AP統計學,是美國大學的先修課程,它主要涵蓋了以下四個方面的核心內容。
1.????ExploringData (數據的探索和分析):?Describing patterns and departures from patterns (20% to30%)
2.????Samplingand Experimentation (數據獲取):?Planningand conducting a study (10% to 15%)
3.????AnticipatingPatterns (概率知識):?Exploring random phenomena using probabilityand simulation (20% to 30%)
4.????StatisticalInference (統計推斷*****):?Estimating population parameters andtesting hypotheses (30% to 40%)
第一部分:數據的探索和分析 - Exploring Data
這一部分在考試中占比20%到30%,需要理解并掌握分類變量(Categorical / Qualitativevariable)的圖形分析,以及數值型變量(Numerical / Quantitativevariable)的圖形分析和回歸分析,主要知識點包括:
分類變量的分析:頻數分布表(One-way / Two-way frequency table)、條形圖(Bar chart)、餅圖(Pie chart)等。
數值型變量的分析:集中程度的衡量(Central tendency – Mean and Median)、離散程度的衡量(Variability – range, IQR, variance, standard deviation)、位置的衡量(Position – Percentile, Quartiles, Standard scores)、點圖 (Dotplot)、莖葉圖(Stemplot)、直方圖 (Histogram)、箱線圖 (Boxplot)、散點圖 (Scatterplot)、相關系數 (correlation coefficient)以及最小二乘回歸(Least-squares regression analysis)等。
第二部分:數據獲取 - Samplingand Experimentation
這一部分在考試中占比10%到15%,需要理解并掌握獲取數據的方式(普查Census、抽樣調查Sample survey、觀測研究Observational study和實驗Experiment),調查偏差(survey bias)以及主要的隨機實驗設計(Experiment design)等。
第三部分:基礎的概率知識 - AnticipatingPatterns
這一部分在考試中的占比為20%-30%,涵蓋的內容包括概率(Probability)、概率分布(Probability distribution)- 二項分布(Binomial distribution)、幾何分布(Geometric distribution)、正態分布(Normaldistribution)、抽樣分布(Sampling distribution of sample statistics)等.
第四部分:統計推斷 - StatisticalInference
這一部分在考試中的占比為30%-40%,是統計中最重要的內容。需要對已獲取的數據進行推斷,主要報考參數估計(Point / Interval Estimate of Population parameters)和假設檢驗(Hypothesis tests)等。
同學們可以用上面的內容提綱為指導,展開AP統計的學習和相關的自測。
PS: 目前公布的2018年AP統計學的考試時間是在2018年5月17日。考試分為兩個部分,各用時1.5小時,共計3小時。第一時段包括40道選擇題(Multiple-choice questions),每題計1.25分, 合計50分。第二時段需完成6道自由問答題,前五道題每題7.5分,第六題12.5分,合計50分。卷面分數總計100分。
2016年和2017年,全球及中國區的AP統計學5分情況如下:
| 2017年參考人數 | 2017 年5分率 | 2016年參考人數 | 2016年 5分率 | |
| 中國 | 4802 | 24.2% | 4311 | 24.8% |
| 全球 | 215840 | 13.6% | 206563 | 14.3% |
統計的5分率相對較低,但是如果掌握了學習要領,也不是什么難事。每年卷面分數換算到5分都有小幅的波動,但基本維持在60-70之間,所以統計要想考5分,只要保證總分不低于70分即可。

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