概率是高中数学的常考知识点，但考题难度不大，下面是小编为大家收集整理的高考概率知识点总结，欢迎阅读。

　　一．算法，概率和统计

　　1．算法初步（约12课时）

　　（1）算法的含义、程序框图

　　①通过对解决具体问题过程与步骤的分析（如，二元一次方程组求解等问题），体会算法的思想，了解算法的含义。

　　②通过模仿、操作、探索，经历通过设计程序框图表达解决问题的过程。在具体问题的解决过程中（如，三元一次方程组求解等问题），理解程序框图的三种基本逻辑结构：顺序、条件分支、循环。

　　（2）基本算法语句

　　经历将具体问题的程序框图转化为程序语句的过程，理解几种基本算法语句--输入语句、输出语句、赋值语句、条件语句、循环语句，进一步体会算法的基本思想。

　　（3）通过阅读中国古代数学中的算法案例，体会中国古代数学对世界数学发展的贡献。

　　3．概率（约8课时）

　　（1）在具体情境中，了解随机事件发生的不确定性和频率的稳定性，进一步了解概率的意义以及频率与概率的区别。

　　（2）通过实例，了解两个互斥事件的概率加法公式。

　　（3）通过实例，理解古典概型及其概率计算公式，会用列举法计算一些随机事件所含的基本事件数及事件发生的概率。

　　（4）了解随机数的意义，能运用模拟方法（包括计算器产生随机数来进行模拟）估计概率，初步体会几何概型的意义（参见例3）。

　　（5）通过阅读材料，了解人类认识随机现象的过程。

　　2．统计（约16课时）

　　（1）随机抽样

　　①能从现实生活或其他学科中提出具有一定价值的统计问题。

　　②结合具体的实际问题情境，理解随机抽样的必要性和重要性。

　　③在参与解决统计问题的过程中，学会用简单随机抽样方法从总体中抽取样本；通过对实例的分析，了解分层抽样和系统抽样方法。

　　④能通过试验、查阅资料、设计调查问卷等方法收集数据。

　　（2）用样本估计总体

　　①通过实例体会分布的意义和作用，在表示样本数据的过程中，学会列频率分布表、画频率分布直方图、频率折线图、茎叶图（参见例1），体会他们各自的特点。

　　②通过实例理解样本数据标准差的意义和作用，学会计算数据标准差。

　　③能根据实际问题的需求合理地选取样本，从样本数据中提取基本的数字特征（如平均数、标准差），并作出合理的解释。

　　④在解决统计问题的过程中，进一步体会用样本估计总体的思想，会用样本的频率分布估计总体分布，会用样本的基本数字特征估计总体的基本数字特征；初步体会样本频率分布和数字特征的随机性。

　　⑤会用随机抽样的基本方法和样本估计总体的思想，解决一些简单的实际问题；能通过对数据的分析为合理的决策提供一些依据，认识统计的作用，体会统计思维与确定性思维的差异。

　　⑥形成对数据处理过程进行初步评价的意识。

　　（3）变量的相关性

　　①通过收集现实问题中两个有关联变量的数据作出散点图，并利用散点图直观认识变量间的相关关系。

　　②经历用不同估算方法描述两个变量线性相关的过程。知道最小二乘法的思想，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程。

　　二．常用逻辑用语

　　1。命题及其关系

　　①了解命题的逆命题、否命题与逆否命题。

　　②理解必要条件、充分条件与充要条件的意义，会分析四种命题的相互关系。

　　（2）简单的逻辑联结词

　　通过数学实例，了解"或"、"且"、"非"的含义。

　　（3）全称量词与存在量词

　　①通过生活和数学中的丰富实例，理解全称量词与存在量词的意义。

　　②能正确地对含有一个量词的命题进行否定。

　　3．导数及其应用（约16课时）

　　（1）导数概念及其几何意义

　　①通过对大量实例的分析，经历由平均变化率过渡到瞬时变化率的过程，了解导数概念的实际背景，知道瞬时变化率就是导数，体会导数的思想及其内涵（参见例2、例3）。

　　②通过函数图像直观地理解导数的几何意义。

　　（2）导数的运算

　　①能根据导数定义，求函数y=c，y=x，y=x2，y=1/x的导数。

　　②能利用给出的基本初等函数的导数公式和导数的四则运算法则求简单函数的导数。

　　③会使用导数公式表。

　　（3）导数在研究函数中的应用

　　①结合实例，借助几何直观探索并了解函数的单调性与导数的关系（参见例4）；能利用导数研究函数的单调性，会求不超过三次的多项式函数的单调区间。

　　②结合函数的图像，了解函数在某点取得极值的必要条件和充分条件；会用导数求不超过三次的多项式函数的极大值、极小值，以及在给定区间上不超过三次的多项式函数的最大值、最小值。2．圆锥曲线与方程（约12课时）

