3．算法案例：

⑴輾轉相除法與更相減損法-----求兩個正整數(shù)的最大公約數(shù)；

⑵秦九韶算法------求多項式的值；

⑶進位制----------各進制數(shù)之間的互化。

2．基本算法語句：

⑴輸入語句： INPUT “提示內容”；變量　 ；輸出語句：PRINT “提示內容”；表達式

　賦值語句：　　 變量=表達式

⑵條件語句：①　　　　　　　 　　　　②

　　　　　　　 IF 條件 THEN　　　　　　 IF　 條件　 THEN

　　　　　　　　　 語句體　　　　　　　　　 語句體1

　　　　　　　 END IF　　　　　　　　　　 ELSE　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 語句體2

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 END IF

⑶循環(huán)語句：①當型：　　　　　　　　 ②直到型:

　　　　　　　　 WHILE 條件　　　　　　　　 DO

　　　　　　　　　 循環(huán)體　　　　　　　　　　 循環(huán)體

　　　　　　　　 WEND　　　　　　　　　　　 LOOP UNTIL　 條件

1．程序框圖：

⑴圖形符號：

①　　　　　 終端框(起止況)；②　　　　　　 輸入、輸出框；⑥　　 連接點。

③

　　　　　　 處理框(執(zhí)行框)；④　　　　　　 判斷框；⑤　　　　 流程線 ；

⑵程序框圖分類:

①順序結構：　　　　 ②條件結構：　　　　　　　　　 ③循環(huán)結構：

　　　　　　　　　　　　　　　　 r=0?　　 否　　　　　　　　 求n除以i的余數(shù)

　　　　　 輸入n　　　　　　　　 是

　　　　　　　　　　　　　　　 n不是質素　　 n是質數(shù)　　　　　　　　 i=i+1

　　　　　 i=2

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 in或r=0?否

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 是

注：循環(huán)結構分為：Ⅰ．當型(while型)--先判斷條件，再執(zhí)行循環(huán)體；

Ⅱ．直到型(until型)--先執(zhí)行一次循環(huán)體，再判斷條件。

5．獨立性檢驗(分類變量關系)：

隨機變量越大，說明兩個分類變量，關系越強，反之，越弱。

4．回歸分析中回歸效果的判定：

⑴總偏差平方和：⑵殘差：；⑶殘差平方和： ；⑷回歸平方和：－；⑸相關指數(shù) 。

注：①得知越大，說明殘差平方和越小，則模型擬合效果越好；

②越接近于1，，則回歸效果越好。

3．相關系數(shù)(判定兩個變量線性相關性)：

注：⑴>0時，變量正相關； <0時，變量負相關；

⑵① 越接近于1，兩個變量的線性相關性越強；② 接近于0時，兩個變量之間幾乎不存在線性相關關系。

2．總體特征數(shù)的估計：

⑴樣本平均數(shù)；

⑵樣本方差 ；

⑶樣本標準差= ；

1．抽樣方法

⑴簡單隨機抽樣：一般地，設一個總體的個數(shù)為N，通過逐個不放回的方法從中抽取一個容量為n的樣本，且每個個體被抽到的機會相等，就稱這種抽樣為簡單隨機抽樣。

注：①每個個體被抽到的概率為；

②常用的簡單隨機抽樣方法有：抽簽法；隨機數(shù)法。

⑵系統(tǒng)抽樣：當總體個數(shù)較多時，可將總體均衡的分成幾個部分，然后按照預先制定的

規(guī)則，從每一個部分抽取一個個體，得到所需樣本，這種抽樣方法叫系統(tǒng)抽樣。

注：步驟：①編號；②分段；③在第一段采用簡單隨機抽樣方法確定其時個體編號；

④按預先制定的規(guī)則抽取樣本。

⑶分層抽樣：當已知總體有差異比較明顯的幾部分組成時，為使樣本更充分的反映總體的情況，將總體分成幾部分，然后按照各部分占總體的比例進行抽樣，這種抽樣叫分層抽樣。

注：每個部分所抽取的樣本個體數(shù)=該部分個體數(shù)

2．概率公式：

⑴互斥事件(有一個發(fā)生)概率公式：P(A+B)=P(A)+P(B)；

⑵古典概型：；

⑶幾何概型： ；

1．事件的關系：

⑴事件B包含事件A：事件A發(fā)生，事件B一定發(fā)生，記作；

⑵事件A與事件B相等：若，則事件A與B相等，記作A=B；

⑶并(和)事件：某事件發(fā)生，當且僅當事件A發(fā)生或B發(fā)生，記作(或)；

⑷并(積)事件：某事件發(fā)生，當且僅當事件A發(fā)生且B發(fā)生，記作(或)　 ；

⑸事件A與事件B互斥：若為不可能事件()，則事件A與互斥；

﹙6﹚對立事件：為不可能事件，為必然事件，則A與B互為對立事件。