第三章集中量数。
1、几个集中量数的公式计算一览表。
组中值的计算】
第四章差异量数。
第五章相关关系。
第六章概率分布。
1、几个基本概念。
1）概率：表明随机事件出现的可能性大小的客观指标。
2）后验概率（统计概率）：
先验概率（古典概率）：
3）概率分布：对随机变量取值的概率分布的情况用数学方法（函数）描述。
2、概率的基本性质：
概率的公理系统：
任何一个随机事件的概率都是非负的；
在一定条件下必然发生的必然事件概率为1；
在一定条件下必然不发生的事件，即不可能事件的概率为0.
概率的加法定理。
概率的乘法定理。
3、概率的分布类型划分。
4、几个重要分布。
正态分布。
1）特征： 正态分布的形式是对称的，对称轴是经过平均数的垂线。
正态分布的**点即平均数最高，然后逐渐向两侧下降；曲线形式先向内弯，再向外弯，拐点位于正负1个标准差处，曲线两端向基线无线靠近，但不相交。
正态曲线下面积为1。
正态分布是一族分布。平均数决定其位置，标准差决定其形态。标准差越小，曲线越狭高。
正态分布中各差异量数值间有固定比率。
正态曲线下，标准差和概率（面积）有一定的数量关系。
2）正态分布表的利用。
已知z分数求概率p，即已知标准分数求面积。
已知概率p求z分数。
已知概率或z求概率密度y，即曲线的高。【直接查表即可。注意已知的y是位于中间部分，还是两尾。】
3）次数分布是否为正态的检验方法。
4）正态分布理论在测验中的应用。
化等级评定为测量数据。
标准测验题目的难易度。
在能力分组或等级评定时确定人数。
测验分数的正态化。
二项分布（贝努里分布）
1）几个重要概念理解。
二项试验：必须满足几个条件——任何一次实验恰好只有2个结果；共有n次实验，n是事先给定的一个正整数；某种结果出现的概率在任何一次实验中都是固定的。
二项分布：试验仅有两种不同性质结果的概率分布。（两个对立事件的概率分布）。
具体定义如下：设有n次试验，各次试验是彼此独立的，每次试验某事件出现的概率都是p，某事件不出。
现的概率都是q,即（1-p），则对于某事件出现x次的概率分布为：；
表示在n次试验中有x次成功，成功的概率为p。
2）二项分布的性质。
二项分布是离散型分布，概率直方图是跃阶式。（p=q与p≠q）
二项分布的平均数与标准差。
当p﹤q，np≥5，二项分布接近正态。此时有，=np ,=npq
3）二项分布的应用。
当p﹤q，np≥5，二项分布接近正态。用其概率分布计算。
当np＜5，直接用二项分布函数计算。
5、抽样分布一览表【样本分布：指的是样本统计量的分布。】
第七章参数估计。
1、几个重要概念。
点估计、区间估计、置信区间、显著性水平（α）置信度（置信水平即1-α）
标准误（平均数的离散程度）：
2、参数估计步骤总结。
1）分析条件，选择方法，计算样本统计量； （2）计算样本平均数的标准误；【是关键！！】
3）确定显著性水平，求置信区间4）查找z值或t值；
5）计算置信区间6）结果解释。
正态分布表：或。
t分布表：或。
3、参数估计一览表。
第八章假设检验。
假设检验】，即差异显著性的检验，包括总体和样本之间的差异以及样本和样本之间的差异。
1、几个重要概念。
假设检验小概率原理、ⅰ型错误&ⅱ型错误、统计检验力（1-β）双侧&单侧检验、
2、假设检验的步骤。
根据问题要求，提出h0和h1选择适当的统计检验量； ③确定显著性水平α；
计算检验统计量的值；（计算标准误，计算临界的z或t值做出决策；
5、假设检验一览表（4种主要的检验方法：z检验、t检验、f检验、检验）
第九章方差分析。
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