　　（1）了解圆锥曲线的实际背景，感受圆锥曲线在刻画现实世界和解决实际问题中的作用。

　　（2）经历从具体情境中抽象出椭圆模型的过程（参见例1），掌握椭圆的定义、标准方程及简单几何性质。

　　（3）了解抛物线、双曲线的定义、几何图形和标准方程，知道它们的简单几何性质。

　　（4）通过圆锥曲线与方程的学习，进一步体会数形结合的思想。

　　（5）了解圆锥曲线的简单应用。

　　三．统计案例（约14课时）

　　通过典型案例，学习下列一些常见的统计方法，并能初步应用这些方法解决一些实际问题。

　　①通过对典型案例（如"肺癌与吸烟有关吗"等）的探究，了解独立性检验（只要求2×2列联表）的基本思想、方法及初步应用。

　　②通过对典型案例（如"质量控制"、"新药是否有效"等）的探究，了解实际推断原理和假设检验的基本思想、方法及初步应用（参见例1）。

　　③通过对典型案例（如"昆虫分类"等）的探究，了解聚类分析的基本思想、方法及初步应用。

　　④通过对典型案例（如"人的体重与身高的关系"等）的探究，进一步了解回归的基本思想、方法及初步应用。

　　2．推理与证明（约10课时）

　　（1）合情推理与演绎推理

　　①结合已学过的数学实例和生活中的实例，了解合情推理的含义，能利用归纳和类比等进行简单的推理，体会并认识合情推理在数学发现中的作用（参见例2、例3）。

　　②结合已学过的数学实例和生活中的实例，体会演绎推理的重要性，掌握演绎推理的基本方法，并能运用它们进行一些简单推理。

　　③通过具体实例，了解合情推理和演绎推理之间的联系和差异。

　　（2）直接证明与间接证明

　　①结合已经学过的数学实例，了解直接证明的两种基本方法：分析法和综合法；了解分析法和综合法的思考过程、特点。

　　②结合已经学过的数学实例，了解间接证明的一种基本方法--反证法；了解反证法的思考过程、特点。

　　数学概率知识点汇总

　　第一部分：随机事件和概率

　　(1)样本空间与随机事件

　　(2)概率的定义与性质(含古典概型、几何概型、加法公式)

　　(3)条件概率与概率的乘法公式

　　(4)事件之间的关系与运算(含事件的独立性)

　　(5)全概公式与贝叶斯公式

　　(6)伯努利概型

　　其中：条件概率和独立为本章的重点，这也是后续章节的难点之一，大家一定要引起重视

　　第二部分：随机变量及其概率分布

　　(1)随机变量的概念及分类

　　(2)离散型随机变量概率分布及其性质

　　(3)连续型随机变量概率密度及其性质

　　(4)随机变量分布函数及其性质

　　(5)常见分布

　　(6)随机变量函数的分布

　　其中：要理解分布函数的定义，还有就是常见分布的分布律抑或密度函数必须记好且熟练。

　　第三部分：二维随机变量及其概率分布

　　(1)多维随机变量的概念及分类

　　(2)二维离散型随机变量联合概率分布及其性质

　　(3)二维连续型随机变量联合概率密度及其性质

　　(4)二维随机变量联合分布函数及其性质

　　(5)二维随机变量的边缘分布和条件分布

　　(6)随机变量的独立性

　　(7)两个随机变量的简单函数的分布

　　其中：本章是概率的重中之重，每年的解答题定会有一道与此知识点有关，每个知识点都是重点，一定要重视!

　　第四部分：随机变量的数字特征

　　(1)随机变量的数字期望的概念与性质

　　(2)随机变量的方差的概念与性质

　　(3)常见分布的数字期望与方差

　　(4)随机变量矩、协方差和相关系数

　　其中：本章只要清楚概念和运算性质，其实就会显得很简单，关键在于计算

　　第五部分：大数定律和中心极限定理

　　(1)切比雪夫不等式

　　(2)大数定律

　　(3)中心极限定理

　　其中：其实本章考试的可能性不大，最多以选择填空的形式，但那也是十年前的事情了。

　　第六部分：数理统计的基本概念

　　(1)总体与样本

　　(2)样本函数与统计量

　　(3)样本分布函数和样本矩

　　其中：本章还是以概念为主，清楚概念后灵活运用解决此类问题不在话下

　　第七部分：参数估计

　　(1)点估计

　　(2)估计量的优良性

　　(3)区间估计

　　导语：概率，又称或然率、机会率、机率（几率）或可能性，它是概率论的基本概念。下面小编为大家整理好了初三概率知识点总结，希望对大家有所帮助。

　　古典概率与几何概率

　　1、基本事件特点：任何两个基本事件是互斥的;任何事件(除不可能事件)都可以表示成基本事件的和。

　　2、古典概率：具有下列两个特征的随机试验的数学模型称为古典概型：

　　(1)试验中所有可能出现的基本事件只有有限个;(2)每个基本事件出现的可能性相等.

　　P(A)A中所含样本点的个数nA中所含样本点的个数n.

　　3、几何概率：如果随机试验的样本空间是一个区域(可以是直线上的区间、平面或空间中的区域)，且样本空间中每个试验结果的出现具有等可能性，那么规定事件A的概率为几何概率.几何概率具有无限性和等可能性。

　　4、古典概率和几何概率的基本事件都是等可能的;但古典概率基本事件的个数是有限的，几何概率的是无限个的.

　　1、 必然事件、不可能事件、随机事件的区别

　　2、概率

　　一般地，在大量重复试验中，如果事件A发生的频率 会稳定在某个常数p附近，那么这个常数p就叫做事件A的概率(probability), 记作P(A)= p.

　　注意：(1)概率是随机事件发生的可能性的大小的数量反映.

　　(2)概率是事件在大量重复试验中频率逐渐稳定到的值，即可以用大量重复试验中事件发生的频率去估计得到事件发生的概率，但二者不能简单地等同.

　　3、求概率的方法

　　(1)用列举法求概率(列表法、画树形图法)

　　(2)用频率估计概率：一大面，可用大量重复试验中事件发生频率来估计事件发生的概率.另一方面,大量重复试验中事件发生的频率稳定在某个常数(事件发生的概率)附近，说明概率是个定值,而频率随不同试验次数而有所不同,是概率的近似值,二者不能简单地等同.