2021年福建省中小學新任教師招聘考試大綱-中學數(shù)學

http://fujian.hteacher.net 2021-02-25 14:02 福建教師招聘 [您的教師考試網(wǎng)]

考試要求：

(1)理解直線的傾斜角和斜率的概念，掌握過兩點的直線的斜率公式。掌握直線方程的點斜式、兩點式、一般式，并能根據(jù)條件熟練地求出直線方程。

(2)掌握兩條直線平行與垂直的條件，兩條直線所成的角和點到直線的距離公式。能夠根據(jù)直線的方程判斷兩條直線的位置關(guān)系。

(3)掌握圓的標準方程和一般方程。理解橢圓、雙曲線、拋物線之間的內(nèi)在聯(lián)系。掌握橢圓、雙曲線、拋物線的定義以及標準方程、幾何性質(zhì)。

(4)了解曲線與方程的概念。理解坐標法解決問題的基本思想，理解直線與圓的位置關(guān)系，掌握直線與橢圓、雙曲線、拋物線的位置關(guān)系。

(5)了解極坐標與參數(shù)方程的概念，會用極坐標法解決解析幾何中的簡單問題。掌握直線、圓、橢圓、雙曲線、拋物線的參數(shù)方程，并會利用參數(shù)方程解決解析幾何中的簡單問題。

9.概率與統(tǒng)計

考試內(nèi)容：

隨機抽樣。抽樣方法。統(tǒng)計圖表?？傮w分布的估計。正態(tài)分布。成對數(shù)據(jù)的統(tǒng)計相關(guān)性。獨立性檢驗。線性回歸。隨機事件與概率。古典概型。隨機事件的條件概率。全概率公式?；コ馐录幸粋€發(fā)生的概率。相互獨立事件同時發(fā)生的概率。離散型隨機變量及其分布列。離散型隨機變量的期望值和方差。連續(xù)型隨機變量及其分布。二維隨機變量及其分布。參數(shù)估計。假設檢驗。二元線性回歸模型。聚類分析。正交設計。

考試要求：

(1)理解隨機抽樣的必要性和重要性。會用簡單隨機抽樣方法從總體中抽取樣本;了解簡單隨機抽樣和分層隨機抽樣。

(2)了解隨機事件發(fā)生的不確定性和頻率的穩(wěn)定性，了解概率的意義。了解兩個互斥事件的概率加法公式。

(3)理解古典概型及其概率計算公式，會計算一些隨機事件所含的基本事件數(shù)及事件發(fā)生的概率。了解幾何概型的意義。

(4)理解取有限個值的離散型隨機變量的概念，理解取有限個值的離散型隨機變量的均值、方差及其分布列的概念，會求取有限個值的離散型隨機變量的分布列，能計算簡單離散型隨機變量的均值、方差，并能解決一些實際問題。

(5)了解伯努利試驗，掌握二項分布及其數(shù)字特征，并能解決簡單的實際問題。

(6)了解條件概率和兩個事件相互獨立的概念，會用乘法公式計算概率，會利用全概率公式計算概率。

(7)了解分布的意義和作用，會列頻率分布表，會畫頻率分布直方圖、頻率折線圖、莖葉圖，了解它們各自的特點。會用樣本的頻率分布估計總體分布，會用樣本的基本數(shù)字特征估計總體的基本數(shù)字特征，理解用樣本估計總體的思想。

(8)利用實際問題的直方圖，了解正態(tài)分布曲線的特點及曲線所表示的意義。

(9)了解超幾何分布及其均值，并能解決簡單的實際問題。

(10)了解樣本相關(guān)系數(shù)的統(tǒng)計含義，了解樣本相關(guān)系數(shù)與標準化數(shù)據(jù)向量夾角的關(guān)系，會通過相關(guān)系數(shù)比較多組成對數(shù)據(jù)的相關(guān)性。

(11)了解獨立性檢驗(只要求2×2列聯(lián)表)的基本思想、方法及其簡單應用。了解回歸的基本思想、方法及其簡單應用。了解一些常見的統(tǒng)計方法，并能應用這些方法解釋一些實際問題。

(12)了解連續(xù)型隨機變量及其分布，知道連續(xù)型隨機變量與離散型隨機變量的共性與差異;了解均勻分布、正態(tài)分布、卡方分布、t-分布，理解這些分布中參數(shù)的意義，并能簡單應用;知道均勻分布、正態(tài)分布、卡方分布、t-分布的均值和方差及其意義。

(13)了解二維離散型隨機變量概念及其分布列、數(shù)字特征(均值、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù))，并能解決簡單的實際問題;了解兩個隨機變量的獨立性;了解二維正態(tài)隨機變量及其聯(lián)合分布，以及聯(lián)合分布中參數(shù)得的統(tǒng)計含義。

(14)知道矩估計和極大似然估計，了解參數(shù)估計原理，能解決一些簡單的實際問題。

(15)了解假設檢驗的統(tǒng)計思想和基本概念;了解正態(tài)總體均值和方差檢驗的方法，了解正態(tài)總體的均值比較的方法;了解正態(tài)分布的擬合優(yōu)度檢驗。

(16)了解二維正態(tài)分布及其參數(shù)的意義;了解二元線性回歸模型，會用最小二乘原理對模型中的參數(shù)進行估計;會用二元線性回歸模型解決簡單的實際問題。