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S-ID::解释分类和定量数据
S-ID。答:总结、表示和解释单个计数或测量变量的数据。适当使用计算器、电子表格和其他技术。
S-ID.A。1:用实数线上的图(点图、直方图和盒图)表示数据。
构造一个盒须图来匹配线状图，并构造一个线状图来匹配盒须图。操作线形图并检查盒须图如何变化。然后操作盒须图并检查线形图如何变化。5分钟预告
更改数据集中的值，并检查动态直方图如何响应变化。调整直方图的间隔大小，并查看直方图的形状如何受到影响。5分钟预告
建立一个数据集并找到平均值、中位数和众数。探索以跷跷板上的青蛙、秤上的青蛙和堆叠在可变高度杆下的青蛙为例说明的平均值、中位数和模式。5分钟预告
通过抓住掉落的尺子或点击目标来测试你的反应时间。创建一个实验结果的数据集，并计算数据的范围、模式、中位数和平均值。数据可以显示在列表、表格、柱状图或点阵图上。反应时间1学生探索的重点是范围，模式和中位数。5分钟预告
通过抓住掉落的尺子或点击目标来测试你的反应时间。创建一个实验结果的数据集，并计算数据的范围、模式、中位数和平均值。数据可以显示在列表、表格、柱状图或点阵图上。反应时间2学生探索的重点是平均。5分钟预告
试着每2秒点击一次鼠标。记录每次点击之间的时间间隔，以及误差和百分比误差。数据可以以表格、直方图或散点图的形式显示。当收集大量数据时，观察和测量结果分布的特征。5分钟预告
S-ID.A。2:使用适合于数据分布形状的统计数据来比较两个或多个不同数据集的中心(中位数，平均值)和散布(四分位范围，标准偏差)。
构造一个盒须图来匹配线状图，并构造一个线状图来匹配盒须图。操作线形图并检查盒须图如何变化。然后操作盒须图并检查线形图如何变化。5分钟预告
通过抓住掉落的尺子或点击目标来测试你的反应时间。创建一个实验结果的数据集，并计算数据的范围、模式、中位数和平均值。数据可以显示在列表、表格、柱状图或点阵图上。反应时间1学生探索的重点是范围，模式和中位数。5分钟预告
通过抓住掉落的尺子或点击目标来测试你的反应时间。创建一个实验结果的数据集，并计算数据的范围、模式、中位数和平均值。数据可以显示在列表、表格、柱状图或点阵图上。反应时间2学生探索的重点是平均。5分钟预告
试着每2秒点击一次鼠标。记录每次点击之间的时间间隔，以及误差和百分比误差。数据可以以表格、直方图或散点图的形式显示。当收集大量数据时，观察和测量结果分布的特征。5分钟预告
S-ID.A。3:在数据集上下文中解释形状、中心和分布的差异，解释极端数据点(异常值)的可能影响。
比较从总体分布中抽取的样本分布。基于样本分布预测总体分布的特征，并检查一个小样本如何代表给定的总体。5分钟预告
通过抓住掉落的尺子或点击目标来测试你的反应时间。创建一个实验结果的数据集，并计算数据的范围、模式、中位数和平均值。数据可以显示在列表、表格、柱状图或点阵图上。反应时间2学生探索的重点是平均。5分钟预告
试着每2秒点击一次鼠标。记录每次点击之间的时间间隔，以及误差和百分比误差。数据可以以表格、直方图或散点图的形式显示。当收集大量数据时，观察和测量结果分布的特征。5分钟预告
S-ID.A。4:使用数据集的平均值和标准偏差使其符合正态分布，并估计总体百分比。认识到有些数据集不适合使用这种方法。使用计算器、电子表格和表格来估计正常曲线下的面积。
对一个大城市的居民进行民意调查，以确定他们对“是”或“否”问题的反应。估计全城投赞成票的实际比例。检查许多民意调查的结果，以帮助评估单个民意调查结果的可靠性。看看对于足够大的民意调查，正态曲线是如何逼近二项分布的。5分钟预告
比较从总体分布中抽取的样本分布。基于样本分布预测总体分布的特征，并检查一个小样本如何代表给定的总体。5分钟预告
试着每2秒点击一次鼠标。记录每次点击之间的时间间隔，以及误差和百分比误差。数据可以以表格、直方图或散点图的形式显示。当收集大量数据时，观察和测量结果分布的特征。5分钟预告
当视觉或听觉刺激出现时，通过尽可能快地点击鼠标来测量你的反应时间。记录单个响应时间，以及每个测试的平均值和标准偏差。数据的直方图显示了视觉和声音响应时间的总体趋势。测试的类型以及使用的符号和声音由用户选择。5分钟预告
S-ID。B:总结、表示和解释两个分类和定量变量的数据。
S-ID.B。6:在散点图上表示两个定量变量的数据，并描述变量之间的关系。
S-ID.B.6。a:对数据拟合线性函数，并使用拟合函数解决数据背景下的问题。使用适合数据的函数或选择上下文建议的函数。强调线性和指数模型。
