Kaplan AP Statistics, 2008 Edition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Kaplan Publishing

作者:Bruce Simmons

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2008-01-01

价格:152.00元

装帧:Paperback

isbn号码:9781419551727

丛书系列:

图书标签:

• AP Statistics
• Statistics
• Test Preparation
• College Entrance Exams
• Kaplan
• Textbook
• Mathematics
• Education
• High School
• 2008

《AP统计学：2008版》是一本旨在帮助学生深入理解和掌握AP统计学课程内容，并为AP统计学考试做好充分准备的权威指南。本书专注于提供清晰、详尽的概念解释，结合大量精心设计的练习题和模拟考试，帮助学生建立扎实的统计学知识体系，培养解决实际问题的能力。 本书的编写遵循College Board AP统计学课程大纲，覆盖了所有核心主题，包括但不限于： 探索数据（Exploring One-Variable Data）： 变量类型与测量： 区分不同类型的变量（分类变量、数量变量）以及它们的测量尺度。 图形化表示： 学习如何使用各种图形工具（如条形图、饼图、直方图、箱线图、茎叶图）来可视化数据的分布特征，并理解不同图形的适用场景和信息传达能力。 数值摘要： 掌握计算和解释描述性统计量，如均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数范围（IQR）等，以量化数据的中心趋势、离散程度和分布形态。 分布的形状： 分析数据的分布特征，包括对称性、偏斜性、峰度，以及识别离群值。 探索双变量数据（Exploring Two-Variable Data）： 散点图： 学习构建和解释散点图，以揭示两个数量变量之间的关系（方向、形式、强度）。 相关性： 理解相关系数（Pearson's r）的意义，以及如何计算和解释它，从而量化两个变量的线性关联程度。 最小二乘回归线： 学习如何找到并解释描述两个变量之间线性关系的回归线（ŷ = a + bx），包括截距、斜率的含义，以及最小二乘法的原理。 残差： 分析残差图，以评估回归模型的拟合优度，并检查模型假设是否满足。 概率与离散随机变量（Probability and Discrete Random Variables）： 概率的基本概念： 学习概率的定义、规则（加法法则、乘法法则、条件概率）、独立性、互斥事件等。 随机变量： 理解离散随机变量的概念，包括其概率分布、期望值（均值）和方差。 特定概率分布： 学习二项分布和泊松分布等常见离散概率分布的性质、计算方法及其应用。 概率与连续随机变量（Probability and Continuous Random Variables）： 连续随机变量： 理解连续随机变量的概念，特别是正态分布（Gaussian distribution）的特性，包括其钟形曲线、均值、标准差以及如何使用Z分数进行标准化。 中心极限定理（Central Limit Theorem - CLT）： 深刻理解中心极限定理的重要性，它描述了样本均值的抽样分布的性质，是进行统计推断的基石。 采样分布（Sampling Distributions）： 学习关于样本比例和样本均值的采样分布的概念。 统计推断：估计（Statistical Inference: Estimating Proportions and Means）： 置信区间（Confidence Intervals）： 学习如何构建和解释单比例、单均值、双比例和双均值的置信区间，以估计总体参数的范围。 点估计与区间估计： 理解点估计和区间估计的区别与联系。 t分布： 学习在样本量较小或总体标准差未知时使用t分布进行均值估计。 统计推断：假设检验（Statistical Inference: Hypothesis Testing）： 假设检验的基本步骤： 掌握假设检验的完整流程，包括建立原假设（H0）和备择假设（Ha）、选择检验统计量、计算P值、做出统计决策（拒绝或不拒绝H0），以及解释检验结果。 检验类型： 学习针对比例（单比例Z检验、双比例Z检验）和均值（单均值t检验、双均值t检验）的假设检验。 第一类错误（Type I Error）和第二类错误（Type II Error）： 理解这两种错误的概念、概率（α和β）以及它们之间的权衡关系。 功效（Power of a Test）： 学习如何计算和解释假设检验的功效。 统计推断：卡方检验与回归分析（Statistical Inference: Chi-Square Tests and Regression Inference）： 卡方检验（Chi-Square Tests）： 学习如何使用卡方检验来分析分类变量之间的关联性（拟合优度检验、独立性检验、同质性检验）。 回归分析推断： 学习如何对回归模型进行统计推断，包括对斜率进行假设检验和构建斜率的置信区间，以及对预测值进行置信区间和预测区间的构建。 本书的特色在于： 结构清晰，逻辑严谨： 内容按AP统计学考试要求逻辑顺序编排，环环相扣，易于学生循序渐进地学习。 概念解释深入浅出： 采用通俗易懂的语言解释复杂的统计概念，并辅以生动的例子，帮助学生建立直观理解。 题型丰富，难度适中： 包含大量不同类型的练习题，涵盖了AP考试的各种题型，包括选择题和自由回答题（FRQ），并且题目的难度设置能够有效检验学生的掌握程度，为考试实战打下基础。 模拟考试提供实战演练： 提供高质量的模拟考试，让学生提前熟悉考试形式、时间压力和考查重点，及时发现薄弱环节。 解题策略与技巧指导： 书中不仅讲解知识点，还渗透了许多实用的解题策略和考试技巧，帮助学生更高效地应对考试。 《AP统计学：2008版》是所有希望在AP统计学考试中取得优异成绩的学生的理想学习伙伴。通过系统地学习本书内容，并积极练习其中的习题，学生将能够全面掌握AP统计学所要求的知识和技能。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

很清楚

评分☆☆☆☆☆

很清楚

评分☆☆☆☆☆

很清楚

评分☆☆☆☆☆

很清楚

评分☆☆☆☆☆

很清楚