高中統(tǒng)計(jì)和初中一樣嗎？ 初中和高中要統(tǒng)計(jì)家長工作嗎？
一樣
統(tǒng)計(jì) 人類對事物數(shù)量的認(rèn)識形成的定義。漢語中的“統(tǒng)計(jì)”有合計(jì)、總計(jì)的意思。英語中的“統(tǒng)計(jì)”（statistics）詞源：德語 Statistik ，政治學(xué)；新拉丁語 statisticus ，國事；意大利語statista ，老練的政客；舊意大利語、拉丁語 status ，形勢，政體。
統(tǒng)計(jì)一詞有三方而含義：（1）統(tǒng)計(jì)工作。指搜集、整理和分析客觀事物總體數(shù)量方面資料的工作過程，是統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。（2）統(tǒng)計(jì)資料。統(tǒng)計(jì)工作所取得的各項(xiàng)數(shù)字資料及有關(guān)文字資料，一般反映在統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)手冊、統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)資料匯編和統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告中。（3）統(tǒng)計(jì)科學(xué)。研究如何搜集、整理和分析統(tǒng)計(jì)資料的理論與方法。統(tǒng)計(jì)工作、統(tǒng)計(jì)資料、統(tǒng)計(jì)科學(xué)三者之間的關(guān)系是：統(tǒng)計(jì)工作的成果是統(tǒng)計(jì)資料，統(tǒng)計(jì)資料和統(tǒng)計(jì)科學(xué)的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)工作，統(tǒng)計(jì)科學(xué)既是統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn)的理論概括，又是指導(dǎo)統(tǒng)計(jì)工作的原理、原則和方法。
常用統(tǒng)計(jì)方法：均值；中位數(shù)；眾數(shù)；正態(tài)分布；抽樣；標(biāo)準(zhǔn)差；概率論；t檢驗(yàn)；方差分析；chi卡方檢驗(yàn)；
◎ 統(tǒng)計(jì) tǒngjì
(1) [statistics;count;add up] 大量數(shù)據(jù)的收集、分析、解釋和表述
人口統(tǒng)計(jì)
(2) 亦指總括地計(jì)算
把全國報(bào)來的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一下
（一）“統(tǒng)計(jì)”一詞的由來
“統(tǒng)計(jì)”一詞，英語為statistics，用作復(fù)數(shù)名詞時(shí)，意思是統(tǒng)計(jì)資料，作單數(shù)名詞時(shí)，指的是統(tǒng)計(jì)學(xué)。一般來說，統(tǒng)計(jì)這個(gè)詞包括三個(gè)含義：統(tǒng)計(jì)工作、統(tǒng)計(jì)資料和統(tǒng)計(jì)學(xué)。這三者之間存在著密切的聯(lián)系，統(tǒng)計(jì)資料是統(tǒng)計(jì)工作的成果，統(tǒng)計(jì)學(xué)來源于統(tǒng)計(jì)工作。原始的統(tǒng)計(jì)工作即人們收集數(shù)據(jù)的原始形態(tài)已經(jīng)有幾千年的歷史，而它作為一門科學(xué)，還是從17世紀(jì)開始的。英語中統(tǒng)計(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)員是同一個(gè)（statistician），但統(tǒng)計(jì)學(xué)并不是直接產(chǎn)生于統(tǒng)計(jì)工作的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。每一門科學(xué)都有其建立、發(fā)展和客觀條件，統(tǒng)計(jì)科學(xué)則是統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)理論、計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法融合、提煉、發(fā)展而來的一種邊緣性學(xué)科。
1，關(guān)于單詞statistics
起源于國情調(diào)查，最早意為國情學(xué)。
十 七世紀(jì)，在英格蘭人們對“政治算術(shù)”感興趣。1662年,John Graunt發(fā)表了他第一本也是唯一一本手稿，《natural and politics observations upon the bills of mortality》， 分析了生男孩和女孩的比例，發(fā)展了現(xiàn)在保險(xiǎn)公司所用的那種類型的死亡率表。
英文的statistics大約在十八世紀(jì)中葉由德國學(xué)者 Gottfried Achenwall所創(chuàng)造，是由狀態(tài)status和德文的政治算術(shù)聯(lián)合推導(dǎo)得出的，第一次由John Sinclair所使用，即1797年出現(xiàn)在Encyclopaedia Britannica。（早期還有一個(gè)單詞publicitics和statistics競爭“統(tǒng)計(jì)”這一含義，如果得勝，現(xiàn)在就開始流行 publicitical learning了）。
2，關(guān)于高斯分布或正態(tài)分布
1733年，德-莫佛（De Moivre）在給友人分發(fā)的一篇文章中給出了正態(tài)曲線（這一歷史開始被人們忽略）
1783年，拉普拉斯建議正態(tài)曲線方程適合于表示誤差分布的概率。
1809年，高斯發(fā)表了他的關(guān)于天體運(yùn)行論的偉大著作，在這一著作的第二卷第三節(jié)中，他導(dǎo)出正態(tài)曲線適宜于表示誤差規(guī)律，同時(shí)承認(rèn)拉普拉斯較早的推導(dǎo)。
正態(tài)分布在十九世紀(jì)前葉因高斯的工作而加以推廣，所以通常稱作高斯分布。卡爾-皮爾遜指出德-莫佛是正態(tài)曲線的創(chuàng)始人，第一個(gè)稱它為正態(tài)分布，但人們?nèi)粤?xí)慣稱之高斯分布。
3，關(guān)于最小二乘法
1805年,Legendre提出最小二乘法，Gauss聲稱自己在1794年用過，并在1809年基于誤差的高斯分布假設(shè)，給出了嚴(yán)格推導(dǎo)。
4，其它
在十九世紀(jì)中葉，三個(gè)不同領(lǐng)域產(chǎn)生的重要發(fā)展都是基于隨機(jī)性是自然界固有的這個(gè)前提上的。
阿道夫·凱特萊特（A. Quetlet,1869）利用概率性的概念來描述社會(huì)學(xué)和生物學(xué)現(xiàn)象（正態(tài)曲線從觀察誤差推廣到各種數(shù)據(jù)）
孟德爾（G.Mendel,1870）通過簡單的隨機(jī)性結(jié)構(gòu)公式化了他的遺傳法則
玻爾茲曼（Boltzmann,1866）對理論物理中最重要的基本命題之一的熱力學(xué)第二定律給出了一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的解釋。
1859 年，達(dá)爾文發(fā)表了《物種起源》，達(dá)爾文的工作對他的表兄弟高爾登爵士有深遠(yuǎn)影響，高爾登比達(dá)爾文更有數(shù)學(xué)素養(yǎng)，他開始利用概率工具分析生物現(xiàn)象，對生物計(jì) 量學(xué)的基礎(chǔ)做出了重要貢獻(xiàn)（可以稱他為生物信息學(xué)之父吧），高爾登爵士是第一個(gè)使用相關(guān)和回歸這兩個(gè)重要概念的人，他還是中位數(shù)和百分位數(shù)這種概念的創(chuàng)始 人。
