文档介绍：11752管理数量方法与分析《考点精编》
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第一章数据分析的基础
1．【选择】数据分析的前提是数据的搜集与加工处理。在数据资料进行加工处理时，通常采用对数据进行分组的方法。
2．【选择】数据分组是对某一变量的不同取值殊的应用条件。
（2）众数的确定：①若掌握某一变量的一组未分组的变量值，只需统计出现次数最多的那个变量值即可；②若掌握的资料是单项数列，则频数（或频率）最大组的变量值就是众数；③若掌握的资料是组距数列，要确定众数，首先依据
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各组变量值出现次数的多少确定众数所在的组，然后采用上限公式或下限公式确定众数即可。其计算公式如下：下限公式：，上限公式：，式中：代表众数；L、U 分别代表众数组的上限和下限；d 代表众数组的组距；代表众数组的次数与前一组次数之差；代表众数组的次数与后一组次数之差.
14．【选择】算术平均数、中位数和众数三者之间在数量上的关系取决于变量值在数列中的分布状况。
（1）正态分布：算术平均数（）=中位数（）=众数（）；（2）左偏分布：算术平均数（）<中位数（）<众数（）；（3）右偏分布：众数（）<中位数（）<算术平均数（）。
15．【简答】离散程度测度的意义：①通过对变量取值之间离散程度的测定，可以反映各个变量值之间的差异大小，从而也就可以反映分布中心指标对各个变量值代表性的高低。②通过对变量取值之间离散程度的测定，可以大致反映变量次数分布的密度曲线的形状。
16．【选择】极差又称全距，是指一组变量中最大变量值与
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最小变量值之差，用来表示变量的变动范围，通常用R 代表全距，记。
17．【选择】变量分布的偏斜程度：变量取值分布的非对称程度；变量分布的峰度：变量取值分布密度曲线顶部的平坦或尖峭程度。
18．【简答】测度变量次数分布的偏斜程度和峰尖程度的意义：一方面可以加深人们对变量取值的分布状况的认识；另一方面，人们可以将所关心的变量的偏度指标值和峰度指标值与某种理论分布的偏度指标值和峰度指标值进行比较，以判断所关心的变量与某种理论分布的近似程度，为进一步的推断分析奠定基础。
第二章概率与概率分布
1．【选择】事件的关系与运算
①并A∪B：A发生或B发生(或A,B 至少有一个发生)的事件，常记作A+B ；②交A∩B：A , B 同时发生的事件，常记作AB；③差A-B：A发生，但B不发生的事件；④ 互斥事件：事件A 和B不能同时发生(即AB =Φ)，则称事件
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A,B互斥(互不相容)；⑤对立事件：满足和，则称是A的对立事件。
2．【选择】随机事件A 发生的可能性大小的度量（数值），称为事件A 发生的概率，记作P(A)。
3．【选择】概率的性质：①0 ≤ P（A）≤ 1；②P（Ω）= 1，P（Φ）= 0；③若A与B 互不相容，则有：；④ 若A 与是对立事件，则有：或； ⑤ 若A 与B 是任意两事件，则有：。
4．【选择】若一个随机试验的样本空间是由有限个样本点构成，且每个样本点在实验中等可能出现，那么事件A 发生的概率为：
5．【选择】条件概率与事件的独立性
（1）条件概率的定义：设A，B 两个是随机事件，且P（A）> 0，则为在事件A发生的条件下，事件B 发生的概率。
（2）条件概率的计算方法：①利用条件概率的定义公式计
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算P(B|A)；②采用缩减样本空间法，即根据事件已经发生的信息缩减样本空间，在此基础上计算B 的概率。
（3）乘法公式。同理，对于A、B、C 三事件，若，则有：.
（4）全概率公式与贝叶斯公式：若设随机事件E的样本空间，是一个完备事件组，且，则对E 的任何一事件A，都有：，称此公式为全概率公式，，称为逆概率公式，或贝叶斯公式。
（5）事件的独立性：若事件A和B满足等式，则称事件A、B 是相互独立的。
6．【简答】引入随机变量的原因：在生产生活中，仅仅讨论随机事件的概率显然是不够的，为了更好地揭示随机现象的规律性，并利用数学分析的方法来描述。这就需要把随机试验的结果数量化，即要用某一变量的不同取值来表示随机试验中出现的各种不同结果，这就是要引入随机变量的原因。
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7．【选择】设随机试验E 的样本空间为Ω=｛e｝，若对于每一个e∈Ω，都对应唯一实数X(e)，则称变量X(e)为随机变量，，Y，…表示随机变量。
8．【选择】所谓随机变量的概率分布，就是随机变量的取值规律，通常用分布律（分布密度）、分布函数来描述随机变量的分布。由于随机变量的取值特点不同，因而描述概率分布的方式也不同。
9．【选择】离散型随机变量的概率分布：
（1）若随机变量的全部可能取到的值是有限个或可列无限多个，这种随机变量叫做离散型随机变量。
（2）设