GRE考试数学统计学部分基本内容(下)

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编辑点评: 同学们在复习GRE数学考试的时候,一定要注重基础知识的“打牢”。本文为大家介绍GRE数学考试统计学方面的基本概念,只有掌握并且懂得运用基本概念,才能确保考试的时候万无一失。

以下是GRE考试数学统计学部分的基本内容,大家需要学习参考一下:

10.To find median using Stem-and-Leaf (茎叶法计算中位数)

Stem-and-Leaf method 其实并不是很适用于GRE考试,除非有大量数据时可以用这种方法比较迅速的将数据有序化.一般GRE给出的数据在10个左右,茎叶法有点大材小用.

Stem-and-Leaf 其实就是一种分级将数据分类的方法.Stem就是大的划分,如可以划分为1~10,11~20,21~30…,而Leaf就是把划分到Stem一类中的数据再排一下序。看了例子就明白了。

Example for Stem-and-Leaf method:

Data:23,51,1,24,18,2,2,27,59,4,12,23,15,20

0| 1 2 2 4

1| 12 15 18

2| 20 23 23 24 27

5| 51 59

Stem (unit) = 10

Leaf (unit) = 1

分析如下:

最左边的一竖行 0, 1, 2, 5叫做Stem, 而右边剩下的就是Leaf(leaves). 上面的Stem-and-Leaf 共包含了14个data, 根据Stem及leaf的unit, 分别是: 1, 2, 2, 4 (first row), 12, 15, 18 (second row), 20, 23, 23, 24, 27(third row), 51, 59 (last row). Stem and Leaf其实就是把各个unit,比如个位,十位等归类了而已,一般是从小到大有序排列,所以在找Stem-and Leaf 找median的时候,一般不需要你自己把所有的数写出来从新排序.所以只要找到中间的那个数 (如果data个数是偶,则取中间两数的平均数), 就是median了.这道题的median是18和20的平均值 =19. 大家在碰到这种题的时候都可以用上面的方法做,只要注意unit也就是分类的数量级就行了.

为什么用Stem-and-Leaf 方法?可能你觉得这样做太麻烦了,其实Stem-and-Leaf 方法好处就是:你不必从一大堆数里去按大小挑数了,按照data给出的顺序填到表里就可以了。但是,GRE考试这样做是否值自己斟酌。

我的方法,不就是找十来个数么?排序!在先浏一眼数据看看大致范围,然后在答题纸上按个的写,觉得小的写前面,大的写后面,写了几个数之后,就是把剩下的数儿们,一个个的插到已写的数中间么!注意尽可能的把数之间的距离留大一些,否则,如果某些数比较密集,呵呵,你会死的很惨的。

11.To find the median of data given by percentage(按比例求中位数)

给了不同年龄range, 和各个range的percentage, 问median 落在哪个range里. 把percentage加到50%就是median的range了.担小心一点,range首先要保证是有序排列.

Example for this:

Given: 10~20 = 20%, 30~50 = 30%, 0~10 = 40%, 20~30 = 10%, 问median在哪个range里.

分析: 千万不要上来就加,要先排序,切记!!

重新排序为: 0~10 = 40%, 10~20 = 20%, 20~30 = 10%, 30~50 = 40%. 然后从小开始加, median(50%)落在 10~20这个range里.

如果觉得比较玄乎,我的方法,GRE大部分的题都可以这么搞。0~10岁 40匹ETS猪,10~20岁 20匹ETS猪,20~30岁 匹ETS猪,30~50岁 匹ETS猪,这100匹ETS猪按着年龄排下来,你说第五十匹ETS猪的年龄落在那个范围。

(原题: 说一堆人0-10岁 占 10%,11-20岁 占 12%,21-30岁 占 23%,31-40岁 占 20%,〉40岁 占 35%,问median 在什么范围?)

12:比较,当n<1时,n,1,2 和1,2,3的标准方差谁大

standard error 和 standard variation (作用=standard deviation)都是用来衡量一组数据的离散程度的统计数值,只不过由于standard error中涉及绝对值,在数学上是很难处里的所以,都用标准方差,实际上standard error更合理一些,它代表了数据和平均值的平均距离.很明显题目中如果n=0的话,0,1,2的离散程度应该和1,2,3的离散程度相同.如果n<0,则n,1,2,的离散程度大于后者,而0

Key: n是整数, 前〉=后(n=0,等;n=-1,-2,……大于)

13.算数平均值和加权平均值

三组数据的频数分布FREQUENCY DISTRIBUTION:

1(6),2(4),3(1),4(4),5(6)

1(1),2(4),3(6),4(4),5(1)

1(1),2(2),3(3),4(4),5(5)

其中括号里的是出现的频率,问MEAN和AVERAGE相等的有那些.

答案:只有第二个.

mean-arithmetic mean 算术平均值?(1+2+3+4+5)/ 5 = 3

average-weighted average 加权平均值: (1*1+2*4+...5*1)/(1+4+6+4+1)=48/16=3

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