受高爾登工作影響，在倫敦的大學(xué)學(xué)院工作的卡爾-皮爾遜開始把數(shù)學(xué)和概率論應(yīng)用于達(dá)爾文進(jìn)化論，從而開創(chuàng)了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)時(shí)代，贏得了統(tǒng)計(jì)之父的稱號，1901年Biometrika第一期出版（卡-皮爾遜是創(chuàng)始人之一）。
5，關(guān)于總體和樣本
在早期文獻(xiàn)中可找到由某個(gè)總體中抽樣的明確例子，然而從總體中只能取得樣本的認(rèn)識常常是缺乏的。 ----K.皮爾遜時(shí)代
到十九世紀(jì)末，對樣本和總體的區(qū)別已普遍知道，然而這種區(qū)分并不一定總被堅(jiān)持。----1910年Yule在自己的教科書中指出。
在 1900年代的早期，區(qū)分變的更清楚，并在1922年被Fisher特別強(qiáng)調(diào)。----Fisher在1922年發(fā)表的一篇重要論文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》，說明了總體和樣本的聯(lián)系和區(qū)別，以及其他概念，奠定了“理論統(tǒng)計(jì)學(xué)”的基礎(chǔ)。
6，期望、標(biāo)準(zhǔn)差和方差
期望是一個(gè)比概率更原始的概念，在十七世紀(jì)帕斯卡和費(fèi)馬時(shí)代，期望概念已被公認(rèn)了。K.皮爾遜最早定義了標(biāo)準(zhǔn)差的概念。1918年，F(xiàn)isher引入方差的概念。
力學(xué)中的矩和統(tǒng)計(jì)學(xué)中的中數(shù)兩者之間的相似性已被概率領(lǐng)域的早期工作者注意到，而K.皮爾遜在1893年第一次在統(tǒng)計(jì)意義下使用“矩”。
7，卡方統(tǒng)計(jì)量
卡方統(tǒng)計(jì)量，是卡-皮爾遜提出用于檢驗(yàn)已知數(shù)據(jù)是否來自某一特定的隨機(jī)模型，或已知數(shù)據(jù)是否與已給定的假設(shè)一致。卡方檢驗(yàn)被譽(yù)為自1900年以來在科學(xué)技術(shù)所有分支中20個(gè)尖端發(fā)明之一，甚至敵人Fisher都對此有極高評價(jià)。
8，矩估計(jì)與最大似然
卡-皮爾遜提出了使用矩來估計(jì)參數(shù)的方法。
Fisher則在1912年到1922年間提出了最大似然估計(jì)方法，基于直覺，提出了估計(jì)的一致性、有效性和充分性的概念。
9，概率的公理化
1933年，前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家柯爾莫格洛夫（Kolmogorov）發(fā)表了《概率論的基本概念》，奠定了概率論的嚴(yán)格數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
10，貝葉斯定理
貝葉斯對統(tǒng)計(jì)學(xué)幾乎沒有什么貢獻(xiàn)，然而貝葉斯的一篇文章成為貝葉斯學(xué)派統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想模式的焦點(diǎn)，這一篇文章發(fā)表于1763年，由貝葉斯的朋友、著名人壽保險(xiǎn)原理的開拓者Richard Price在貝葉斯死后提出來的----貝葉斯定理。
概 率思想的兩種方法，（1）作為一個(gè)物理系統(tǒng)內(nèi)在的一種物理特性，（2）對某一陳述相信程度的度量。 在1950年代后期止，多數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)家采取第一種觀點(diǎn)，即概率的相對頻數(shù)解釋，這一時(shí)期貝葉斯定理僅應(yīng)用在概率能在頻數(shù)框架內(nèi)解釋的場合。貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派著 作的一個(gè)浪潮始于1960年。自此，贊成和反對貝葉斯學(xué)派統(tǒng)計(jì)的兩方以皮爾遜和費(fèi)舍爾所特有的激情和狂怒進(jìn)行申辯和爭辯。
在1960年以前，幾乎所有的統(tǒng)計(jì)書刊都避免使用貝葉斯學(xué)派方法，F(xiàn)isher堅(jiān)持避免使用貝葉斯定理，并在他的最后一本書中再一次堅(jiān)決的拒絕了它。卡爾-皮爾遜偶然使用，總的來說是避免的。奈曼和E.S.皮爾遜在他們有關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)的文章中堅(jiān)決反對使用。
[編輯本段]（二）近代統(tǒng)計(jì)學(xué)
近代統(tǒng)計(jì)學(xué)指的是18世紀(jì)末到19世紀(jì)末的描述統(tǒng)計(jì)學(xué)，其發(fā)展過程與概率論的廣泛研究和應(yīng)用密切相關(guān)。目前在統(tǒng)計(jì)分析中經(jīng)常使用的一些基本方法和術(shù)語都始于這一個(gè)時(shí)期，比如：最小平方法、正態(tài)分布曲線、誤差計(jì)算等等。
在近代統(tǒng)計(jì)發(fā)展的一百年中，也形成了許多學(xué)派，其中以數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派和社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派最為著名。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派的原創(chuàng)始人是比利時(shí)的A•凱特靳，其最大的貢獻(xiàn)就是將法國的古典概率引入統(tǒng)計(jì)學(xué)，用純數(shù)學(xué)的方法對社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行研究；社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派的首倡者是德國的K•克尼斯，他認(rèn)為統(tǒng)計(jì)研究的對象是社會(huì)現(xiàn)象，研究方法為大量觀察法。在近代統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展過程中，這兩學(xué)派的矛盾是比較大的。
*****【統(tǒng)計(jì)分析方法總結(jié)】*****
1.連續(xù)性資料
1.1 兩組獨(dú)立樣本比較
1.1.1 資料符合正態(tài)分布,且兩組方差齊性,直接采用t檢驗(yàn)。
1.1.2 資料不符合正態(tài)分布，（1）可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,如對數(shù)轉(zhuǎn)換等,使之服從正態(tài)分布,然后對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用t檢驗(yàn)；（2）采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.1.3 資料方差不齊，（1）采用Satterthwate 的t’檢驗(yàn)；（2）采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.2 兩組配對樣本的比較
1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布，采用配對t檢驗(yàn)。
1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布，采用wilcoxon的符號配對秩和檢驗(yàn)。
1.3 多組完全隨機(jī)樣本比較
1.3.1資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。
1.3.2資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Kruscal－Wallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成組的Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.4 多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較
