第四章随机变量的数字特征。
一、本章的重点内容：
·随机变量的数字特征定义（数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数）；
·常见分布的数字特征；
·利用数字特征的基本性质计算具体分布的数字特征；
·根据一维和二维随机变量的概率分布求其函数的数学期望。
二、常见典型题型：
1．求一维随机变量函数的数字特征；
2．求二维随机变量或函数的数字特征；
3．求两个随机变量的协方差或相关系数；
4．数字特征在经济中的应用题。
第五章大数定律和中心极限定理。
一、本章的重点内容：
·三个大数定律：切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律；
·两个中心极限定理：棣莫弗——拉普拉斯定理、列维——林德伯格定理。
本章的内容不是重点，也不经常考，只要把这些定律、定理的条件与结论记住就可以了。
二、常见典型题型：
1．估计概率的值；
2．与中心极限定理相关的命题。
第六章数理统计的基本概念。
一、本章的重点内容：
·数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩，·常见统计量：包括标准正态分布、卡方分布、分布和分布，要掌握这些分布对应随机变量的典型模式及它们参数的确定，这些分布的分位数和相应的数值表，·正态总体的抽样分布，包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本方差比的抽样分布。
本章是数理统计的基础，也是重点之一。
二、常见典型题型：
1．样本容量的计算；
2．分位数的求解或判定；
4．总体或统计量的分布函数的求解或判定或证明；
5．求总体或统计量的数字特征。
第七章参数估计与假设检验。
一、本章的重点内容：
·参数的点估计、估计量与估计值的概念；
·一阶或二阶矩估计和最大似然估计法；
·未知参数的置信区间；
·单个正态总体均值和方差的置信区间；
·两个总体的均值差和方差比的置信区间。
本章重点是矩估计法和最大似然估计法，是常考题型工程**有时题目会要求验证所得估计量的无偏性。
二、常见典型题型：
1．统计量的无偏性、一致性或有效性；
2．参数的矩估计量或矩估计值或估计量的数字特征；
3．参数的最大似然估量或估计量或估计量的数字特征；
4．求单个正态总体均值的置信区间。
考研数学辅导 概率各章节重点讲解
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第五章。1 切比雪夫大数定律条件 相互独立 方差存在一致有上界 2 辛钦大数定律条件 独立同分布 期望存在 3 二项分布 泊松定理 拉普拉斯大数定理结合着看一下。第六章。1 样本的变量独立同分布 2 统计量不含未知参数 3 x2分布的期望和方差看下去年真题最后一道 4 t分布图形对称性a的那个对称性...
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