高考數學(xué)必修知識·統計與概率知識專(zhuān)題總結

　　統計：

　　簡(jiǎn)單隨機抽樣

　　1．總體和樣本

　　在統計學(xué)中 ， 把研究對象的全體叫做總體．

　　把每個(gè)研究對象叫做個(gè)體．

　　把總體中個(gè)體的總數叫做總體容量．

　　為了研究總體 x 的有關(guān)性質(zhì)，一般從總體中隨機抽取一部分：x？，x？……，xn 研究，我們稱(chēng)它為樣本．其中個(gè)體的個(gè)數稱(chēng)為樣本容量．

　　2．簡(jiǎn)單隨機抽樣，也叫純隨機抽樣。就是從總體中不加任何分組、劃類(lèi)、排隊等，完全隨 機地抽取調查單位。特點(diǎn)是：每個(gè)樣本單位被抽中的可能性相同（概率相等），樣本的每個(gè)單位完全獨立，彼此間無(wú)一定的關(guān)聯(lián)性和排斥性。簡(jiǎn)單隨機抽樣是其它各種抽樣形式的基礎。通常只是在總體單位之間差異程度較小和數目較少時(shí)，才采用這種方法。

　　3．簡(jiǎn)單隨機抽樣常用的方法：

　　1>抽簽法

　　2>隨機數表法；

　　3>計算機模擬法；

　　4>使用統計軟件直接抽取。在簡(jiǎn)單隨機抽樣的樣本容量設計中，主要考慮：

　�、倏傮w變異情況；

　�、谠试S誤差范圍；

　�、鄹怕时ＷC程度。

　　4．抽簽法：

　　1>給調查對象群體中的每一個(gè)對象編號

　　2>準備抽簽的工具，實(shí)施抽簽

　　3>對樣本中的每一個(gè)個(gè)體進(jìn)行測量或調查

　　例：請調查你所在的學(xué)校的學(xué)生做喜歡的體育活動(dòng)情況。

　　5．隨機數表法：

　　例：利用隨機數表在所在的班級中抽取10位同學(xué)參加某項活動(dòng)。

　　1.1.2系統抽樣

　　1．系統抽樣（等距抽樣或機械抽樣）：

　　把總體的單位進(jìn)行排序，再計算出抽樣距離，然后按照這一固定的抽樣距離抽取樣本。第一個(gè)樣本采用簡(jiǎn)單隨機抽樣的辦法抽取。

　　K（抽樣距離）=N（總體規模）/n（樣本規模）

　　前提條件：總體中個(gè)體的排列對于研究的變量來(lái)說(shuō)，應是隨機的，即不存在某種與研究變量相關(guān)的規則分布�？梢栽谡{查允許的條件下，從不同的樣本開(kāi)始抽樣，對比幾次樣本的特點(diǎn)。如果有明顯差別，說(shuō)明樣本在總體中的分布承某種循環(huán)性規律，且這種循環(huán)和抽樣距離重合。

　　2．系統抽樣，即等距抽樣是實(shí)際中最為常用的抽樣方法之一。因為它對抽樣框的要求較低，實(shí)施也比較簡(jiǎn)單。更為重要的是，如果有某種與調查指標相關(guān)的輔助變量可供使用，總體單元按輔助變量的大小順序排隊的話(huà)，使用系統抽樣可以大大提高估計精度。

　　1.1.3分層抽樣

　　1．分層抽樣（類(lèi)型抽樣）：

　　先將總體中的所有單位按照某種特征或標志（性別、年齡等）劃分成若干類(lèi)型或層次，然后再在各個(gè)類(lèi)型或層次中采用簡(jiǎn)單隨機抽樣或系用抽樣的辦法抽取一個(gè)子樣本，最后，將這些子樣本合起來(lái)構成總體的樣本。

　　兩種方法：

　　1>先以分層變量將總體劃分為若干層，再按照各層在總體中的比例從各層中抽取。

　　2>先以分層變量將總體劃分為若干層，再將各層中的元素按分層的順序整齊排列，最后用系統抽樣的方法抽取樣本。

　　2．分層抽樣是把異質(zhì)性較強的總體分成一個(gè)個(gè)同質(zhì)性較強的子總體，再抽取不同的子總體中的樣本分別代表該子總體，所有的樣本進(jìn)而代表總體。

　　分層標準：

　　1>以調查所要分析和研究的主要變量或相關(guān)的變量作為分層的標準。

　　2>以保證各層內部同質(zhì)性強、各層之間異質(zhì)性強、突出總體內在結構的變量作為分層變量。

　　3>以那些有明顯分層區分的變量作為分層變量。

　　3．分層的比例問(wèn)題：

　　1>按比例分層抽樣：根據各種類(lèi)型或層次中的單位數目占總體單位數目的比重來(lái)抽取子樣本的方法。

　　2>不按比例分層抽樣：有的層次在總體中的比重太小，其樣本量就會(huì )非常少，此時(shí)采用該方法，主要是便于對不同層次的子總體進(jìn)行專(zhuān)門(mén)研究或進(jìn)行相互比較。如果要用樣本資料推斷總體時(shí)，則需要先對各層的數據資料進(jìn)行加權處理，調整樣本中各層的比例，使數據恢復到總體中各層實(shí)際的比例結構。

