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1、精品文档第一章初步算法（ Basic Algorithm）1.1 算法的规律结构： 次序结构 、条件结构 、循环结构 （ UNTIL/WHILE）1.3 算法案例案例 1：辗转相除法（欧几里得算法） 更相减损术九章算术案例 2：秦九韶算法：案例 3：进位制几进制的 基数就是几除 k 取余法其次章统计2.1.1 简洁随机抽样 （ simple random sampling）：从 N 个个体中逐个不放回地抽取n 个个体, 每个个体被抽到的机会相等（总体个数较少时宜使用） ；(1) 抽签法（抓阄法）(2) 随机数法2.1.2 系统抽样（ systematic sampling）：根据固定的间隔从N
2、个个体中抽取n 个个体（总体个数较多时宜使用）；2.1.3 分层抽样（ stratified sampling）：将总体分成互不交叉的层,根据肯定比例从各层中抽取个体（总体中差异明显时 宜使用）；精品文档2.2 用样本估量总体2.2.1 用样本频率分布估量总体分布频率分布（ frequency distributio）n：（1） 求极差（2） 打算组距与组数（3） 数据分组（4） 列频率分布表（5） 画频率分布直方图 （频率 面积（6） 频率分布直线图频率组距组距）总体密度曲线：反映总体在各个范畴内取值的百分比；茎叶图（ stem-and-leaf displa）y2.2.2 用样本的数字特点
3、估量总体的数字特点众数显现频率 次数最多的数；中位数数据从小到大排列, 处于最中间的一位或最中间的两位的平均数；样品中 50%的个体中位数, 50%的个体中位数（在频率分布直方图中,中位数左边和右边的直方图面积应相等）平均数（约等于频率分布直方图中每个小矩形面积小矩形底边中点横坐标之和）标准差（ standard deviation）：样本数据到平均数的一种平均距离（考察数据分散程度）方差* 正态分布（高斯分布）：,其中 为平均数, 2 为方差；区间（ ,）, N*2.3 变量间的相关关系（1） 散点图（ scatterplot）,正相关 , 反相关线性相关关系 ： 回来直线（ regress
4、ion line）通过样本点的中心, 回来方程： 最小二乘法（ method of least square）对于一组具有线性相关关系的数据,回来方程：r 衡量两个变量之间线性关系的强弱其中相关系数如,就负相关很强；如,就正相关很强；如如或,就相关性较弱；,就相关性一般；第三章概率3.1 随机大事的概率大事event确定大事必定大事（ certain event）不行能大事（ impossible even）t随机大事（ random event）概率（ probability）频数（ frequency ）频率（ relative frequency ）：3.1.2 概率的意义最大似然法 使
5、得样本显现的可能性最大3.1.3 概率的基本性质(1) 如.发生, B 必定发生；*. 表示不行能大事,任何大事都包含不行能大事(2) 如,且.(3) 并大事（和大事）： A+B(4) 交大事（积大事）： （ AB） . .与 B 互斥,就有 P PP6 .,且 P.与 B 互为对立大事3.2 古典概型基本领件（ elementary event ）： 12 任何两个基本领件是互斥的；34 任何大事（除不行能大事）都可以表示成基本领件的和；古典概率模型 classical models of probability：12 只有有限个基本领件34 每个基本领件的显现为 等概率（ 包含的基本领件数） 基本领件总数随机数3.3 几何概型几何概率模型 geometric models of probability：每个大事发生的概率只与构成该大事区域的长度（面积、体积）成比例；大事 的区域长度（面积、体积） 全部结果的区域长度（面积、体积）匀称随机数*概率与密码