1.4.1資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。
1.4.2資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Fridman檢驗(yàn)法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符號配對的Wilcoxon檢驗(yàn)。
****需要注意的問題：
（1） 一般來說，如果是大樣本，比如各組例數(shù)大于50，可以不作正態(tài)性檢驗(yàn)，直接采用t檢驗(yàn)或方差分析。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上有中心極限定理，假定大樣本是服從正態(tài)分布的。
（2） 當(dāng)進(jìn)行多組比較時(shí)，最容易犯的錯(cuò)誤是僅比較其中的兩組，而不顧其他組，這樣作容易增大犯假陽性錯(cuò)誤的概率。正確的做法應(yīng)該是，先作總的各組間的比較，如果總的來說差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，然后才能作其中任意兩組的比較，這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計(jì)方法，如上面提到的LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**絕不能對其中的兩組直接采用t檢驗(yàn)，這樣即使得出結(jié)果也未必正確**
（3） 關(guān)于常用的設(shè)計(jì)方法：多組資料盡管最終分析都是采用方差分析，但不同設(shè)計(jì)會(huì)有差別。常用的設(shè)計(jì)如完全隨即設(shè)計(jì)，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，析因設(shè)計(jì)，裂區(qū)設(shè)計(jì)，嵌套設(shè)計(jì)等。
2．分類資料
2.1 四格表資料
2.1.1 例數(shù)大于40，且所有理論數(shù)大于5，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。
2.1.2 例數(shù)大于40，所有理論數(shù)大于1，且至少一個(gè)理論數(shù)小于5，則用校正的 檢驗(yàn)或Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.1.3 例數(shù)小于40，或有理論數(shù)小于2，則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.2 2×C表或R×2表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量＆行變量均為無序分類變量，則（1）例數(shù)大于40，且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25％，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。（2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目的25％，則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson 檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。
2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為二分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別，如果總的來說有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.3 R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量＆行變量均為無序分類變量，則（1）例數(shù)大于40，且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25％，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。（2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目的25％，則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。（3）如果要作相關(guān)性分析，可采用Pearson相關(guān)系數(shù)。
2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson 檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效或強(qiáng)弱程度的不同，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。
2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別，如果有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.2.4 列變量＆行變量均為有序多分類變量，（1）如要做組間差別分析，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。如果總的來說有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。（2）如果要做兩變量之間的相關(guān)性，可采用Spearson相關(guān)分析。
2.4 配對分類資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.4.1 四格表配對資料，（1）b＋c>40，則用McNemar配對 檢驗(yàn)。（2）b＋c<40，則用校正的配對 檢驗(yàn)。
2.4.1 C×C資料，（1）配對比較：用McNemar配對 檢驗(yàn)。（2）一致性檢驗(yàn)，用Kappa檢驗(yàn)。
譙點(diǎn)18411374100： 高中和初中有什么區(qū)別? -
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 這個(gè)我深有體會(huì) 第一:老師變了,初中的老師不太改作業(yè),而高中的老師會(huì)當(dāng)天把作業(yè)改好,而且還會(huì)統(tǒng)計(jì)每道題的錯(cuò)誤量和正確量 第二:挖得很深,可以說是你根本沒有想到還有這么深的題目啊 第三:題目和課本根本不搭,書上都是冰山一角,做到作業(yè)你會(huì)做到手軟啊 第四:老師雖然認(rèn)真了,但是等他講解你就聽不懂了(不知道你的學(xué)校好不好),完全聽不懂,尤其是物理老師,他會(huì)對你說:我已經(jīng)列出方程式了,至于解不解得出是你們的數(shù)學(xué)問題 第五:英語老師也很強(qiáng)悍,上課差不多是純英語,你的耳朵會(huì)在短暫的一段時(shí)間內(nèi)不能適應(yīng)
譙點(diǎn)18411374100： 怎樣學(xué)好并提高高中數(shù)學(xué)成績? -
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 高中的知識和初中比起來明顯跨了一個(gè)檔次,剛開始的時(shí)候就會(huì)不適應(yīng).尤其現(xiàn)在的新教材甚至把一些大學(xué)才學(xué)習(xí)的內(nèi)容(比如簡單的積分,幾何概率,初等統(tǒng)計(jì),計(jì)算機(jī)編程等)都加了進(jìn)去,這更對高中生的學(xué)習(xí)思維和方法提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)...
