【人教版】高中数学 选择性必修 第三册 (A版)
本教材主要涵盖高中数学进阶内容,包括计数原理(分类加法、分步乘法、排列组合及二项式定理)、随机变量及其分布(条件概率、离散型分布、二项分布及正态分布)以及成对数据的统计分析(一元线性回归、独立性检验)。
课程概述
📚 Content Summary
本教材主要涵盖高中数学进阶内容,包括计数原理(分类加法、分步乘法、排列组合及二项式定理)、随机变量及其分布(条件概率、离散型分布、二项分布及正态分布)以及成对数据的统计分析(一元线性回归、独立性检验)。
探索计数之规,感悟随机之律,成就数据分析之核。
Author: 章建跃, 李增沪
Acknowledgments: 本书经国家教材委员会专家委员会审核通过(2019)
🎯 Learning Objectives
- 能够准确区分并应用分类加法计数原理与分步乘法计数原理解决实际问题。
- 理解二项式系数的性质(对称性、增减性、和),并能利用杨辉三角解决组合数求和问题。
- 能够建立数学模型,分析计算机执行路径数量及汽车号牌的编码容量,证明二项式定理的推广形式。
- 能够熟练运用全概率公式和贝叶斯公式解决复杂背景下的概率计算问题。
- 理解离散型随机变量的概念,掌握分布列的性质并能独立求解均值(期望)与方差。
- 能够准确识别 n 重伯努利试验,区分二项分布与超几何分布的适用场景(有放回与无放回抽样)。
- 能够区分相关关系与函数关系,通过散点图判断正负相关,并计算样本相关系数 r 来衡量线性相关强度。
- 掌握最小二乘法估计一元线性回归参数,建立经验回归方程,并进行合理的预测与残差分析。
- 理解独立性检验的基本原理,能设立零假设并利用 \chi^2 统计量对分类变量的独立性做出判断。
课程 共 3 课时 · 预计 9.0h
课程
Lesson
本课程介绍了计数原理的两大基石:分类加法原理与分步乘法原理,重点讲解了如何通过逻辑拆解处理互斥方案与连续步骤。课程进一步将这些原理应用于数字系统、程序路径及号牌容量等实际建模场景,并引入二项式定理与条件概率,帮助学生掌握复杂问题的结构化分析方法。
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。