apstatistics知识点square

2021年1月22日发(作者：颜真卿)
apstatistics
知识点
square


【篇一：
apstatistics
知识点
square
】

part 1 exploring data(
探索性数据分析
)

frequency
频数

relative frequency
相对频数

cumulative frequency
累积频数

symmetric distribution
对称分布

left- skewed distribution
左偏分布

right-skewed distribution
右偏分布

clusters and gaps
集群和缺口

outlier
异常值

mean
均值

median
中位数

range
极差

quartiles
四分位数

interquartile range
四分位差

percentile
百分位数

standard deviation
标准差

standardized scores
（
z-scores
）标准计分（
z-
计分）

correlation coefficient
相关系数

pearsons correlation coefficient
皮尔逊相关系数

least squares regression line
最小二乘回归线

dependent variable
因变量

independent variable
自变量

predicted value
预测值

the coefficient of determination
判定系数

influential observation
有影响的观测值

residual plot
残差图

part 2 sampling andexperimentation
（抽样和实验设计）

population
总体

sample
样本

sample survey
抽样调查

census
普查

experiment
实验设计

observational study
观测研究

biased sampling
有偏抽样

judgmental sampling
判断抽样

samples of convenience
方便样本

volunteer samples
自愿样本

simple random sampling
简单随机抽样

systematic sampling
系统抽样

stratified random sampling
分层抽样

proportional sampling
比率抽样

cluster sampling
整群抽样

sampling error
抽样误差

response bias
回答偏差

no response bias
无回答偏差

under coverage bias
覆盖不全偏差

wording effect bias
措辞偏差

experimental unit
实验单位

observational unit
观测单位

confounding variable
混淆变量

factor
因子

treatment
处理

control group
控制组

placebo group
安慰剂组

single-blind experiments
单盲实验

double-blind experiments
双盲实验

randomization
随机化

blocking
（
block
）区组

replication
复制，重复

completely randomized design
完全随机设计

randomized block design
随机区组设计

matched-pairs design
配对设计

part 3 anticipatingpatterns
（预期分布形式）

probability
概率

sample space
样本空间

tree diagram
树形图

impossible events
不可能事件

sure events
必然事件

complement of an event
事件的补事件

disjoint or mutually exclusive events
互斥事件

conditional event
条件事件

independence
独立

random variable
随机变量

discrete random variable
离散型随机变量

continuous random variable
连续型随机变量

probability distribution of a discrete random variable
离散型随
机变量的概率分布

cumulative distribution function
累积分布函数

expected value
期望值，数学期望

probability distribution of a continuous random variable
连续型
随

机变量的概率分布

parameter
参数

statistics
统计量

sampling distribution
抽样分布

central limit theorem
中心极限定理

part 4 statisticalinference (
统计推断
)

estimation process
估计过程

estimate
估计值

point estimation
点估计

interval estimation
区间估计

margin of error
误差界限

confidence interval
置信区间

confidence level
置信水平

significance
显著性

statistical hypothesis
统计假设

null hypothesis
零假设，原假设

alternative hypothesis
备选假设

test statistics
检验统计量

type i error
第一类错误

type ii error
第二类错误

rejection region
拒绝域

non rejection region
非拒绝域

critical value
临界值

left-tailed test
左尾检测

right-tailed test
右尾检测

two-tailed test
双尾检测

sample size
样本容量

students t distribution
学生
t-
分布

chi-square distribution
卡方分布

goodness of fit
拟合优度

contingency tables
联列表

ap statistics
你需要知道的所有公式！

第一部分：必须自己记住的公式

第一个是独立随机变量的组合公式，尤其需要注意的 是下面那个标
准差的公式必须在
x
和
y
独立的条件下才能使用。
第二个是各种自由度的公式

单样本均值
t
分布时，
df=n-1;

双样本均值差
t
分布时，< br>df=min(n1-1,n2-1)
，就是
n1-1
和
n2-1当
中较小的值；

回归线的斜率
t
分布时，
df=n-2;

拟合度的卡方检验时，
df=i-1
，
i
是分类的总数
;

独立性和齐次性的卡方检验时，
df=
（
c-1
）（
r-1
），
c
是行数，
r
是< br>列数；

双样本比例差的假设检验中，由于
p1=p2
且未知，所以标 准差的公
式中，用到的比例
p
如下面第二行所示

第二部分：考卷给出的公式（选择和解答都给出）

第一页的公式主要是第一章的内容 ，重点是最小二乘回归线部分
（有一些概念题），如果需要计算的话，都用计算器直接算出即可。

第二页的公式前两个是概率的加法准则和条件概率的公式，乘法准
则可以直接用条件概率的 转换出来。

三、四是随机变量均值和方差（标准差的平方）的算法，这两个公
式是普 适的，任意随机变量都可以用。

接下来的五、六、七都是二项式分布随机变量的公式，分别是 概率
分布的计算，以及均值和标准差。

最后
4
个是单样本比例和单样本均值的抽样分布的公式。

第三页是 最重要的了，因为计算器的重中之重就是第四章统计推断
部分。最上面的两个是假设检验和置信区间的核 心公式，
statistic
—
—
样本统计量，
parameter
——
总体参数，
critical value
——
根据置
信水平（
t
分布中还要考虑自由度）算出的临界
z score
或者
t
score
。

【篇三：
apstatistics
知识点
square
】


ap
统计公式
+
考点最全整理，背完
5
分准到手 ！散文吧
>>>ap
统计
公式
+
考点最全整理，背完
5分准到手！作为中国考生灰常热门的
ap
科目之一，
ap
统计牵动着千万 考生的心，眼看着后天就要和大家
见面儿了，小伙伴们复
**
的肿
~
么样啦？

ap
统计知识点庞杂、公式繁多，这里给大家做了考前梳理，这么强
的助攻贴也是没
sei
啦，预祝各位小主儿考出新高度

一、描述统计

*
数据（
data
）分为定性数据（
qualitative or cate goricaldata
）与
定量数据（
quantitativedate
）。

定性数据：按照类别进行划分，展示对象的属性；

定量数据：展示对象的数值特征。

*
图（
graph
）：分为
bar chart, pie chart, dotplot, stemplot,
histogram, boxplot

*
通过图形可以看出数据的分布特征：

（
1
）对称（
symmetric
）

（
2
）偏态（
skewed
）


左偏（
skewed to the left
）


右偏（
skewed to the right
）

（
3
）集中趋势

（
4
）异常值

* histogram
的画法：

（
1
）以个数作为高度

（
2
）以百分比作为高度

（
3
）以百分比作为面积。

*
概率密度（
probability density function, pdf
）

描绘以百分比作为面积的
histogram
的曲线。

*
累积分布（
cumulative distribution function, cdf
）以小于等于该
数的数据所占百分比作为该数的纵坐标绘制出的曲线。

*
数字特征（
numerical value
）