探索数据集的相关系数与其图之间的关系。拟合一条线到数据，并比较最小二乘拟合线。5分钟预告
用你自己的判断为散点图中的数据拟合一条线。然后比较最佳拟合的最小二乘线。5分钟预告
检查与不同纬度的天气相关的散点图。Gizmo包括三个不同的数据集，一个是负相关的，一个是正相关的，还有一个是没有相关的。比较最小二乘最佳拟合直线。5分钟预告
检查具有负相关或正相关的随机数据集的散点图。改变相关性并探索相关性如何反映在散点图和趋势线中。5分钟预告
S-ID.B.6。b:通过绘制和分析残差非正式地评估函数的拟合。
用你自己的判断为散点图中的数据拟合一条线。然后比较最佳拟合的最小二乘线。5分钟预告
S-ID.B.6.c::为表示线性关联的散点图拟合线性函数。
探索数据集的相关系数与其图之间的关系。拟合一条线到数据，并比较最小二乘拟合线。5分钟预告
用你自己的判断为散点图中的数据拟合一条线。然后比较最佳拟合的最小二乘线。5分钟预告
检查与不同纬度的天气相关的散点图。Gizmo包括三个不同的数据集，一个是负相关的，一个是正相关的，还有一个是没有相关的。比较最小二乘最佳拟合直线。5分钟预告
检查具有负相关或正相关的随机数据集的散点图。改变相关性并探索相关性如何反映在散点图和趋势线中。5分钟预告
解释线性模型。
S-ID.C。7:在数据的背景下解释线性模型的斜率(变化率)和截距(常数项)。
探索数据集的相关系数与其图之间的关系。拟合一条线到数据，并比较最小二乘拟合线。5分钟预告
检查与不同纬度的天气相关的散点图。Gizmo包括三个不同的数据集，一个是负相关的，一个是正相关的，还有一个是没有相关的。比较最小二乘最佳拟合直线。5分钟预告
检查具有负相关或正相关的随机数据集的散点图。改变相关性并探索相关性如何反映在散点图和趋势线中。5分钟预告
S-ID.C。8:计算(使用技术)并解释线性拟合的相关系数。
探索数据集的相关系数与其图之间的关系。拟合一条线到数据，并比较最小二乘拟合线。5分钟预告
S-ID.C。9:区分相关性和因果关系。
探索数据集的相关系数与其图之间的关系。拟合一条线到数据，并比较最小二乘拟合线。5分钟预告
S-IC:推论和证明结论
S-IC。答:理解和评估统计实验中的随机过程。适当使用计算器、电子表格和其他技术。
S-IC.A。1:将统计学理解为基于总体中的随机样本对总体参数做出推断的过程。
对一个大城市的居民进行民意调查，以确定他们对“是”或“否”问题的反应。估计全城投赞成票的实际比例。检查许多民意调查的结果，以帮助评估单个民意调查结果的可靠性。看看对于足够大的民意调查，正态曲线是如何逼近二项分布的。5分钟预告
在一个小社区对市民进行电话调查，以确定他们对“是”或“否”问题的反应。用结果来估计整个人群的情绪。调查这个估计的误差是如何随着被调查的人越来越多而变小的。比较随机抽样和非随机抽样。5分钟预告
比较从总体分布中抽取的样本分布。基于样本分布预测总体分布的特征，并检查一个小样本如何代表给定的总体。5分钟预告
S-IC.A。2:决定指定的模型是否与给定数据生成过程的结果一致(例如，使用模拟)。
随机向目标投掷飞镖，看看“命中”的百分比是多少。改变目标的大小，重复实验。研究目标的面积和击中目标的飞镖的百分比之间的关系5分钟预告
用旋流器进行实验，将特定结果的实验概率与理论概率进行比较。选择旋流器的数量，旋流器上的节数，以及旋流的有利结果。然后统计有利结果的数量。5分钟预告
用旋流器进行实验，将特定结果的实验概率与理论概率进行比较。选择旋流器的数量，旋流器上的节数，以及旋流的有利结果。然后统计有利结果的数量。5分钟预告
S-IC。B:从抽样调查、实验和观察研究中推断和证明结论。
S-IC.B。3:认识样本调查、实验和观察性研究的目的和差异;请解释随机化与每一种方法的关系。
对一个大城市的居民进行民意调查，以确定他们对“是”或“否”问题的反应。估计全城投赞成票的实际比例。检查许多民意调查的结果，以帮助评估单个民意调查结果的可靠性。看看对于足够大的民意调查，正态曲线是如何逼近二项分布的。5分钟预告
在一个小社区对市民进行电话调查，以确定他们对“是”或“否”问题的反应。用结果来估计整个人群的情绪。调查这个估计的误差是如何随着被调查的人越来越多而变小的。比较随机抽样和非随机抽样。5分钟预告
S-IC.B。4:使用抽样调查的数据来估计总体平均值或比例;通过使用随机抽样的模拟模型来确定误差范围。
