1． 四种命题：

⑴原命题：若p则q；　 ⑵逆命题：若q则p；

⑶否命题：若p则q；⑷逆否命题：若q则p

注：原命题与逆否命题等价；逆命题与否命题等价。

3．算法案例：

⑴辗转相除法与更相减损法-----求两个正整数的最大公约数；

⑵秦九韶算法------求多项式的值；

⑶进位制----------各进制数之间的互化。

2．基本算法语句：

⑴输入语句： INPUT “提示内容”；变量　 ；输出语句：PRINT “提示内容”；表达式

　赋值语句：　　 变量=表达式

⑵条件语句：①　　　　　　　　　　 ②

　　　　　 　　　IF 条件 THEN　　　　　　 IF　 条件　 THEN

　　　　　　　　　 语句体　　　　　　　　　 语句体1

　　 　　　　　END IF　　　　　　　　　　 ELSE　

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 语句体2

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 END IF

⑶循环语句：①当型：　　　　　 　　　②直到型:

　　　　　　　　 WHILE 条件　　　　　　　　 DO

　　　　　　　　　 循环体　　　　　　　　　　 循环体

　　　　　　　　 WEND　　　　　　　　　　　 LOOP UNTIL　 条件

1．程序框图：

⑴图形符号：

①　　　　　 终端框(起止况)；②　　　　　　 输入、输出框；⑥　　 连接点。

③

　　　　　　 处理框(执行框)；④　　　　　　 判断框；⑤　　　　 流程线 ；

⑵程序框图分类:

①顺序结构：　　　　 ②条件结构：　　　　　　　　　 ③循环结构：

　　　　　　　　　　　　　　　　 r=0?　　 否　　　　　　　　 求n除以i的余数

　　　　　 输入n　　　　　　　　 是

　　　　　　　　　　　　　　　 n不是质素　　 n是质数　　　　　　　　 i=i+1

　　　　　 i=2

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 in或r=0?否

　　　　 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　是

注：循环结构分为：Ⅰ．当型(while型)--先判断条件，再执行循环体；

Ⅱ．直到型(until型)--先执行一次循环体，再判断条件。

5．独立性检验(分类变量关系)：

随机变量越大，说明两个分类变量，关系越强，反之，越弱。

4．回归分析中回归效果的判定：

⑴总偏差平方和：⑵残差：；⑶残差平方和： ；⑷回归平方和：－；⑸相关指数 。

注：①得知越大，说明残差平方和越小，则模型拟合效果越好；

②越接近于1，，则回归效果越好。

3．相关系数(判定两个变量线性相关性)：

注：⑴>0时，变量正相关； <0时，变量负相关；

⑵① 越接近于1，两个变量的线性相关性越强；② 接近于0时，两个变量之间几乎不存在线性相关关系。

2．总体特征数的估计：

⑴样本平均数；

⑵样本方差 ；

⑶样本标准差= ；

1．抽样方法

⑴简单随机抽样：一般地，设一个总体的个数为N，通过逐个不放回的方法从中抽取一个容量为n的样本，且每个个体被抽到的机会相等，就称这种抽样为简单随机抽样。

注：①每个个体被抽到的概率为；

②常用的简单随机抽样方法有：抽签法；随机数法。

⑵系统抽样：当总体个数较多时，可将总体均衡的分成几个部分，然后按照预先制定的

规则，从每一个部分抽取一个个体，得到所需样本，这种抽样方法叫系统抽样。

注：步骤：①编号；②分段；③在第一段采用简单随机抽样方法确定其时个体编号；

④按预先制定的规则抽取样本。

⑶分层抽样：当已知总体有差异比较明显的几部分组成时，为使样本更充分的反映总体的情况，将总体分成几部分，然后按照各部分占总体的比例进行抽样，这种抽样叫分层抽样。

注：每个部分所抽取的样本个体数=该部分个体数

2．概率公式：

⑴互斥事件(有一个发生)概率公式：P(A+B)=P(A)+P(B)；

⑵古典概型：；

⑶几何概型： ；