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概率论与数理统计知识回顾
概率论的基本概念
事件的关系与运算；如：和事件、积事件、互斥事件、对立事件的含义，以及基本的事件运算规则
概率的定义，三个条件：非负性、规范性，可列可加性
概率的重要性质：特别是加法公式及其推广的形式（要记忆）
古典概型的简单应用
条件概率的概念以及计算
乘法公式
全概率公式的应用，贝叶斯公式的应用（看到生活当中的例子要能够对得上号，知道该怎么求）如课后练习：1－16，1－18，1－20，1－23型
独立性的含义以及简单判断
（本章较多零散的性质和公式，要注意）
随机变量及其分布
几种重要的随机变量及其分布（要清楚他们的概率密度和符号表示）：
离散型： 0－1分布
二项分布（伯努利试验），熟练使用伯努利定理
泊松分布（了解即可）
连续型： 均匀分布（要求熟练，给出参数后能自行写出其概率密度函数）
正态分布（非常重要，要求熟练掌握其应用，首先是记忆其概率密度函数书上56页（）式，59页的引理的应用，懂得正态分布函数的含义，懂得查表求解问题）
指数分布（知道概率密度函数的表达）
分布函数的定义：F(x)=P{X<=x}，理解分布函数的几个性质
知道离散型和连续型的情况下，如何求一个随机变量的分布函数
随机变量的函数的分布（应用公式）
多维随机变量及其分布
二维随机变量，
离散型，当给出联合分布律，能求边缘分布律
连续型，当给出联合概率密度函数，能求解边缘概率密度函数
当给出一个二维随机变量的联合分布律或联合概率密度时，能判断两个随机变量之间是否独立,掌握当独立时如何根据边缘分布求出联合分布。
多个独立的正态随机变量的线性组合仍然服从正态分布，且参数之间的对应关系（熟练掌握和应用，书上96页中间处给出的结论）
83页开始的第3节的条件分布不做要求，书上99页开始的最大最小分布不要求
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随机变量的数字特征
熟练掌握数学期望的定义，计算公式（包括连续型和离散型），数学期望的性质。
熟练掌握方差的定义，简化后的公式（计算中经常使用），方差的性质。
数学期望和方差的性质最好能对比记忆，并注意部分性质在一定的前提下成立。
给出分布律或者概率密度函数，要求掌握其数学期望以及方差的计算，特别是常用的分布（哪些属于常用，请见上述第二章中叙述的6个分布的方差和期望是什么要求熟练掌握）。
记忆以及应用协方差以及相关系数的计算公式
清楚相关性的衡量，独立性衡量的不同方式，不要混淆在一起。
知道k阶原点矩和中心矩的定义，协方差矩阵不作要求
大数定理及中心极限定理
了解大数定理和中心极限定理的作用
掌握中心极限定理的应用（如课本152页例3，补充习题类型的题）
样本及抽样分布
书上168页－169页上的定理一到定理三要求掌握（注意参数）
熟练掌握样本均值和样本方差的计算方法（尤其注意样本方差的系数）
参数估计
矩估计和最大似然估计方法的掌握和熟练运用；
掌握估计量的评价标准，能够对估计量的无偏性和有效性进行证明和判断。
要求熟练掌握正态总体均值与方差的区间估计，（能够知道在不同的情况下应该构造什么样的统计量，然后在该情况下的置信区间是怎么样的）
185页基于截尾样本的最大似然估计不作要求，
197页两个总体的情况不作要求
201页（0－1）分布参数的区间估计不作要求
假设检验
假设检验的简单概念和基本思想，两类错误的含义以及处理方式，第一节的概念理解
正态总体均值的假设检验，正态总体方差的假设检验
此外，关于正态分布的一些定理和关系要注意弄清楚。