对一个大城市的居民进行民意调查，以确定他们对“是”或“否”问题的反应。估计全城投赞成票的实际比例。检查许多民意调查的结果，以帮助评估单个民意调查结果的可靠性。看看对于足够大的民意调查，正态曲线是如何逼近二项分布的。5分钟预告
S-IC.B。5:使用随机实验的数据来比较两种治疗方法;使用模拟来确定参数之间的差异是否显著。
比较从总体分布中抽取的样本分布。基于样本分布预测总体分布的特征，并检查一个小样本如何代表给定的总体。5分钟预告
条件概率和概率规则
S-CP。答:理解独立性和条件概率，并用它们来解释模拟或实验的数据。
S-CP.A。2:理解如果A和B一起发生的概率是它们的概率的乘积，那么两个事件A和B是独立的，并使用这个特征来确定它们是否独立。
比较从袋子里抽出彩色弹珠的理论概率和实验概率。记录连续抽签结果，求实验概率。更换弹珠进行绘图以研究独立事件，或不更换弹珠以探索相关事件。5分钟预告
S-CP.A。3:将A给定B的条件概率理解为(P(A和B))/(P(B))，并将A和B的独立性解释为:A给定B的条件概率与A的概率相同，B给定A的条件概率与B的概率相同。
比较从袋子里抽出彩色弹珠的理论概率和实验概率。记录连续抽签结果，求实验概率。更换弹珠进行绘图以研究独立事件，或不更换弹珠以探索相关事件。5分钟预告
S-CP.A。5:在日常语言和日常情况中认识和解释条件概率和独立性的概念。
比较从袋子里抽出彩色弹珠的理论概率和实验概率。记录连续抽签结果，求实验概率。更换弹珠进行绘图以研究独立事件，或不更换弹珠以探索相关事件。5分钟预告
S-CP。B:在统一概率模型中，使用概率规则计算复合事件的概率。
S-CP.B。6:找出A给定B的条件概率，即B的结果中也属于A的部分，并根据模型解释答案。
比较从袋子里抽出彩色弹珠的理论概率和实验概率。记录连续抽签结果，求实验概率。更换弹珠进行绘图以研究独立事件，或不更换弹珠以探索相关事件。5分钟预告
S-CP.B。8:在统一概率模型中应用一般乘法法则，P(a或B) = P(a)P(B| a) = P(B)P(a |B)，并根据模型解释答案。
比较从袋子里抽出彩色弹珠的理论概率和实验概率。记录连续抽签结果，求实验概率。更换弹珠进行绘图以研究独立事件，或不更换弹珠以探索相关事件。5分钟预告
S-CP.B。9:使用排列和组合来计算复合事件的概率并解决问题。
从一个盒子中随机选择一些字母的排列和组合。使用动态树形图、动态排列列表和计数原理的动态计算来计数排列和组合。5分钟预告
S-MD:使用概率来做决定
S-MD。答:计算期望值并用它们来解决问题。
S-MD.A。1:通过为样本空间中的每个事件分配一个数值来定义一个随机变量;使用与数据分布相同的图形显示来绘制相应的概率分布。
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S-MD.A。2::计算一个随机变量的期望值;把它解释为概率分布的均值。
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S-MD.A。3:为样本空间定义的随机变量开发一个概率分布，其中理论概率可以计算;求期望值。
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S-MD.A。4:为样本空间定义的随机变量开发概率分布，其中概率是经验分配的;求期望值。
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S-MD。B:用概率来评估决策的结果。
S-MD.B。5:通过分配收益值的概率并找到期望值来衡量一个决策的可能结果。
S-MD.B.5。a:求一个机会游戏的预期收益。
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S-MD.B.5。b:在期望值的基础上评估和比较策略。
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S-MD.B。6:使用概率来做出公平的决定(例如，抽签或使用随机数生成器)。
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S-MD.B。7:使用概率概念分析决策和策略(例如，产品测试，医疗测试，或在比赛结束时拉下一名冰球守门员，并用额外的滑冰运动员取代守门员)。
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