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，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.