x?x1f1?x2f2??xkfk，这样求得的平均数x叫做加权平均数，其中f1,f2,?,fk叫做权。
n2、平均数的计算方法 （1）定义法
当所给数据x1,x2,?,xn,比较分散时，一般选用定义公式：x?（2）加权平均数法：
当所给数据重复出现时，一般选用加权平均数公式：x?1(x1?x2???xn) nx1f1?x2f2??xkfk，其中
nf1?f2??fk?n。
（3）新数据法：
当所给数据都在某一常数a的上下波动时，一般选用简化公式：x?x'?a。
其中，常数a通常取接近这组数据平均数的较“整”的数，…，x'1?x1?a，x'2?x2?a，x'n?xn?a。
x'?1(x'1?x'2???x'n)是新数据的平均数（通常把x1,x2,?,xn,叫做原数据，x'1,x'2,?,x'n,叫做新n数据）。
考点二、统计学中的几个基本概念 （4分） 1、总体
所有考察对象的全体叫做总体。 2、个体
总体中每一个考察对象叫做个体。 3、样本
从总体中所抽取的一部分个体叫做总体的一个样本。 4、样本容量
样本中个体的数目叫做样本容量。 5、样本平均数
样本中所有个体的平均数叫做样本平均数。 6、总体平均数
总体中所有个体的平均数叫做总体平均数，在统计中，通常用样本平均数估计总体平均数。 考点三、众数、中位数 （3~5分） 1、众数
在一组数据中，出现次数最多的数据叫做这组数据的众数。 2、中位数
将一组数据按大小依次排列，把处在最中间位置的一个数据（或最中间两个数据的平均数）叫做这组数据的中位数。
考点四、方差 （3分） 1、方差的概念
在一组数据x1,x2,?,xn,中，各数据与它们的平均数x的差的平方的平均数，叫做这组数据的方差。通常用“s”表示，即
第36页
2
1s2?[(x1?x)2?(x2?x)2???(xn?x)2]
n2、方差的计算 （1）基本公式：
1s2?[(x1?x)2?(x2?x)2???(xn?x)2]
n（2）简化计算公式（Ⅰ）：
21222[(x1?x2???xn)?nx] n212222s?[(x?x???x)]?x也可写成 12nns2?此公式的记忆方法是：方差等于原数据平方的平均数减去平均数的平方。 （3）简化计算公式（Ⅱ）：
2122s2?[(x'1?x'2???x')?nx'] 2nn当一组数据中的数据较大时，可以依照简化平均数的计算方法，将每个数据同时减去一个与它们的平均数接近的常数a，得到一组新数据x'1?x1?a，x'2?x2?a，…，x'n?xn?a，那么，
2122s2?[(x'1?x'2???x')]?x' 2nn此公式的记忆方法是：方差等于新数据平方的平均数减去新数据平均数的平方。 （4）新数据法：
原数据x1,x2,?,xn,的方差与新数据x'1?x1?a，x'2?x2?a，…，x'n?xn?a的方差相等，也就是说，根据方差的基本公式，求得x'1,x'2,?,x'n,的方差就等于原数据的方差。
3、标准差
方差的算数平方根叫做这组数据的标准差，用“s”表示，即
s?s2?1[(x1?x)2?(x2?x)2???(xn?x)2] n考点五、频率分布 （6分） 1、频率分布的意义
在许多问题中，只知道平均数和方差还不够，还需要知道样本中数据在各个小范围所占的比例的大小，这就需要研究如何对一组数据进行整理，以便得到它的频率分布。
2、研究频率分布的一般步骤及有关概念 （1）研究样本的频率分布的一般步骤是： ①计算极差（最大值与最小值的差） ②决定组距与组数 ③决定分点 ④列频率分布表 ⑤画频率分布直方图
（2）频率分布的有关概念 ①极差：最大值与最小值的差
②频数：落在各个小组内的数据的个数
③频率：每一小组的频数与数据总数（样本容量n）的比值叫做这一小组的频率。
第37页
考点六、确定事件和随机事件 （3分） 1、确定事件
必然发生的事件：在一定的条件下重复进行试验时，在每次试验中必然会发生的事件。 不可能发生的事件：有的事件在每次试验中都不会发生，这样的事件叫做不可能的事件。 2、随机事件：
在一定条件下，可能发生也可能不放声的事件，称为随机事件。 考点七、随机事件发生的可能性 （3分）
一般地，随机事件发生的可能性是有大小的，不同的随机事件发生的可能性的大小有可能不同。 对随机事件发生的可能性的大小，我们利用反复试验所获取一定的经验数据可以预测它们发生机会的大小。要评判一些游戏规则对参与游戏者是否公平，就是看它们发生的可能性是否一样。所谓判断事件可能性是否相同，就是要看各事件发生的可能性的大小是否一样，用数据来说明问题。 考点八、概率的意义与表示方法 （5~6分） 1、概率的意义
一般地，在大量重复试验中，如果事件A发生的频率
n会稳定在某个常数p附近，那么这个常数pm就叫做事件A的概率。