　　3．用樣本估計總體時(shí)，如果抽樣的方法比較合理，那么樣本可以反映總體的信息，但從樣本得到的信息會(huì )有偏差。在隨機抽樣中，這種偏差是不可避免的.雖然我們用樣本數據得到的分布、均值和標準差并不是總體的真正的分布、均值和標準差，而只是一個(gè)估計，但這種估計是合理的，特別是當樣本量很大時(shí)，它們確實(shí)反映了總體的信息。

　　1.3.2兩個(gè)變量的線(xiàn)性相關(guān)

　　1、概念：

　　1>回歸直線(xiàn)方程

　　2>回歸系數

　　2．最小二乘法

　　3．直線(xiàn)回歸方程的應用

　　1>描述兩變量之間的依存關(guān)系；利用直線(xiàn)回歸方程即可定量描述兩個(gè)變量間依存的數量關(guān)系

　　2>利用回歸方程進(jìn)行預測；把預報因子（即自變量x）代入回歸方程對預報量（即因變量Y）進(jìn)行估計，即可得到個(gè)體Y值的容許區間。

　　3>利用回歸方程進(jìn)行統計控制規定Y值的變化，通過(guò)控制x的范圍來(lái)實(shí)現統計控制的目標。如已經(jīng)得到了空氣中NO2的濃度和汽車(chē)流量間的回歸方程，即可通過(guò)控制汽車(chē)流量來(lái)控制空氣中NO2的濃度。

　　4．應用直線(xiàn)回歸的注意事

　　1>做回歸分析要有實(shí)際意義；

　　2>回歸分析前，最好先作出散點(diǎn)圖；

　　3>回歸直線(xiàn)不要外延。

　　概率：

　　隨機事件的概率及概率的意義

　　1、基本概念：

　　1>必然事件：在條件S下，一定會(huì )發(fā)生的事件，叫相對于條件S的必然事件；

　　2>不可能事件：在條件S下，一定不會(huì )發(fā)生的事件，叫相對于條件S的不可能事件；

　　3>確定事件：必然事件和不可能事件統稱(chēng)為相對于條件S的確定事件；

　　4>隨機事件：在條件S下可能發(fā)生也可能不發(fā)生的事件，叫相對于條件S的隨機事件；

　　5>頻數與頻率：在相同的條件S下重復n次試驗，觀(guān)察某一事件A是否出現，稱(chēng)n次試驗中事件A出現的次數nA

　　概率的基本性質(zhì)

　　1、基本概念：

　　1>事件的包含、并事件、交事件、相等事件

　　2>若A∩B為不可能事件，即A∩B=ф，那么稱(chēng)事件A與事件B互斥；

　　3>若A∩B為不可能事件，A∪B為必然事件，那么稱(chēng)事件A與事件B互為對立事件；

　　4>當事件A與B互斥時(shí)，滿(mǎn)足加法公式：P(A∪B)= P(A)+ P(B)；若事件A與B為對立事件，則A∪B為必然事件，所以P(A∪B)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B)

　　2、概率的基本性質(zhì)：

　　1>必然事件概率為1，不可能事件概率為0，因此0≤P(A)≤1；

　　2>當事件A與B互斥時(shí)，滿(mǎn)足加法公式：P(A∪B)= P(A)+ P(B)；

　　3>若事件A與B為對立事件，則A∪B為必然事件，所以P(A∪B)= P(A)+ P(B)=1，于是有P(A)=1—P(B)；

　　4>互斥事件與對立事件的區別與聯(lián)系，互斥事件是指事件A與事件B在一次試驗中不會(huì )同時(shí)發(fā)生，其具體包括三種不同的情形：

　　>1事件A發(fā)生且事件B不發(fā)生；

　　>2事件A不發(fā)生且事件B發(fā)生；

　　>3事件A與事件B同時(shí)不發(fā)生，而對立事件是指事件A    與事件B有且僅有一個(gè)發(fā)生，其包括兩種情形：

　　>1事件A發(fā)生B不發(fā)生；

　　>2事件B發(fā)生事件A不發(fā)生，對立事件互斥事件的特殊情形。

　　2.2.1—2.2.2古典概型及隨機數的產(chǎn)生

　　1、

　　1>古典概型的使用條件：試驗結果的有限性和所有結果的等可能性。

　　2>古典概型的解題步驟；

　　>1求出總的基本事件數；

　　>2求出事件A所包含的基本事件數，然后利用公式

　　2.3.1—2.3.2幾何概型及均勻隨機數的產(chǎn)生

　　1、基本概念：

　　1>幾何概率模型：如果每個(gè)事件發(fā)生的概率只與構成該事件區域的長(cháng)度（面積或體積）成比例，則稱(chēng)這樣的概率模型為幾何概率模型；

　　2>幾何概型的概率公式：

　　2、幾何概型的特點(diǎn)：

　　1>試驗中所有可能出現的結果（基本事件）有無(wú)限多個(gè)；

　　2>每個(gè)基本事件出現的可能性相等．