AP Statistics | Previous Unit Review (上)

LONG TIME NO SEE！

圣誕假+春節假+SAT 這一大段時間過去后，

相信大家也和我一樣，

門門AP都忘了差不多一半，

當我聽說大家上個單元summative裂了的時候，

我立刻去看了看去年的筆記。

腦海中回閃出了去年學這個單元的時候的心情…

至于本篇文章，

主要是解釋7-9章一些比較令人費解/比較重要的點，

并未涵蓋所有知識點。

要是對第8章和第九章后半部分的內容有疑惑，

就要等待下一次更新了...

U7 Sampling Distribution

p: 僅指statistic的proportion

p hat: 指parameter的sample proportion

μ p hat: sample proportion distribution的平均值

一定要能夠分辨出

population distribution,

distribution of sample data

和sampling distribution的區別，如下圖所示

最好的用來估計parameter的statistic是

low bias, low variability的

Central Limit Theorem (CLT)

當樣本空間(sample size)很大的時候，sample mean (X bar) 的sampling distribution是近似于正態分布的。

記得去看看筆記里chart!! It helps!

U9 One Sample Significance Tests

significance test:

用來比較實際數據(observed data)和假設值(hypothesis)的試驗

null hypothesis 虛假設 (H0):

“no difference”。H0是我們試圖找到證據反駁的假設。

Alternative hypothesis 擇一假設 (Ha):

設定的假設值。Ha是我們試圖找到證據證明的假設。

p value

當?null hypothesis是正確的時候，被測試的數據（比如p hat和x bar）會等于或甚至大于真正得到的數據的可能性。p value越小，against null hypothesis的證據越強。

比如，一個人宣稱自己罰球進球率是80%，那么H0就是p=0.8 (p是proportion)；如果測試者懷疑他的進球率并不到80%，那Ha就是p<0.8。

經過實測，這個人投了50個罰球，只進了33個(x bar = 0.66)。此時通過tcdf得出的p value是0.0099，明顯低于我們一般情況下使用的significance level significance level?α = 0.05。

因此，我們就要conclude H0, reject Ha，因為假如這個人說的他的罰球進球率是80%，他只有0.0099的可能在50次罰球里只進33個：）

p value 小 — reject H0 — conclude Ha

p value 大 — fail to reject H0 — can not conclude Ha

(具體的在考試中如何interpret得到的結果，參照筆記中的sentence frames)

注意：

看題時留意test statistic是proportion還是means。proportion對應z test，means對應t test。

永遠記得check conditions！

Random, Normal, Independent

下半部分review會包括z test 和t test的具體內容，

可能也會涵蓋一些Unit 10的內容，

介于它是兩個population的比較test。