數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨，帶動(dòng)了越來(lái)越多的行業(yè)領(lǐng)域?qū)τ诮y(tǒng)計(jì)學(xué)人才的需求，因此很多同學(xué)們?cè)贏P課程學(xué)習(xí)階段都會(huì)選修AP統(tǒng)計(jì)學(xué)來(lái)適應(yīng)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)的發(fā)展和要求。今天A加未來(lái)小編就帶大家一起來(lái)解析一下AP統(tǒng)計(jì)學(xué)考點(diǎn)內(nèi)容的分布情況，來(lái)幫助同學(xué)們更好的了解AP統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)，希望對(duì)大家有所幫助。

AP統(tǒng)計(jì)學(xué)考點(diǎn)

　　Exploring data:observing patterns and departures from patterns(20-30%)

　　Exploring Data考察的是學(xué)生觀察數(shù)據(jù)、表達(dá)數(shù)據(jù)以及分析數(shù)據(jù)的能力，考點(diǎn)大體可以劃分為Expressing Data、Describing Data、Comparing Data和Exploring Bivariate Data四個(gè)部分：

　　1)Expressing Data數(shù)據(jù)表達(dá)：數(shù)據(jù)表達(dá)主要考點(diǎn)是幾類(lèi)統(tǒng)計(jì)圖像，本身難度不高但是是之后所有知識(shí)點(diǎn)的基礎(chǔ)，其重要程度不言而喻。幾種統(tǒng)計(jì)圖對(duì)應(yīng)的適應(yīng)范圍以及能夠表示的信息是需要重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容。

　　2)Describing Data數(shù)據(jù)描述：對(duì)于數(shù)據(jù)的描述要從Center、Shape、Spread和Outlier四個(gè)角度入手，同時(shí)Center、Spread兩個(gè)維度又分別有多種參數(shù)可以選擇，要根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)選擇合適的參量進(jìn)行描述。

　　3)Comparing Data數(shù)據(jù)比較：數(shù)據(jù)比較涉及的維度與數(shù)據(jù)描述一致，但是要注意在兩組數(shù)據(jù)描述的基礎(chǔ)上加上比較級(jí)的詞語(yǔ)來(lái)完成比較。

　　4)Exploring Bivariate Data雙變量數(shù)據(jù)：雙變量數(shù)據(jù)的重要考點(diǎn)是Least-square regression line與Residual Plot，對(duì)應(yīng)的correlation coefficient、coefficient of determination的含義以及Residual Plot在Linear Model的情況下的該有的形式也要重點(diǎn)弄清楚，這部分是之后Slope的Confidence Interval以及Significance Test的基礎(chǔ)，一定要在這里就鞏固扎實(shí)。

　　Sampling and experimentation:planning and conducting a study(10-15%)

　　1)Sampling Survey抽樣調(diào)查：Sampling Survey的重點(diǎn)考點(diǎn)是Simple Random Sample實(shí)現(xiàn)的方法、其他的Sampling Method以及Bias的分析，其中Sampling Method不要求自行設(shè)計(jì)但是要能夠通過(guò)題目?jī)?nèi)容來(lái)進(jìn)行判斷，Bias則需要熟悉幾種Bias的類(lèi)別以及來(lái)源，在題目的設(shè)計(jì)方案中判斷可能出現(xiàn)的Bias類(lèi)型。

　　2)Experiment實(shí)驗(yàn)研究：實(shí)驗(yàn)部分在考試當(dāng)中必考實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)題，在進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)時(shí)需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求來(lái)判斷是否需要Blocking、Blinding，同時(shí)實(shí)驗(yàn)當(dāng)中的進(jìn)行分組時(shí)的Randomization也一定要明確描述對(duì)應(yīng)的隨機(jī)方法。

　　Anticipating patterns:producing models using probability theory and simulation(20-30%)

　　1)Probability概率：概率部分首先要熟記幾種組合事件(and、or、given)對(duì)應(yīng)的概率計(jì)算公式以及特殊條件對(duì)應(yīng)的適用公式(Independent、Mutually Exclusive)，其次要能夠根據(jù)題干內(nèi)容來(lái)判斷概率數(shù)值對(duì)應(yīng)的事件，這部分內(nèi)容對(duì)于讀題能力的要求很高，要求學(xué)生有較好的英語(yǔ)理解能力。

　　2)Distribution Models分布：AP統(tǒng)計(jì)當(dāng)中分布主要涉及Binomial、Geometric和Normal三種模型，每一種模型對(duì)應(yīng)的Expected Value(Mean)、Standard Deviation的公式計(jì)算以及計(jì)算器的pdf、cdf概率函數(shù)使用要熟練，其中的Normal Distribution是之后Statistical Inference的重要工具，要能夠重點(diǎn)熟練掌握。