譙點(diǎn)18411374100： 高中數(shù)學(xué)跟初中聯(lián)系大嗎
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 不是很大 只要有一定的基礎(chǔ)就可以了 高中數(shù)學(xué)很多學(xué)的是另一類東西了 例如高一開始就是學(xué)集合 這個(gè)是初中沒有的 而且和高中基本沒什么關(guān)系 完全就是重新再來 在高中一定要好好學(xué)習(xí) 高中學(xué)得東西比初中的難多了
譙點(diǎn)18411374100： 高中數(shù)學(xué)怎么學(xué) -
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 高中一年級的新同學(xué)們,當(dāng)你們踏進(jìn)高中校門,漫步在優(yōu)美的校園時(shí),看見老師嚴(yán)謹(jǐn)而熱心的教學(xué)和師兄、師姐深切的關(guān)懷時(shí),我想你們會(huì)暗暗決心:爭取學(xué)好高中階段的各門學(xué)科.在新的高考制度“3+x+綜合”普遍吹散全國大地之時(shí),代表人...
譙點(diǎn)18411374100： 《西游記》《三國演義》《水滸傳》和《紅樓夢》是中國古典文學(xué)瑰...
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 初中與高中數(shù)學(xué)不用銜接,高中基本是新的內(nèi)容,學(xué)習(xí)過程中偶爾會(huì)用到點(diǎn)初中的知識,專心學(xué)好高中的數(shù)學(xué)好了,不用去想初中的,畢竟初中的知識太少了,不太用的到.
譙點(diǎn)18411374100： 會(huì)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)與概率和高中的概率一樣嗎 -
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 有一定的聯(lián)系,但還是不太一樣,會(huì)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)和概率比高中會(huì)難一些,但也還挺好學(xué)的
譙點(diǎn)18411374100： 誰能告訴我初中和高中的學(xué)習(xí)內(nèi)容有什么區(qū)別
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 初中學(xué)習(xí)的知識是高中學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),其實(shí)學(xué)習(xí)就是這樣,就像壘一座城堡,要從最底層壘起,層層遞進(jìn). 初中的同學(xué)都是很真的,很少有人玩心眼,跟你勾心斗角的,隨著人年齡的增加,世界觀的成熟,高中的同學(xué)相處起來就很難,你會(huì)明顯的...
統(tǒng)計(jì) 人類對事物數(shù)量的認(rèn)識形成的定義。漢語中的“統(tǒng)計(jì)”有合計(jì)、總計(jì)的意思。英語中的“統(tǒng)計(jì)”（statistics）詞源：德語 Statistik ，政治學(xué)；新拉丁語 statisticus ，國事；意大利語statista ，老練的政客；舊意大利語、拉丁語 status ，形勢，政體。
統(tǒng)計(jì)一詞有三方而含義：（1）統(tǒng)計(jì)工作。指搜集、整理和分析客觀事物總體數(shù)量方面資料的工作過程，是統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。（2）統(tǒng)計(jì)資料。統(tǒng)計(jì)工作所取得的各項(xiàng)數(shù)字資料及有關(guān)文字資料，一般反映在統(tǒng)計(jì)表、統(tǒng)計(jì)圖、統(tǒng)計(jì)手冊、統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)資料匯編和統(tǒng)計(jì)分析報(bào)告中。（3）統(tǒng)計(jì)科學(xué)。研究如何搜集、整理和分析統(tǒng)計(jì)資料的理論與方法。統(tǒng)計(jì)工作、統(tǒng)計(jì)資料、統(tǒng)計(jì)科學(xué)三者之間的關(guān)系是：統(tǒng)計(jì)工作的成果是統(tǒng)計(jì)資料，統(tǒng)計(jì)資料和統(tǒng)計(jì)科學(xué)的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)工作，統(tǒng)計(jì)科學(xué)既是統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn)的理論概括，又是指導(dǎo)統(tǒng)計(jì)工作的原理、原則和方法。
常用統(tǒng)計(jì)方法：均值；中位數(shù)；眾數(shù)；正態(tài)分布；抽樣；標(biāo)準(zhǔn)差；概率論；t檢驗(yàn)；方差分析；chi卡方檢驗(yàn)；
◎ 統(tǒng)計(jì) tǒngjì
(1) [statistics;count;add up] 大量數(shù)據(jù)的收集、分析、解釋和表述
人口統(tǒng)計(jì)
(2) 亦指總括地計(jì)算
把全國報(bào)來的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)一下
（一）“統(tǒng)計(jì)”一詞的由來
“統(tǒng)計(jì)”一詞，英語為statistics，用作復(fù)數(shù)名詞時(shí)，意思是統(tǒng)計(jì)資料，作單數(shù)名詞時(shí)，指的是統(tǒng)計(jì)學(xué)。一般來說，統(tǒng)計(jì)這個(gè)詞包括三個(gè)含義：統(tǒng)計(jì)工作、統(tǒng)計(jì)資料和統(tǒng)計(jì)學(xué)。這三者之間存在著密切的聯(lián)系，統(tǒng)計(jì)資料是統(tǒng)計(jì)工作的成果，統(tǒng)計(jì)學(xué)來源于統(tǒng)計(jì)工作。原始的統(tǒng)計(jì)工作即人們收集數(shù)據(jù)的原始形態(tài)已經(jīng)有幾千年的歷史，而它作為一門科學(xué)，還是從17世紀(jì)開始的。英語中統(tǒng)計(jì)學(xué)家和統(tǒng)計(jì)員是同一個(gè)（statistician），但統(tǒng)計(jì)學(xué)并不是直接產(chǎn)生于統(tǒng)計(jì)工作的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)。每一門科學(xué)都有其建立、發(fā)展和客觀條件，統(tǒng)計(jì)科學(xué)則是統(tǒng)計(jì)工作經(jīng)驗(yàn)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)理論、計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法融合、提煉、發(fā)展而來的一種邊緣性學(xué)科。
