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            江蘇自動化研究所2011概率論與數(shù)理統(tǒng)計考研大綱

            江蘇自動化研究所2011概率論與數(shù)理統(tǒng)計考研大綱

              江蘇自動化研究所碩士研究生入學(xué)考試《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》考試大綱

              一、 命題范圍及考查的知識點

              1. 基本概念

              1) 樣本、樣本觀測值

              2) 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的直觀描述方法:如干葉法、直方圖

              3) 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的數(shù)字描述:樣本均值、樣本方差、中位數(shù)事件的獨立性、樣本空間、事件

              4) 概率、條件概率、Bayes公式

              5) 古典概型

              2. 離散隨機變量

              1) 離散隨機變量的定義

              2) 經(jīng)典的離散隨機變量的分布

              a. 二項分布

              b. 幾何分布

              c. 泊松分布

              d. 超幾何分布

              3) 離散隨機變量的期望、公差

              4) 離散隨機變量的特征函數(shù)

              5) 離散隨機變量相互獨立的概念

              6) 二維離散隨機變量的聯(lián)合分布、條件分布、邊緣分布及二個離散隨機變量的相關(guān)系數(shù)

              3. 連續(xù)隨機變量

              1) 連續(xù)隨機變量的概念

              2) 密度函數(shù)

              3) 分布函數(shù)

              4) 常見的連續(xù)分布

              a. 正態(tài)分布

              b. 指數(shù)分布

              c. 均勻分布

              d. t分布

              e. 2分布

              5) 連續(xù)隨機變量的期望、方差

              6) 連續(xù)隨機變量獨立的定義

              7) 二維連續(xù)隨機變量的聯(lián)合密度、條件密度、邊緣分布及二個連續(xù)隨機變量的相關(guān)系數(shù)

              8) 連續(xù)隨機變量的特征函數(shù)

              4. 獨立隨機變量和的中心極限定理和大數(shù)定律

              1) 依概率收斂

              2) 以概率1收斂(或幾乎處處收斂)

              3) 依分布收斂

              4) 伯努利大數(shù)定律

              5) 利莫弗-拉普拉斯中心極限定理

              6) 辛欽大數(shù)定律

              7) 萊維-林德伯格中心極限定理

              5. 點估計

              1) 無偏估計,克拉美-勞不等式

              2) 矩估計

              3) 極大似然估計

              6. 區(qū)間估計

              1) 置信區(qū)間的概念

              2) 一個正態(tài)總體的期望的置信區(qū)間

              3) 大樣本區(qū)間估計

              4) 兩個正態(tài)總體期望之差的置信區(qū)間(方差已知)

              7. 假設(shè)檢驗

              1) 檢驗問題的基本要素:第一類錯誤的概率、第二類錯誤的概率、檢驗的功效、功效函數(shù)、檢驗的拒絕域、原假設(shè)、備擇假設(shè)

              2) 一個正態(tài)總體的期望的檢驗問題

              3) 大樣本檢驗

              4) 基于成對數(shù)據(jù)的檢驗(t檢驗)

              5) 兩個正態(tài)總體期望之差的檢驗

              8. 簡單線性回歸模型

              1) 簡單線性回歸模型定義

              2) 回歸線的斜率的最小二乘估計

              3) 回歸線的截距的最小二乘估計

              4) 隨機誤差(隨機標準差)的估計

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