考试要求
　　1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征.
　　2.会求随机变量函数的数学期望.
　　五、大数定律和中心极限定理
　　考试内容
　　切比雪夫(Chebyshev)不等式　切比雪夫大数定律　伯努利(Bernoulli)大数定律　辛钦(Khinchine)大数定律　棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理
　　考试要求
　　1.了解切比雪夫不等式.
　　2.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律).
　　3.了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)和列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理).
　　六、数理统计的基本概念
　　考试内容
　　总体 个体 简单随机样本 统计量 样本均值 样本方差和样本矩 分布t分布、F分布分位数 正态总体的常用抽样分布
　　考试要求
　　1.理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为

　　了解 t分布、F分布和分布的概念及性质，了解上侧a分位数的概念并会查表计算.
　　3.了解正态总体的常用抽样分布.
　　七、参数估计
　　考试内容
　　点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法 估计量的评选标准 区间估计的概念 单个正态总体的均值和方差的区间估计 两个正态总体的均值差和方差比的区间估计
　　考试要求
　　1.理解参数的点估计、估计量与估计值的概念.
　　2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法.
　　3.了解估计量的无偏性、有效性(最小方差性)和一致性(相合性)的概念，并会验证估计量的无偏性.
　　4、理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间.
　　八、假设检验
　　考试内容
　　显著性检验 假设检验的两类错误 单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验
　　考试要求
　　1.理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误.
　　2.掌握单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验.

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