1，關(guān)于單詞statistics
起源于國情調(diào)查，最早意為國情學(xué)。
十 七世紀(jì)，在英格蘭人們對“政治算術(shù)”感興趣。1662年,John Graunt發(fā)表了他第一本也是唯一一本手稿，《natural and politics observations upon the bills of mortality》， 分析了生男孩和女孩的比例，發(fā)展了現(xiàn)在保險(xiǎn)公司所用的那種類型的死亡率表。
英文的statistics大約在十八世紀(jì)中葉由德國學(xué)者 Gottfried Achenwall所創(chuàng)造，是由狀態(tài)status和德文的政治算術(shù)聯(lián)合推導(dǎo)得出的，第一次由John Sinclair所使用，即1797年出現(xiàn)在Encyclopaedia Britannica。（早期還有一個(gè)單詞publicitics和statistics競爭“統(tǒng)計(jì)”這一含義，如果得勝，現(xiàn)在就開始流行 publicitical learning了）。
2，關(guān)于高斯分布或正態(tài)分布
1733年，德-莫佛（De Moivre）在給友人分發(fā)的一篇文章中給出了正態(tài)曲線（這一歷史開始被人們忽略）
1783年，拉普拉斯建議正態(tài)曲線方程適合于表示誤差分布的概率。
1809年，高斯發(fā)表了他的關(guān)于天體運(yùn)行論的偉大著作，在這一著作的第二卷第三節(jié)中，他導(dǎo)出正態(tài)曲線適宜于表示誤差規(guī)律，同時(shí)承認(rèn)拉普拉斯較早的推導(dǎo)。
正態(tài)分布在十九世紀(jì)前葉因高斯的工作而加以推廣，所以通常稱作高斯分布。卡爾-皮爾遜指出德-莫佛是正態(tài)曲線的創(chuàng)始人，第一個(gè)稱它為正態(tài)分布，但人們?nèi)粤?xí)慣稱之高斯分布。
3，關(guān)于最小二乘法
1805年,Legendre提出最小二乘法，Gauss聲稱自己在1794年用過，并在1809年基于誤差的高斯分布假設(shè)，給出了嚴(yán)格推導(dǎo)。
4，其它
在十九世紀(jì)中葉，三個(gè)不同領(lǐng)域產(chǎn)生的重要發(fā)展都是基于隨機(jī)性是自然界固有的這個(gè)前提上的。
阿道夫·凱特萊特（A. Quetlet,1869）利用概率性的概念來描述社會(huì)學(xué)和生物學(xué)現(xiàn)象（正態(tài)曲線從觀察誤差推廣到各種數(shù)據(jù)）
孟德爾（G.Mendel,1870）通過簡單的隨機(jī)性結(jié)構(gòu)公式化了他的遺傳法則
玻爾茲曼（Boltzmann,1866）對理論物理中最重要的基本命題之一的熱力學(xué)第二定律給出了一個(gè)統(tǒng)計(jì)學(xué)的解釋。
1859 年，達(dá)爾文發(fā)表了《物種起源》，達(dá)爾文的工作對他的表兄弟高爾登爵士有深遠(yuǎn)影響，高爾登比達(dá)爾文更有數(shù)學(xué)素養(yǎng)，他開始利用概率工具分析生物現(xiàn)象，對生物計(jì) 量學(xué)的基礎(chǔ)做出了重要貢獻(xiàn)（可以稱他為生物信息學(xué)之父吧），高爾登爵士是第一個(gè)使用相關(guān)和回歸這兩個(gè)重要概念的人，他還是中位數(shù)和百分位數(shù)這種概念的創(chuàng)始 人。
受高爾登工作影響，在倫敦的大學(xué)學(xué)院工作的卡爾-皮爾遜開始把數(shù)學(xué)和概率論應(yīng)用于達(dá)爾文進(jìn)化論，從而開創(chuàng)了現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)時(shí)代，贏得了統(tǒng)計(jì)之父的稱號，1901年Biometrika第一期出版（卡-皮爾遜是創(chuàng)始人之一）。
5，關(guān)于總體和樣本
在早期文獻(xiàn)中可找到由某個(gè)總體中抽樣的明確例子，然而從總體中只能取得樣本的認(rèn)識常常是缺乏的。 ----K.皮爾遜時(shí)代
到十九世紀(jì)末，對樣本和總體的區(qū)別已普遍知道，然而這種區(qū)分并不一定總被堅(jiān)持。----1910年Yule在自己的教科書中指出。
在 1900年代的早期，區(qū)分變的更清楚，并在1922年被Fisher特別強(qiáng)調(diào)。----Fisher在1922年發(fā)表的一篇重要論文中《On the mathematical foundation of theoretical statistics》，說明了總體和樣本的聯(lián)系和區(qū)別，以及其他概念，奠定了“理論統(tǒng)計(jì)學(xué)”的基礎(chǔ)。
6，期望、標(biāo)準(zhǔn)差和方差
期望是一個(gè)比概率更原始的概念，在十七世紀(jì)帕斯卡和費(fèi)馬時(shí)代，期望概念已被公認(rèn)了。K.皮爾遜最早定義了標(biāo)準(zhǔn)差的概念。1918年，F(xiàn)isher引入方差的概念。
力學(xué)中的矩和統(tǒng)計(jì)學(xué)中的中數(shù)兩者之間的相似性已被概率領(lǐng)域的早期工作者注意到，而K.皮爾遜在1893年第一次在統(tǒng)計(jì)意義下使用“矩”。
7，卡方統(tǒng)計(jì)量
卡方統(tǒng)計(jì)量，是卡-皮爾遜提出用于檢驗(yàn)已知數(shù)據(jù)是否來自某一特定的隨機(jī)模型，或已知數(shù)據(jù)是否與已給定的假設(shè)一致。卡方檢驗(yàn)被譽(yù)為自1900年以來在科學(xué)技術(shù)所有分支中20個(gè)尖端發(fā)明之一，甚至敵人Fisher都對此有極高評價(jià)。
8，矩估計(jì)與最大似然
卡-皮爾遜提出了使用矩來估計(jì)參數(shù)的方法。
Fisher則在1912年到1922年間提出了最大似然估計(jì)方法，基于直覺，提出了估計(jì)的一致性、有效性和充分性的概念。
9，概率的公理化
1933年，前蘇聯(lián)數(shù)學(xué)家柯爾莫格洛夫（Kolmogorov）發(fā)表了《概率論的基本概念》，奠定了概率論的嚴(yán)格數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
10，貝葉斯定理
貝葉斯對統(tǒng)計(jì)學(xué)幾乎沒有什么貢獻(xiàn)，然而貝葉斯的一篇文章成為貝葉斯學(xué)派統(tǒng)計(jì)學(xué)的思想模式的焦點(diǎn)，這一篇文章發(fā)表于1763年，由貝葉斯的朋友、著名人壽保險(xiǎn)原理的開拓者Richard Price在貝葉斯死后提出來的----貝葉斯定理。
概 率思想的兩種方法，（1）作為一個(gè)物理系統(tǒng)內(nèi)在的一種物理特性，（2）對某一陳述相信程度的度量。 在1950年代后期止，多數(shù)統(tǒng)計(jì)學(xué)家采取第一種觀點(diǎn)，即概率的相對頻數(shù)解釋，這一時(shí)期貝葉斯定理僅應(yīng)用在概率能在頻數(shù)框架內(nèi)解釋的場合。貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)派著 作的一個(gè)浪潮始于1960年。自此，贊成和反對貝葉斯學(xué)派統(tǒng)計(jì)的兩方以皮爾遜和費(fèi)舍爾所特有的激情和狂怒進(jìn)行申辯和爭辯。
