3.算法案例:
⑴輾轉(zhuǎn)相除法與更相減損法-----求兩個(gè)正整數(shù)的最大公約數(shù);
⑵秦九韶算法------求多項(xiàng)式的值;
⑶進(jìn)位制----------各進(jìn)制數(shù)之間的互化。
2.基本算法語句:
⑴輸入語句: INPUT “提示內(nèi)容”;變量 ;輸出語句:PRINT “提示內(nèi)容”;表達(dá)式
賦值語句: 變量=表達(dá)式
⑵條件語句:① 、
IF 條件 THEN IF 條件 THEN
語句體 語句體1
END IF ELSE
語句體2
END IF
⑶循環(huán)語句:①當(dāng)型: ②直到型:
WHILE 條件 DO
循環(huán)體 循環(huán)體
WEND LOOP UNTIL 條件
1.程序框圖:
⑴圖形符號(hào):
① 終端框(起止況);② 輸入、輸出框;⑥ 連接點(diǎn)。
③
處理框(執(zhí)行框);④ 判斷框;⑤ 流程線 ;
⑵程序框圖分類:
①順序結(jié)構(gòu): ②條件結(jié)構(gòu): ③循環(huán)結(jié)構(gòu):
r=0? 否 求n除以i的余數(shù)
輸入n 是
n不是質(zhì)素 n是質(zhì)數(shù) i=i+1
i=2
in或r=0?否
是
注:循環(huán)結(jié)構(gòu)分為:Ⅰ.當(dāng)型(while型)--先判斷條件,再執(zhí)行循環(huán)體;
Ⅱ.直到型(until型)--先執(zhí)行一次循環(huán)體,再判斷條件。
5.獨(dú)立性檢驗(yàn)(分類變量關(guān)系):
隨機(jī)變量越大,說明兩個(gè)分類變量,關(guān)系越強(qiáng),反之,越弱。
4.回歸分析中回歸效果的判定:
⑴總偏差平方和:⑵殘差:;⑶殘差平方和: ;⑷回歸平方和:-;⑸相關(guān)指數(shù) 。
注:①得知越大,說明殘差平方和越小,則模型擬合效果越好;
②越接近于1,,則回歸效果越好。
3.相關(guān)系數(shù)(判定兩個(gè)變量線性相關(guān)性):
注:⑴>0時(shí),變量正相關(guān); <0時(shí),變量負(fù)相關(guān);
⑵① 越接近于1,兩個(gè)變量的線性相關(guān)性越強(qiáng);② 接近于0時(shí),兩個(gè)變量之間幾乎不存在線性相關(guān)關(guān)系。
2.總體特征數(shù)的估計(jì):
⑴樣本平均數(shù);
⑵樣本方差 ;
⑶樣本標(biāo)準(zhǔn)差= ;
1.抽樣方法
⑴簡單隨機(jī)抽樣:一般地,設(shè)一個(gè)總體的個(gè)數(shù)為N,通過逐個(gè)不放回的方法從中抽取一個(gè)容量為n的樣本,且每個(gè)個(gè)體被抽到的機(jī)會(huì)相等,就稱這種抽樣為簡單隨機(jī)抽樣。
注:①每個(gè)個(gè)體被抽到的概率為;
②常用的簡單隨機(jī)抽樣方法有:抽簽法;隨機(jī)數(shù)法。
⑵系統(tǒng)抽樣:當(dāng)總體個(gè)數(shù)較多時(shí),可將總體均衡的分成幾個(gè)部分,然后按照預(yù)先制定的
規(guī)則,從每一個(gè)部分抽取一個(gè)個(gè)體,得到所需樣本,這種抽樣方法叫系統(tǒng)抽樣。
注:步驟:①編號(hào);②分段;③在第一段采用簡單隨機(jī)抽樣方法確定其時(shí)個(gè)體編號(hào);
④按預(yù)先制定的規(guī)則抽取樣本。
⑶分層抽樣:當(dāng)已知總體有差異比較明顯的幾部分組成時(shí),為使樣本更充分的反映總體的情況,將總體分成幾部分,然后按照各部分占總體的比例進(jìn)行抽樣,這種抽樣叫分層抽樣。
注:每個(gè)部分所抽取的樣本個(gè)體數(shù)=該部分個(gè)體數(shù)
2.概率公式:
⑴互斥事件(有一個(gè)發(fā)生)概率公式:P(A+B)=P(A)+P(B);
⑵古典概型:;
⑶幾何概型: ;
1.事件的關(guān)系:
⑴事件B包含事件A:事件A發(fā)生,事件B一定發(fā)生,記作;
⑵事件A與事件B相等:若,則事件A與B相等,記作A=B;
⑶并(和)事件:某事件發(fā)生,當(dāng)且僅當(dāng)事件A發(fā)生或B發(fā)生,記作(或);
⑷并(積)事件:某事件發(fā)生,當(dāng)且僅當(dāng)事件A發(fā)生且B發(fā)生,記作(或) ;
⑸事件A與事件B互斥:若為不可能事件(),則事件A與互斥;
﹙6﹚對(duì)立事件:為不可能事件,為必然事件,則A與B互為對(duì)立事件。
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