Kaplan AP Statistics 2007 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kaplan

作者:Simmons, Bruce/ Bland, Mary Jean/ Wojciechowski, Barbara

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:

价格:19

装帧:Pap

isbn号码:9781419550850

丛书系列:

图书标签:

• AP Statistics
• Statistics
• Test Preparation
• College Entrance Exams
• Kaplan
• Textbook
• Education
• High School
• Mathematics
• 2007

《AP统计学精要：2007年度版》是一本为应对大学先修课程（AP）统计学考试而精心设计的学习指南。本书旨在帮助高中生全面掌握统计学的基础概念、方法和应用，为他们在大学阶段进一步学习打下坚实基础，并争取在AP考试中取得优异成绩。 内容概览： 本书结构清晰，覆盖了AP统计学课程大纲的全部核心主题，并以易于理解的方式进行阐述。主要内容包括： 探索性数据分析 (Exploratory Data Analysis, EDA)： 数据的类型与测量尺度： 区分定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），以及名义、顺序、间隔和比例等测量尺度。 描述性统计量： 学习计算和解释集中趋势的度量（如均值、中位数、众数），离散程度的度量（如方差、标准差、极差、四分位距），以及形状的度量（如偏度、峰度）。 数据可视化： 掌握绘制和解读不同类型图表的方法，包括茎叶图、直方图、箱线图、散点图、条形图、饼图等，并理解这些图表如何揭示数据的模式、分布和异常值。 分布的特征： 识别对称分布、偏斜分布（左偏、右偏）和多峰分布。 概率与离散型随机变量 (Probability and Discrete Random Variables)： 概率基本概念： 理解概率的定义、样本空间、事件、互斥事件、独立事件，以及条件概率和贝叶斯定理。 随机变量： 区分离散型随机变量和连续型随机变量，理解其概率分布。 离散型随机变量的期望与方差： 计算和解释离散型随机变量的期望值（均值）和方差。 常见概率分布： 学习二项分布、泊松分布等离散型概率分布的性质、适用条件和计算方法。 概率与连续型随机变量 (Probability and Continuous Random Variables)： 连续型随机变量： 理解连续型随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）。 正态分布： 深入学习正态分布（高斯分布）的特性，包括其钟形曲线、均值和标准差的重要性，以及如何使用标准正态分布（Z分布）进行概率计算。 中心极限定理： 理解中心极限定理（CLT）的核心思想，即大样本的样本均值分布近似于正态分布，这是推断统计学的重要基石。 抽样分布 (Sampling Distributions)： 参数与统计量： 区分描述总体特征的参数（如总体均值μ，总体比例p）和描述样本特征的统计量（如样本均值$ar{x}$，样本比例$hat{p}$）。 抽样分布的概念： 理解从总体中重复抽取样本，计算统计量后形成的分布，即抽样分布。 样本均值和样本比例的抽样分布： 掌握样本均值和样本比例的抽样分布的均值、标准差（标准误）和形状，以及它们与总体参数的关系。 推断统计学：估计 (Inference: Estimation)： 点估计与区间估计： 理解点估计（单一数值估计）和区间估计（估计一个范围）的区别。 置信区间： 学习构建和解释不同置信水平的置信区间，用于估计总体参数（如总体均值、总体比例）。 t分布： 了解t分布在总体标准差未知时估计总体均值时的应用。 区间估计的条件： 理解进行区间估计的前提条件（如样本大小、数据分布）。 推断统计学：假设检验 (Inference: Hypothesis Testing)： 假设检验的基本原理： 学习提出零假设（$H_0$）和备择假设（$H_a$），收集证据，并做出决策的过程。 检验统计量与p值： 理解如何计算检验统计量，以及p值在判断证据强度中的作用。 第一类错误与第二类错误： 掌握区分和理解第一类错误（拒绝真实零假设）和第二类错误（未能拒绝虚假的零假设）的概念。 常见假设检验： 学习单样本z检验、单样本t检验、双样本z检验、双样本t检验、比例的z检验，以及卡方检验（拟合优度检验、独立性检验）等。 检验的功效： 理解检验的功效（power）的含义。 回归分析 (Regression Analysis)： 散点图与相关性： 绘制散点图，识别变量之间的线性关系，并计算和解释相关系数（r）。 简单线性回归： 学习拟合简单线性回归模型（$y = eta_0 + eta_1 x + epsilon$），理解截距（$eta_0$）、斜率（$eta_1$）的含义，以及如何解释回归方程。 残差分析： 进行残差分析，检查回归模型的假设是否满足，如线性、独立性、正态性、方差齐性。 预测与推断： 利用回归模型进行预测，并对斜率进行假设检验。 本书特色： 详尽的例题与练习： 提供大量带有详细解答的例题，帮助学生理解概念并掌握解题技巧。每章末都配有大量的练习题，难度梯度合理，覆盖了AP统计学考试的各类题型。 清晰的概念讲解： 使用通俗易懂的语言解释复杂的统计学概念，避免使用过多晦涩的术语，注重概念的直观理解。 AP考试导向： 内容紧密围绕AP统计学考试的知识点和题型设计，帮助学生熟悉考试形式，提高应试能力。 循序渐进的学习路径： 知识点安排合理，从基础概念到高级推断，层层递进，确保学习过程的连贯性和有效性。 提供解题策略： 针对AP考试中常见的“自由响应题”（Free-Response Questions, FRQ），提供有效的解题思路和答题规范。 《AP统计学精要：2007年度版》是一本全面的、以学生为中心的学习工具，旨在帮助学习者不仅掌握统计学的理论知识，更能培养其运用统计学工具分析和解释现实世界数据的能力。通过系统学习本书内容，学生将能够自信地应对AP统计学考试的挑战，并为未来的学术生涯打下坚实的基础。

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