在1960年以前，幾乎所有的統(tǒng)計(jì)書刊都避免使用貝葉斯學(xué)派方法，F(xiàn)isher堅(jiān)持避免使用貝葉斯定理，并在他的最后一本書中再一次堅(jiān)決的拒絕了它。卡爾-皮爾遜偶然使用，總的來說是避免的。奈曼和E.S.皮爾遜在他們有關(guān)假設(shè)檢驗(yàn)的文章中堅(jiān)決反對使用。
[編輯本段]（二）近代統(tǒng)計(jì)學(xué)
近代統(tǒng)計(jì)學(xué)指的是18世紀(jì)末到19世紀(jì)末的描述統(tǒng)計(jì)學(xué)，其發(fā)展過程與概率論的廣泛研究和應(yīng)用密切相關(guān)。目前在統(tǒng)計(jì)分析中經(jīng)常使用的一些基本方法和術(shù)語都始于這一個(gè)時(shí)期，比如：最小平方法、正態(tài)分布曲線、誤差計(jì)算等等。
在近代統(tǒng)計(jì)發(fā)展的一百年中，也形成了許多學(xué)派，其中以數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派和社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派最為著名。數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)派的原創(chuàng)始人是比利時(shí)的A•凱特靳，其最大的貢獻(xiàn)就是將法國的古典概率引入統(tǒng)計(jì)學(xué)，用純數(shù)學(xué)的方法對社會(huì)現(xiàn)象進(jìn)行研究；社會(huì)統(tǒng)計(jì)學(xué)派的首倡者是德國的K•克尼斯，他認(rèn)為統(tǒng)計(jì)研究的對象是社會(huì)現(xiàn)象，研究方法為大量觀察法。在近代統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展過程中，這兩學(xué)派的矛盾是比較大的。
*****【統(tǒng)計(jì)分析方法總結(jié)】*****
1.連續(xù)性資料
1.1 兩組獨(dú)立樣本比較
1.1.1 資料符合正態(tài)分布,且兩組方差齊性,直接采用t檢驗(yàn)。
1.1.2 資料不符合正態(tài)分布，（1）可進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,如對數(shù)轉(zhuǎn)換等,使之服從正態(tài)分布,然后對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)采用t檢驗(yàn)；（2）采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.1.3 資料方差不齊，（1）采用Satterthwate 的t’檢驗(yàn)；（2）采用非參數(shù)檢驗(yàn),如Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.2 兩組配對樣本的比較
1.2.1 兩組差值服從正態(tài)分布，采用配對t檢驗(yàn)。
1.2.2 兩組差值不服從正態(tài)分布，采用wilcoxon的符號配對秩和檢驗(yàn)。
1.3 多組完全隨機(jī)樣本比較
1.3.1資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用完全隨機(jī)的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。
1.3.2資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Kruscal－Wallis法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成組的Wilcoxon檢驗(yàn)。
1.4 多組隨機(jī)區(qū)組樣本比較
1.4.1資料符合正態(tài)分布，且各組方差齊性，直接采用隨機(jī)區(qū)組的方差分析。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，兩兩比較的方法有LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。
1.4.2資料不符合正態(tài)分布，或各組方差不齊，則采用非參數(shù)檢驗(yàn)的Fridman檢驗(yàn)法。如果檢驗(yàn)結(jié)果為有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，則進(jìn)一步作兩兩比較，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符號配對的Wilcoxon檢驗(yàn)。
****需要注意的問題：
（1） 一般來說，如果是大樣本，比如各組例數(shù)大于50，可以不作正態(tài)性檢驗(yàn)，直接采用t檢驗(yàn)或方差分析。因?yàn)榻y(tǒng)計(jì)學(xué)上有中心極限定理，假定大樣本是服從正態(tài)分布的。
（2） 當(dāng)進(jìn)行多組比較時(shí)，最容易犯的錯(cuò)誤是僅比較其中的兩組，而不顧其他組，這樣作容易增大犯假陽性錯(cuò)誤的概率。正確的做法應(yīng)該是，先作總的各組間的比較，如果總的來說差別有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，然后才能作其中任意兩組的比較，這些兩兩比較有特定的統(tǒng)計(jì)方法，如上面提到的LSD檢驗(yàn)，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**絕不能對其中的兩組直接采用t檢驗(yàn)，這樣即使得出結(jié)果也未必正確**
（3） 關(guān)于常用的設(shè)計(jì)方法：多組資料盡管最終分析都是采用方差分析，但不同設(shè)計(jì)會(huì)有差別。常用的設(shè)計(jì)如完全隨即設(shè)計(jì)，隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，析因設(shè)計(jì)，裂區(qū)設(shè)計(jì)，嵌套設(shè)計(jì)等。
2．分類資料
2.1 四格表資料
2.1.1 例數(shù)大于40，且所有理論數(shù)大于5，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。
