GRE数学基本概念总结
目录数学基础概念几何基本概念数据分析与统计概念逻辑推理与问题解决技巧实际应用题型解析备考策略与建议
数学基础概念CATALOGUE01
整数有理数无理数实数数的性质与分括正整数、零和负整数，具有可加性、可乘性等基本性质。可以表示为两个整数之比的数，包括整数和分数，具有可比较性、可运算性等性质。不能表示为两个整数之比的数，如根号2、π等，具有无限不循环小数等特点。包括有理数和无理数，构成数轴上的连续统，具有完备性、序性等基本性质。
基本的算术运算，满足交换律、结合律等性质，减法为加法的逆运算。加法与减法乘法与除法运算顺序基本的算术运算，满足交换律、结合律、分配律等性质，除法为乘法的逆运算。先乘除后加减，有括号先算括号里的表达式，遵循数学运算的优先级规则。030201运算规则与顺序
由数字、字母和运算符号组成的数学式子，表示变量之间的关系。代数表达式含有未知数的等式，通过解方程可以求出未知数的值。方程包括移项、合并同类项、因式分解等方法，用于求解一元或多元方程。代数方程的解法代数表达式与方程
比例、百分比与比率比例表示两组数之间相等关系的式子，如a:b=c:d，其中a、b、c、d为实数。百分比表示一个数是另一个数的百分之几，常用于描述比例、增长率等概念。比率表示两个数量之间的相对大小关系，如速度、密度等物理量常用比率来表示。
几何基本概念CATALOGUE02
点、线、面平面图形相似与全等面积和周长平面几何图形与性质点是几何的基本元素，线由无数个点组成，面则由线和点共同确定。相似图形指形状相同但大小不一定相等的图形，全等图形则指形状和大小都完全相同的图形。包括三角形、四边形、多边形等，每种图形都有其特定的性质和判定方法。面积是平面图形所占空间的大小，周长则是图形边界的长度。
包括柱体、锥体、球体等，每种立体图形都有其独特的性质和特点。立体图形表面积是立体图形表面的面积，体积则是立体图形所占空间的大小。表面积和体积包括点、线、面之间的相对位置关系，如平行、垂直、相交等。空间位置关系通过正视图、侧视图、俯视图三个方向的投影，可以描述立体图形的形状和结构。三视图立体几何图形与性质
角度是描述两个相交直线之间夹角的数学概念，通常用度（°）作为单位。角度弧度是另一种描述角度的单位，它是通过弧长和半径的比值来定义的。弧度三角函数是以角度为自变量，以角度对应任意角终边与单位圆交点坐标或其比值为因变量的函数，包括正弦、余弦、正切等。三角函数角度、弧度及三角函数
坐标几何与图形变换坐标系坐标系是用来描述点的位置的数学工具，常见的坐标系有直角坐标系、极坐标系等。点的坐标在坐标系中，每个点都有一个唯一的坐标与之对应，通过坐标可以确定点的位置。图形变换图形变换包括平移、旋转、翻折等，这些变换可以改变图形的位置、方向和形状。矩阵与变换矩阵是数学中的一种重要工具，可以用来描述图形的变换和性质。通过矩阵运算，可以实现图形的缩放、旋转、平移等变换。
数据分析与统计概念CATALOGUE03
包括观察法、实验法、调查法等，用于获取原始数据。数据收集对收集到的数据进行分类、编码、录入和清洗，以便于后续分析。数据整理包括缺失值处理、异常值检测、数据变换等，以提高数据质量和分析效果。数据预处理数据收集与整理方法
包括均值、中位数、众数等，用于描述数据的中心位置。集中趋势离散程度分布形态描述性统计量的应用包括方差、标准差、极差等，用于描述数据的波动程度。包括偏态、峰态等，用于描述数据的分布形状。在数据分析中，利用描述性统计量可以对数据进行初步的探索和分析，了解数据的基本特征和规律。描述性统计量及应用
随机事件与概率了解随机事件的定义、分类及概率的计算方法。条件概率与独立性掌握条件概率的概念、计算方法及事件独立性的判断。随机变量与分布了解随机变量的定义、分类及常见分布（如正态分布、泊松分布等）。期望与方差掌握期望和方差的定义、计算方法和性质。概率论基础概念
了解抽样分布的概念、性质及参数估计的方法（如点估计、区间估计等）。抽样分布与参数估计掌握假设检验的原理、步骤及常见检验方法（如t检验、F检验等）。假设检验了解方差分析的原理、方法及在实际问题中的应用。方差分析了解回归分析的概念、方法及在实际问题中的应用，如线性回归、逻辑回归等。回归分析推断性统计方法及应用
逻辑推理与问题解决技巧CATALOGUE04
演绎推理从一般原则推导出特殊情况，确保结论的必然性。归纳推理从个别案例概括出一般规律，注意结论的有效性范围。类比推理通过比较相似情况来推断未知情况，注意相似点的相关性和差异性。因果推理分析事件之间的因果关系，注意因果链条的完整性和逻辑性。逻辑推理方法及应用
回顾总结检查解决方案的正确性和完整性，总结经验教训，提高问题解决能