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MATH1003SA-PEP-CN 高校

【人民教育版】高校数学 選択必修 第三冊 (A版)

本教材は高校数学の応用内容を主に扱い、場合の数(分類加法、分歩乗法、順列組合せおよび二項定理)、確率変数とその分布(条件付き確率、離散型分布、二項分布および正規分布)、および対データの統計分析(単回帰分析、独立性検定)について学びます。

4.9
9.0h
981 受講者
2 lessons
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K12 数学
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コース概要

📚 コンテンツ概要

本教材は高校数学の応用内容を中心に扱い、組合せの原理(分類加法、段階乗法、順列・組合せおよび二項定理)、確率変数とその分布(条件付き確率、離散型分布、二項分布および正規分布)、対データの統計分析(単回帰分析、独立性検定)を含む。

組合せの法則を探求し、確率の法則を感じ取り、データ解析の核心に到達する。

著者: 章建躍, 李増滬

謝辞: 本書は国家教材委員会専門委員会による審査を経て承認された(2019年)

🎯 学習目標

  1. 分類加法計数原理と段階乗法計数原理を正確に区別し、実際の問題解決に適用できる。
  2. 二項係数の性質(対称性、増減性、和)を理解し、楊輝三角を用いて組合せ数の和を求めることができる。
  3. 数学モデルを構築し、コンピュータの実行パス数や自動車ナンバープレートの符号容量を分析し、二項定理の拡張形を証明できる。
  4. 複雑な状況下での確率計算に対して、全確率の公式とベイズの公式を熟練して使用できる。
  5. 離散型確率変数の概念を理解し、確率分布の性質を掌握し、期待値と分散を自力で求められる。
  6. n 回ベルヌーイ試行を正確に識別し、二項分布と超幾何分布の適用場面(復元抽出と非復元抽出)を区別できる。
  7. 相関関係と関数関係を区別でき、散布図から正負の相関を判断し、標本相関係数 r を計算して線形相関の強さを測定できる。
  8. 最小二乗法を用いて単回帰分析のパラメータを推定し、経験回帰方程式を構築し、合理的な予測と残差分析を行うことができる。
  9. 独立性検定の基本原理を理解し、帰無仮説を設定し、\chi^2 検定統計量を用いてカテゴリカル変数の独立性を判断できる。

レッスン 共 2 课时 · 预计 9.0h

レッスン

Lesson

本课程介绍了条件概率、全概率公式及贝叶斯公式在因果推理中的应用,并探讨了离散型随机变量的定义及其分布列的性质。通过这些数学工具,学生将学习如何基于已知证据进行逻辑逆推,并掌握处理随机现象数值化的核心方法。

本课程介绍了成对数据的统计分析,重点区分了确定性的函数关系与非确定性的相关关系,并利用散点图直观判断变量间的线性趋势。此外,课程引入了样本相关系数 $r$ 作为衡量线性相关强度的定量指标,强调了 $|r|$ 的取值范围及其几何意义,并提醒学生警惕相关性与因果性之间的逻辑误区。