第4章 随机变量的数字特征
4.1 重点内容
本章内容是随机变量的数字特征: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。而重点是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。
4.2 常见题型
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5章 大数定律和中心极限定理
5.1 重点内容
本章内容包括三个大数定律:切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律,以及两个中心极限定理: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。
5.2 常见题型
1.估计概率的值;
2.与中心极限定理相关的命题。
第6章 数理统计的基本概念
6.1 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。重点是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。这会涉及标准正态分布、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。
本章是数理统计的基础,也是重点之一。
6.2 常见题型
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7章 参数估计
7.1 重点内容
本章的主要内容是参数的点估计、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。而重点是矩估计法和大似然估计法,有时要求验证所得估计量的无偏性。
7.2 常见题型
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。
1 2
声明:本站点发布的来源标注为“中公教育”的文章,版权均属中公教育所有,未经允许不得转载。
欢迎关注(中公教育考研频道)
及时掌握考研信息
回复“2021”领取备考大礼包
免责声明:本站所提供试题均来源于网友提供或网络搜集,由本站编辑整理,仅供个人研究、交流学习使用,不涉及商业盈利目的。如涉及版权问题,请联系本站管理员予以更改或删除。
03-16
03-16
03-15
03-15
03-15
03-15