因为我喜欢它――我喜欢并经常去那里，――探查：因为那是离我工作的地方最近的餐馆，还有其他原因吗？没有了 9.3编码1、封闭式问题编码2、开放式问题编码见教材P3209.4数据整理见：03营销各组整理资料 9.5数据预处理9.5.1缺失值处理缺失值是指在数据采集与整理过程中丢失的内容。一般情况下，数据都是以关系型表的方式采集的，如下表是某次调查中一些受访者的基本情况：姓名年龄性别职业收入张三20－护士1500李四30女医生2000王五35男医生3000赵六－女护士1000 如果在表格中，某一个数据采集时无法获得，就会出现缺失值，例如在上表中“张三”的性别和“赵六”的年龄就出现了缺失。缺失值的处理一般有两种方式：一是删除对应的记录。如在上例中，如果张三的性别没有记录，出现缺失，则将张三的所有信息全部从数据库中删掉。这种方式在数据缺失非常少的情况下是可行的，但如果各个项目中都有少数的数据缺失存在，对所有缺失的记录都进行删除可能就会使总样本量变得非常小，从而损失许多有用信息 缺失值处理的第二种方式是进行插值处理，所谓插值，是指人为地用一个数值去替代缺失的数值。插值处理根据插值的不同，有如下一些方法：1．随机插值根据缺失值的各种可能情况，等概率地进行插值。例如在上例中，“张三”的性别有两种可能性，一是“男”，二是“女”，可以简单地掷一枚硬币，如果正面朝上，则赋值为“男”，如果反面朝上，则赋值为“女”。 2、依概率插值随机插值是假定各种一个变量取各种值的可能性是相等的，但有些情况下，我们可以事先知道一个变量取各种值的概率，例如，我们知道在上述的单位中，女性占的比例是75％，男性的比例是25％，则在对“张三”的性别进行赋值时，不是按50％概率赋为“女”，而是按75％概率赋为“女”。 3．就近插值就近插值是指根据缺失记录附近的其他记录的情况对缺失值进行插值，例如在上例中，“张三”的性别出现缺失，此时可以用其邻近的“李四”的性别数据替代“张三”的性别数据，由于“李四”的性别为“女”，所以将“张三”的性别也赋为“女”。就近插值是依概率插值的一种简化处理，设想在整个单位的职工中，女性占的比例是75％，则在一般情况下，与张三邻近的记录性别为“女”的概率也应当为75％，就近插值实际上就是依概率插值。 4．分类插值依概率插值是将记录置于总体的背景上进行插值，没有充分利用记录的其他信息。如果在记录的其他信息中有某些项目与缺失项目存在相关性，则可以根据这些辅助信息对总体进行分类，在每一类内部进行插值处理。例如在上例中，“张三”的职业是“护士”，假定该单位中95％的“护士”性别为“女”，则在进行插值是，就不是使用全单位的女性比例75％，而是使用“护士”中的女性比例95％对“张三”的性别进行赋值。 本章小结'