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文档简介
第十一部分 概率1事件的关系：事件b包含事件a：事件a发生，事件b一定发生，记作；事件a与事件b相等：若，则事件a与b相等，记作a=b；并（和）事件：某事件发生，当且仅当事件a发生或b发生，记作（或）；并（积）事件：某事件发生，当且仅当事件a发生且b发生，记作（或） ；事件a与事件b互斥：若为不可能事件（），则事件a与互斥；6对立事件：为不可能事件，为必然事件，则a与b互为对立事件。2概率公式：互斥事件（有一个发生）概率公式：p(a+b)=p(a)+p(b)；古典概型：；几何概型： ；第十二部分 统计与统计案例1抽样方法简单随机抽样：一般地，设一个总体的个数为n，通过逐个不放回的方法从中抽取一个容量为n的样本，且每个个体被抽到的机会相等，就称这种抽样为简单随机抽样。注：每个个体被抽到的概率为；常用的简单随机抽样方法有：抽签法；随机数法。系统抽样：当总体个数较多时，可将总体均衡的分成几个部分，然后按照预先制定的规则，从每一个部分抽取一个个体，得到所需样本，这种抽样方法叫系统抽样。注：步骤：编号；分段；在第一段采用简单随机抽样方法确定其时个体编号；按预先制定的规则抽取样本。分层抽样：当已知总体有差异比较明显的几部分组成时，为使样本更充分的反映总体的情况，将总体分成几部分，然后按照各部分占总体的比例进行抽样，这种抽样叫分层抽样。注：每个部分所抽取的样本个体数=该部分个体数2总体特征数的估计：样本平均数；样本方差 ；样本标准差= ；3相关系数（判定两个变量线性相关性）：注：0时，变量正相关； 0时，变量负相关； 越接近于1，两个变量的线性相关性越强； 接近于0时，两个变量之间几乎不存在线性相关关系。4回归分析中回归效果的判定：总偏差平方和：残差：；残差平方和： ；回归平方和：；相关指数 。注：得知越大，说明残差平方和越小，则模型拟合效果越好；越接近于1，则回归效果越好。5独立性检验（分类变量关系）：随机变量越大，说明两个分类变量，关系越强，反之，越弱。 第十三部分 算法初步1程序框图：图形符号： 终端框（起止况）； 输入、输出框； 连接点。 处理框（执行框）； 判断框； 流程线 ；程序框图分类:顺序结构： 条件结构： 循环结构： r=0? 否 求n除以i的余数 输入n 是 n不是质素 n是质数 i=i+1 i=2 in或r=0?否 是注：循环结构分为：当型（while型）先判断条件，再执行循环体；直到型（until型）先执行一次循环体，再判断条件。2基本算法语句：输入语句： input “提示内容”；变量 ；输出语句：print “提示内容”；表达式 赋值语句： 变量=表达式条件语句： if 条件 then if 条件 then 语句体 语句体1 end if else 语句体2 end if循环语句：当型： 直到型: while 条件 do 循环体 循环体 wend loop unti
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