　　3)Sampling Distribution抽樣分布：抽樣分布相比之后的Statistical Inference較為簡(jiǎn)單，但是對(duì)應(yīng)的概念是之后通過(guò)Statistic統(tǒng)計(jì)量來(lái)推測(cè)Parameter的基礎(chǔ)，因此公式和條件都是相通的。其中公式都能夠在Formula Sheet當(dāng)中找到，而對(duì)于Proportion、Mean兩種抽樣分布進(jìn)行計(jì)算時(shí)對(duì)應(yīng)的Condition Check就需要學(xué)生自己牢記了。

　　Statistical inference:estimating population parameters and testing hypotheses(30-40%)

　　1)Confidence Interval置信區(qū)間：Confidence Interval的核心在于通過(guò)樣本情況來(lái)對(duì)整體情況進(jìn)行推測(cè)，是統(tǒng)計(jì)考試當(dāng)中第二復(fù)雜的內(nèi)容，對(duì)應(yīng)的概念也較為復(fù)雜難以理解。置信區(qū)間對(duì)應(yīng)Proportion、Mean的Difference以及Mean當(dāng)中的t、z兩種分布一共六種情況，因此難點(diǎn)在于根據(jù)所給的條件正確選擇計(jì)算器函數(shù)，其中Mean和Proportion的公式要注意區(qū)分現(xiàn)在已經(jīng)分得十分清楚了，針對(duì)t、z的區(qū)別主要看題目給出的Standard Deviation標(biāo)準(zhǔn)差所屬類(lèi)別，如果給的是樣本標(biāo)準(zhǔn)差那就是t分布，而給的如果是全體標(biāo)準(zhǔn)差的話(huà)那就對(duì)應(yīng)z分布;

　　而Slope的Confidence Interval則需要結(jié)合之前Bivariate的內(nèi)容，其中Condition Check條件檢驗(yàn)會(huì)比Proportion和Mean對(duì)應(yīng)的情況更加復(fù)雜，需要從Linearity、Independence、Normality、Equal Variance以及Randomness五個(gè)維度來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)(可以通過(guò)首字母LINER來(lái)幫助記憶)，對(duì)應(yīng)的計(jì)算公式也與另外兩種完全不同，對(duì)分析結(jié)果的解讀要能夠重點(diǎn)練習(xí)。

　　2)Significance Test統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)：統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的內(nèi)容從過(guò)程上來(lái)講與Confidence Interval相似，但是本質(zhì)上在進(jìn)行的計(jì)算是完全不同的。Confidence Interval是在有統(tǒng)計(jì)量的基礎(chǔ)上通過(guò)統(tǒng)計(jì)量對(duì)于整體參數(shù)進(jìn)行一個(gè)推測(cè)，而Significance Test則是通過(guò)現(xiàn)有統(tǒng)計(jì)量對(duì)于原有對(duì)于整體參數(shù)的假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，因此在這部分假設(shè)的概念十分重要，假設(shè)分為H0 Null Hypothesis和Ha Alternative Hypothesis，其中Null必須是以等式形式給出的，而Alternative則會(huì)以不等式的形式包括大于、小于、不等于的形式給出，而具體的不等號(hào)方向則需要根據(jù)題干當(dāng)中的懷疑方向來(lái)進(jìn)行判斷。在經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)計(jì)算以后，將p-value與題目要求的significance levelα進(jìn)行比較就能夠得出是否需要reject null hypothesis的結(jié)論。同時(shí)檢驗(yàn)當(dāng)中的Type I、Type II Error也是考試?？嫉膬?nèi)容，要重點(diǎn)理解分析兩種Error出現(xiàn)的情況以及出現(xiàn)概率大小與Significance Level和Sample Size之間的關(guān)系。

　　以上就是A加小編關(guān)于AP統(tǒng)計(jì)學(xué)考點(diǎn)內(nèi)容的總結(jié)，如果在課程學(xué)和備考中還有什么疑問(wèn)，歡迎隨時(shí)咨詢(xún)我們！A加未來(lái)國(guó)際教育作為國(guó)際課程輔導(dǎo)中心（A-level、IGCSE、IB、AP等國(guó)際課程），是中國(guó)最專(zhuān)業(yè)、最值得信賴(lài)的國(guó)際課程學(xué)習(xí)中心，是中國(guó)學(xué)生通往海外頂尖名校的橋梁。詳詢(xún)：010-53666608