2.1.2 例數(shù)大于40，所有理論數(shù)大于1，且至少一個(gè)理論數(shù)小于5，則用校正的 檢驗(yàn)或Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.1.3 例數(shù)小于40，或有理論數(shù)小于2，則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.2 2×C表或R×2表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量＆行變量均為無序分類變量，則（1）例數(shù)大于40，且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25％，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。（2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目的25％，則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。
2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson 檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。
2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為二分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別，如果總的來說有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.3 R×C表資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.2.1 列變量＆行變量均為無序分類變量，則（1）例數(shù)大于40，且理論數(shù)小于5的格子數(shù)目<總格子數(shù)目的25％，則用普通的Pearson 檢驗(yàn)。（2）例數(shù)小于40，或理論數(shù)小于5的格子數(shù)目>總格子數(shù)目的25％，則用Fisher’s確切概率法檢驗(yàn)。（3）如果要作相關(guān)性分析，可采用Pearson相關(guān)系數(shù)。
2.2.2列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為有序多分類變量，行變量為分組變量，用普通的Pearson 檢驗(yàn)只說明組間構(gòu)成比不同，如要說明療效或強(qiáng)弱程度的不同，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。
2.2.3 列變量為效應(yīng)指標(biāo)，且為無序多分類變量，行變量為有序多分類變量，則可采用普通的Pearson 檢驗(yàn)比較各組之間有無差別，如果有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2.2.4 列變量＆行變量均為有序多分類變量，（1）如要做組間差別分析，則可用行平均分差檢驗(yàn)或成組的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)或Ridit分析。如果總的來說有差別，還可進(jìn)一步作兩兩比較，以說明是否任意兩組之間的差別都有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。（2）如果要做兩變量之間的相關(guān)性，可采用Spearson相關(guān)分析。
2.4 配對分類資料的統(tǒng)計(jì)分析
2.4.1 四格表配對資料，（1）b＋c>40，則用McNemar配對 檢驗(yàn)。（2）b＋c<40，則用校正的配對 檢驗(yàn)。
2.4.1 C×C資料，（1）配對比較：用McNemar配對 檢驗(yàn)。（2）一致性檢驗(yàn)，用Kappa檢驗(yàn)。
中考統(tǒng)計(jì)名額是什么意思
答：準(zhǔn)確說法是校額到校。“校額到校”是指針對去年中招升入優(yōu)質(zhì)高中比例低于30%的一般公辦初中，將采用定向分配到校的方式補(bǔ)足名額到30%，以此鼓勵(lì)更多的學(xué)生選擇在家門口的一般公辦初中校就近入學(xué)。校額到校招生錄取安排在名額分配批次，與名額分配和市級統(tǒng)籌錄取同期進(jìn)行。按照校額到校計(jì)劃和初中校分配...
統(tǒng)計(jì)專業(yè)技術(shù)職稱有哪些?
1、統(tǒng)計(jì)員 (1) 初中、高中(非本專業(yè)中專)畢業(yè)后從事統(tǒng)計(jì)工作分別滿4年、2年；本專業(yè)中專畢業(yè)后即從事統(tǒng)計(jì)工作；(2) 掌握一般統(tǒng)計(jì)專業(yè)知識和統(tǒng)計(jì)方法。2、助理統(tǒng)計(jì)師 (1) 初中、高中(非本專業(yè)中專)畢業(yè)后從事統(tǒng)計(jì)工作分別滿8年、6年，取得統(tǒng)計(jì)員職稱分別滿4年、2年；中專(本專業(yè))、大專畢業(yè)后從...
數(shù)學(xué)與初中有聯(lián)系嗎?
初中:統(tǒng)計(jì)與概率，側(cè)重統(tǒng)計(jì);高中:概率與統(tǒng)計(jì)，側(cè)重概率。6、其他知識點(diǎn)的聯(lián)系 絕對值、立方和（差）公式(初中教材沒有，但大部分老師都會(huì)補(bǔ)充)、分解因式、平面直角坐標(biāo)等等，這些知識點(diǎn)在高中同樣會(huì)頻繁使用。
統(tǒng)計(jì)證有用嗎
問題一：統(tǒng)計(jì)從業(yè)資格證有用么？ 可以說大企業(yè)中有部分企業(yè)設(shè)置統(tǒng)計(jì)員這個(gè)職位，小企業(yè)一般是沒有的，考統(tǒng)計(jì)從業(yè)資格證或統(tǒng)計(jì)初級職稱對現(xiàn)在的企業(yè)來說沒有太大的優(yōu)勢，但按照今后的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨埂，考統(tǒng)計(jì)從業(yè)資格證或者統(tǒng)計(jì)初級職稱是很有必要的。問題二：統(tǒng)計(jì)師證有什么用 統(tǒng)計(jì)師是職稱，如果是公務(wù)...
人口統(tǒng)計(jì)學(xué)中受教育程度如何分類
簡稱：中技）、技工學(xué)校、高中，初中，小學(xué)，文盲或半文盲。程度劃分 在國家文化程度代碼標(biāo)準(zhǔn)中，大類以下還列入了相當(dāng)于同等學(xué)歷的文化程度的小分類代碼，以示區(qū)別于受過正規(guī)學(xué)校教育的同等學(xué)歷者。如：10研究生 下面還列入：11研究生畢業(yè)，19研究生肄業(yè)；國際學(xué)歷專業(yè)證書相當(dāng)于博士后的文化程度。
初中學(xué)籍和高中學(xué)籍是分開的嗎
對于學(xué)生而言，學(xué)籍的重要性不言而喻。它如同公民擁有國籍、黨員擁有黨籍、軍人擁有軍籍一樣，學(xué)生也需要擁有作為某校學(xué)生的學(xué)籍來證明自己的身份和資格。這一制度不僅有利于學(xué)校的規(guī)范化管理，也為學(xué)生的教育權(quán)益提供了有力保障。在現(xiàn)代教育體系中，學(xué)籍管理扮演著至關(guān)重要的角色。它不僅是學(xué)校與學(xué)生之間...