2、事件和概率的表示方法
一般地，事件用英文大写字母A，B，C，…，表示事件A的概率p，可记为P（A）=P 考点九、确定事件和随机事件的概率之间的关系 （3分） 1、确定事件概率
（1）当A是必然发生的事件时，P（A）=1 （2）当A是不可能发生的事件时，P（A）=0 2、确定事件和随机事件的概率之间的关系
事件发生的可能性越来越小
0 1概率的值
不可能发生 必然发生
事件发生的可能性越来越大
考点十、古典概型 （3分） 1、古典概型的定义
某个试验若具有：①在一次试验中，可能出现的结构有有限多个；②在一次试验中，各种结果发生的可能性相等。我们把具有这两个特点的试验称为古典概型。
2、古典概型的概率的求法
一般地，如果在一次试验中，有n种可能的结果，并且它们发生的可能性都相等，事件A包含其中的m中结果，那么事件A发生的概率为P（A）=
m n考点十一、列表法求概率 （10分） 1、列表法
用列出表格的方法来分析和求解某些事件的概率的方法叫做列表法。 2、列表法的应用场合
当一次试验要设计两个因素， 并且可能出现的结果数目较多时，为不重不漏地列出所有可能的结果，通常采用列表法。
考点十二、树状图法求概率 （10分） 1、树状图法
就是通过列树状图列出某事件的所有可能的结果，求出其概率的方法叫做树状图法。 2、运用树状图法求概率的条件
第38页
当一次试验要设计三个或更多的因素时，用列表法就不方便了，为了不重不漏地列出所有可能的结果，通常采用树状图法求概率。
考点十三、利用频率估计概率（8分） 1、利用频率估计概率
在同样条件下，做大量的重复试验，利用一个随机事件发生的频率逐渐稳定到某个常数，可以估计这个事件发生的概率。
2、在统计学中，常用较为简单的试验方法代替实际操作中复杂的试验来完成概率估计，这样的试验称为模拟实验。
3、随机数
在随机事件中，需要用大量重复试验产生一串随机的数据来开展统计工作。把这些随机产生的数据称为
第二十六章 反比例函数似
考点五、反比例函数 （3~10分） 1、反比例函数的概念
k?1（k是常数，k?0）叫做反比例函数。反比例函数的解析式也可以写成y?kxx的形式。自变量x的取值范围是x?0的一切实数，函数的取值范围也是一切非零实数。
一般地，函数y?2、反比例函数的图像
反比例函数的图像是双曲线，它有两个分支，这两个分支分别位于第一、三象限，或第二、四象限，它们关于原点对称。由于反比例函数中自变量x?0，函数y?0，所以，它的图像与x轴、y轴都没有交点，即双曲线的两个分支无限接近坐标轴，但永远达不到坐标轴。
3、反比例函数的性质
k反比例
y?(k?0)
函数 xk>0 k<0 k的符号
y y
图像
O x O x
①x的取值范围是x?0， y的取值范围是y?0；
②当k>0时，函数图像的两个分支分别 在第一、三象限。在每个象限内，y 随x 的增大而减小。
①x的取值范围是x?0， y的取值范围是y?0；
②当k<0时，函数图像的两个分支分别 在第二、四象限。在每个象限内，y 随x 的增大而增大。
性质
4、反比例函数解析式的确定
第39页
确定及诶是的方法仍是待定系数法。由于在反比例函数y?k中，只有一个待定系数，因此只需要一x对对应值或图像上的一个点的坐标，即可求出k的值，从而确定其解析式。
5、反比例函数中反比例系数的几何意义
如下图，过反比例函数y?k(k?0)图像上任一点P作x轴、y轴的垂线PM，PN，则所得的矩形xPMON的面积S=PM?PN=y?x?xy。
?y?
k,?xy?k,S?k。 x第二十七章 图形的相似
考点一、比例线段 （3分） 1、比例线段的相关概念
如果选用同一长度单位量得两条线段a，b的长度分别为m，n，那么就说这两条线段的比是，am?bn或写成a：b=m：n
在两条线段的比a：b中，a叫做比的前项，b叫做比的后项。
在四条线段中，如果其中两条线段的比等于另外两条线段的比，那么这四条线段叫做成比例线段，简称比例线段
若四条a，b，c，d满足或a：b=c：d，那么a，b，c，d叫做组成比例的项，线段a，d叫做ac?bd比例外项，线段b，c叫做比例内项，线段的d叫做a，b，c的第四比例项。
如果作为比例内项的是两条相同的线段，即
的比例中项。
2、比例的性质 （1）基本性质
①a：b=c：d?ad=bc
②a：b=b：c?b?ac
（2）更比性质（交换比例的内项或外项）
2ab?或a：b=b：c，那么线段b叫做线段a，cbcab?（交换内项） cddcac?? ?（交换外项）
babddb?（同时交换内项和外项） ca （3）反比性质（交换比的前项、后项）：
acbd??? bdac（4）合比性质：
aca?bc?d??? bdbd（5）等比性质：
第40页
相关推荐：
loading