想要学好ALevel基础数学课程,知识点和概念的掌握永远是第一步也是最最基础的部分。下面A+未来小编就为大家总结一下S1部分所涉及到的ALevel数学知识点内容,来帮助同学们做好基础知识的巩固和查漏补缺。
A-level基础数学统计S1主要包含样本空间采集,概率论,相关和回归,离散随机变量,连续随机变量,统计分布(正态分布)。今天我主要重点介绍前五章的知识点分布。
第一章概率与统计的数学模型
1.数学模型(Mathematical model)是实际问题的简化(Simplification).
2.数学模型的优点:
可以快捷方便的建立模型(They are quick and easy to produce).
可以简化比较复杂的情况(They can simplify a more complex situation).
可以提高我们对世界对认识,并对将来对情况作出预测(They can help us improve our understanding of the real world and they enable predictions to be made about the future).
3.数学模型的缺点:
模型只能给出实际情况一个侧面对描述(They only give a partial description of the real situation).
模型只对一定范围内对值有限(They only work for a restricted range of value).
第二章数据统计-位置(Location)
1.几个统计学对基本概念:continuous variable(连续变量),discrete variable(离散变量),class(组),mode(众数),median(中位数),mean(平均数),frequency(频数)。
2.离散数据与分组数据中位数(Median)对求法。
3.平均数(Mean)与组合平均数(Combing Mean)的求法
4.Mean和Median都有平均数(Average)的概念,理解他们的相同点和不同点。
5.数据较大的编码(Coding),并理解编码数据(Coded data)和原数据的关系。
第三章数据的离散程度(Dispersion)
1.全距(Range)和四分距(Quartile)以及IQR的概念。
2.离散数据(Discrete data),连续数据(Continuous data)以及分组数据(Group data)的Q1,Q2,Q3以及IQR的求法。
3.百分秩(Pencentile)的求法以及百分秩距(interpercentile range)的求法。
4.理解方差(Variance)的概念,以及定义法与便捷求法。
5.分组数据(Group data)与编码数据(coded data)的方差求法。
第四章数据的表示方法(Representation)
1.数据三种经典表示方法:茎叶图(Stem and leaf diagrams),箱线图(Box-plots)以及直方图(Histogram).
2.异常值(Outlier)的判断以及偏度(Skewness)的判断。
3.两组数据的分布比较(Distributions of data)
第五章概率(Probability
理解概率中常见术语:实验(experiment),结果(outcome),事件(event),Sample(样本),Sample space(样本空间),实践的概率(Probability of an event).
韦恩图(Venn diagram),以及其在概率问题中的应用。
能够熟练应用概率中的几个公式。
理解条件概率(Conditional probability)。
理解不相关事件(Mutually exclusive)与相互独立事件(Independent events)的区别。
OK,今天关于ALevel基础数学知识点总结就为大家分享就到此啦,大家有疑问欢迎随时留言,我们会第一时间为您解答。