想要学好ALevel基础数学课程，知识点和概念的掌握永远是第一步也是最最基础的部分。下面A+未来小编就为大家总结一下S1部分所涉及到的ALevel数学知识点内容，来帮助同学们做好基础知识的巩固和查漏补缺。
A-level基础数学统计S1主要包含样本空间采集，概率论，相关和回归，离散随机变量，连续随机变量，统计分布（正态分布）。今天我主要重点介绍前五章的知识点分布。
第一章概率与统计的数学模型
1.数学模型（Mathematical model）是实际问题的简化（Simplification）.
2.数学模型的优点：
可以快捷方便的建立模型（They are quick and easy to produce）.
可以简化比较复杂的情况（They can simplify a more complex situation）.
可以提高我们对世界对认识，并对将来对情况作出预测（They can help us improve our understanding of the real world and they enable predictions to be made about the future）.
3.数学模型的缺点：
模型只能给出实际情况一个侧面对描述（They only give a partial description of the real situation）.
模型只对一定范围内对值有限（They only work for a restricted range of value）.
第二章数据统计-位置（Location）
1.几个统计学对基本概念：continuous variable(连续变量)，discrete variable(离散变量)，class(组)，mode(众数)，median(中位数),mean（平均数）,frequency（频数）。
2.离散数据与分组数据中位数（Median）对求法。
3.平均数（Mean）与组合平均数（Combing Mean）的求法
4.Mean和Median都有平均数（Average）的概念，理解他们的相同点和不同点。
5.数据较大的编码（Coding），并理解编码数据（Coded data）和原数据的关系。
第三章数据的离散程度（Dispersion）
1.全距（Range）和四分距（Quartile）以及IQR的概念。
2.离散数据（Discrete data）,连续数据（Continuous data）以及分组数据（Group data）的Q1，Q2，Q3以及IQR的求法。
3.百分秩（Pencentile）的求法以及百分秩距（interpercentile range）的求法。
4.理解方差（Variance）的概念，以及定义法与便捷求法。
5.分组数据（Group data）与编码数据（coded data）的方差求法。
第四章数据的表示方法（Representation）
1.数据三种经典表示方法：茎叶图（Stem and leaf diagrams）,箱线图（Box-plots）以及直方图（Histogram）.
2.异常值（Outlier）的判断以及偏度（Skewness）的判断。
3.两组数据的分布比较（Distributions of data）
第五章概率（Probability
理解概率中常见术语：实验（experiment），结果（outcome），事件（event），Sample（样本），Sample space（样本空间），实践的概率（Probability of an event）.
韦恩图（Venn diagram），以及其在概率问题中的应用。
能够熟练应用概率中的几个公式。
理解条件概率（Conditional probability）。
理解不相关事件（Mutually exclusive）与相互独立事件（Independent events）的区别。
OK，今天关于ALevel基础数学知识点总结就为大家分享就到此啦，大家有疑问欢迎随时留言，我们会第一时间为您解答。