《The Mathematics of A-Level Statistics》 是由 Owen Toller 编写的一本教材,专注于 A-Level 数学课程中统计学部分的数学基础。以下是关于这本书和其内容的一些详细信息,以及它如何帮助您学习 A-Level 统计学。
关于本书
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作者: Owen Toller
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出版机构: The Mathematical Association
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目标读者:
本书主要面向 A-Level 学生,特别是希望深入理解统计学背后数学原理的学习者。它不仅涵盖了标准 A-Level 统计学课程的内容,还提供了更深入的数学推导和理论支持。 -
主要特点:
- 详细解释统计学背后的数学原理,而不仅仅是公式的应用。
- 包括概率、统计分布、假设检验等主题的深入分析。
- 提供了丰富的例题和推导,帮助学生理解统计学的核心概念。
书中涵盖的内容
根据 A-Level 统计学的核心内容和封面上的公式,本书可能涵盖以下主题:
1. 数据描述与总结
- 平均值、中位数、众数等集中趋势的度量。
- 方差与标准差的计算与意义。
- 数据的图形表示(直方图、箱线图等)。
2. 概率与随机变量
- 概率的基本规则(加法规则、乘法规则)。
- 条件概率与独立事件。
- 离散与连续随机变量的定义和性质。
3. 统计分布
- 二项分布: P(r)=(nr)pr(1−p)n−r
- 泊松分布: P(X=r)=λre−λr!
- 正态分布:
- 概率密度函数:
f(x)=1σ2πe−(x−μ)22σ2
- 标准化公式:
Z=X−μσ
- 概率密度函数:
4. 假设检验
- 单尾检验与双尾检验。
- p-值的计算与解释。
- 使用二项分布和正态分布进行假设检验。
5. 相关性与回归
- 皮尔逊相关系数的计算与应用。
- 回归直线方程的推导与预测。
6. 数学推导与理论
- 书中可能包含统计学公式的推导过程,例如正态分布的概率密度函数推导。
- 深入探讨统计量的性质,如期望值(E(X))和方差(Var(X))。
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如何使用此书学习?
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夯实基础
- 如果您对统计学的基本概念(如概率、分布、假设检验)不熟悉,可以先从教材中相关章节入手,逐步建立基础。
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关注数学推导
- 本书的一个重要特点是深入探讨统计学背后的数学原理。通过学习这些推导,您可以更好地理解公式的来源和适用范围。
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结合练习题
- 在学习每个章节后,尝试完成书中的例题和练习题,以巩固所学知识。
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与考试大纲对照
- 确保本书的内容与您所学习的 A-Level 考试大纲一致(如 AQA、Edexcel 或 OCR)。如果有额外的内容,可以作为扩展学习。
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整理笔记与公式表
- 将书中的关键公式和推导过程整理成笔记,便于复习时快速查阅。
获取与学习资源
如果您希望获取本书或相关资源,可以尝试以下方法:
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购买或借阅
- 在 The Mathematical Association 的官方网站或亚马逊等平台购买此书。
- 向学校图书馆或数学老师询问是否有此书的借阅资源。
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在线资源
- 搜索与 A-Level 统计学相关的免费学习资源,例如 Physics and Maths Tutor 或 Khan Academy,补充本书的学习内容。
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结合考试真题
- 在学习本书的同时,下载 A-Level 历年真题,练习统计模块的考试题型。
《The Mathematics of A-Level Statistics》 是一本深入且实用的教材,适合希望理解统计学背后数学原理的学生。
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