初中數(shù)學(xué)分為幾大模塊
3、統(tǒng)計(jì)學(xué)初步：數(shù)據(jù)的收集與整理，公差、方差等。4、函數(shù)：初中階段主要是三大函數(shù)，一次函數(shù)、二次函數(shù)、反比例函數(shù)。在平時(shí)的訓(xùn)練中，鍛煉自己的解題思路。每一個(gè)知識點(diǎn)，無非就是那幾個(gè)考點(diǎn)，只要按照考點(diǎn)進(jìn)行復(fù)習(xí)就很簡單了。就比如一次函數(shù)，要考察的地方無非就是函數(shù)的解析式、斜率、與坐標(biāo)軸的...
為什么說初一階段,是整個(gè)初中階段最重要的一年?
如果是建立在學(xué)習(xí)的情況下，我認(rèn)為更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)恼f法是“最重要的一年之一”。因?yàn)槌踔须A段，每一年都很重要，沒有哪一年最重要的說法。如果是建立在生理和心理角度上來說，那么“為什么說初一階段是整個(gè)初中階段最重要的一年”這個(gè)問題就值得討論了。因?yàn)檫@一年，學(xué)生們要面對的挑戰(zhàn)會(huì)比其他年級都要多。一、...
統(tǒng)計(jì)與概率的內(nèi)容在哪些學(xué)段有?
《統(tǒng)計(jì)與概率》是一本2018年電子工業(yè)出版社出版的圖書，作者是龍文中，全書共分為兩篇，一篇是知識篇；另一篇是方法篇，一共擁有17小節(jié)，主要把基礎(chǔ)和能力進(jìn)行了分層，知識篇以數(shù)學(xué)知識點(diǎn)為中心夯實(shí)學(xué)生的基礎(chǔ)，方法篇培養(yǎng)解題思維方法、提高能力。依據(jù)中學(xué)新課程標(biāo)準(zhǔn)及中學(xué)生的數(shù)學(xué)知識能力要求編寫，并經(jīng)過...
初中數(shù)學(xué)分值分布
這些數(shù)據(jù)表明，初中數(shù)學(xué)考試主要以基礎(chǔ)內(nèi)容為主，但也需要掌握一定的幾何和統(tǒng)計(jì)知識。代數(shù)部分主要考察學(xué)生對于方程、函數(shù)等概念的理解和應(yīng)用能力，如解一元二次方程、函數(shù)圖像的繪制等。幾何部分則更側(cè)重于空間想象和推理能力，包括圖形的性質(zhì)、相似與全等、面積與體積的計(jì)算等。統(tǒng)計(jì)與概率部分則要求學(xué)生能夠...
相關(guān)評說：
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 這個(gè)我深有體會(huì) 第一:老師變了,初中的老師不太改作業(yè),而高中的老師會(huì)當(dāng)天把作業(yè)改好,而且還會(huì)統(tǒng)計(jì)每道題的錯(cuò)誤量和正確量 第二:挖得很深,可以說是你根本沒有想到還有這么深的題目啊 第三:題目和課本根本不搭,書上都是冰山一角,做到作業(yè)你會(huì)做到手軟啊 第四:老師雖然認(rèn)真了,但是等他講解你就聽不懂了(不知道你的學(xué)校好不好),完全聽不懂,尤其是物理老師,他會(huì)對你說:我已經(jīng)列出方程式了,至于解不解得出是你們的數(shù)學(xué)問題 第五:英語老師也很強(qiáng)悍,上課差不多是純英語,你的耳朵會(huì)在短暫的一段時(shí)間內(nèi)不能適應(yīng)
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 高中的知識和初中比起來明顯跨了一個(gè)檔次,剛開始的時(shí)候就會(huì)不適應(yīng).尤其現(xiàn)在的新教材甚至把一些大學(xué)才學(xué)習(xí)的內(nèi)容(比如簡單的積分,幾何概率,初等統(tǒng)計(jì),計(jì)算機(jī)編程等)都加了進(jìn)去,這更對高中生的學(xué)習(xí)思維和方法提出了嚴(yán)峻的考驗(yàn)...
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 不是很大 只要有一定的基礎(chǔ)就可以了 高中數(shù)學(xué)很多學(xué)的是另一類東西了 例如高一開始就是學(xué)集合 這個(gè)是初中沒有的 而且和高中基本沒什么關(guān)系 完全就是重新再來 在高中一定要好好學(xué)習(xí) 高中學(xué)得東西比初中的難多了
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 高中一年級的新同學(xué)們,當(dāng)你們踏進(jìn)高中校門,漫步在優(yōu)美的校園時(shí),看見老師嚴(yán)謹(jǐn)而熱心的教學(xué)和師兄、師姐深切的關(guān)懷時(shí),我想你們會(huì)暗暗決心:爭取學(xué)好高中階段的各門學(xué)科.在新的高考制度“3+x+綜合”普遍吹散全國大地之時(shí),代表人...
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 初中與高中數(shù)學(xué)不用銜接,高中基本是新的內(nèi)容,學(xué)習(xí)過程中偶爾會(huì)用到點(diǎn)初中的知識,專心學(xué)好高中的數(shù)學(xué)好了,不用去想初中的,畢竟初中的知識太少了,不太用的到.
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 有一定的聯(lián)系,但還是不太一樣,會(huì)計(jì)學(xué)的統(tǒng)計(jì)和概率比高中會(huì)難一些,但也還挺好學(xué)的
新會(huì)區(qū)磨粒： ______ 初中學(xué)習(xí)的知識是高中學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),其實(shí)學(xué)習(xí)就是這樣,就像壘一座城堡,要從最底層壘起,層層遞進(jìn). 初中的同學(xué)都是很真的,很少有人玩心眼,跟你勾心斗角的,隨著人年齡的增加,世界觀的成熟,高中的同學(xué)相處起來就很難,你會(huì)明顯的...
