概率统计知识总结和试题归类.ppt

1、第一章随机事件和概率、1.1知识摘要和考试问题分类、1、样本空间和随机事件1、概念理解：样本空间(示例点和基本事件)、随机事件(必需事件和不可能事件)及其符号表示。2，事件之间的关系(包含，以及，交叉，差异，互斥，相互对立)和算法(交换法，结合律，分配法，De Morgan法)3，事件数学符号，2，经典通用型概率1，如何确定经典型有限可加性的熟练应用。3.熟悉条件概率定义表达式，在经典大纲中使用减少的样本空间计算条件概率，乘法公式熟练程度。4、能精通概率计算和条件概率追求。，4，理解全概率公式和贝叶斯公式1，理解全概率公式和贝叶斯公式(在特定主题中清楚地知道公式的概率和条件概率含义，2，理解整

2、个事件组(区分样本空间)3，熟练地应用全概率公式和贝叶斯公式)。5，事件的独立性1，定义两个事件和多个事件是徐璐独立的2，并且可以徐璐独立于多个事件。3，A1，A2，An是徐璐独立的，其中K个事件也是徐璐独立的，4，A1，A2，An是徐璐独立的，其中K个事件变成对立事件，新的N个事件也是徐璐独立的，6个，几何完全不需要。一、了解随机变量和分布1、随机变量定义和分类(了解3茄子)、精通随机变量应用的事件2说明、了解分布函数定义、了解三个茄子基本特性(单调不变性、可归性和右连续性)、了解随机变量分布函数、二、了解离散概率变量1、了解离散概率变量分布方法两种表达(了解离散概率变量) 概率密度的基本特

3、性(非语音和归化)2，三个连续随机变量概率密度3，连续随机变量概率密度熟练程度，第四，分布函数，分布率和概率密度1，随机变量分布函数，分布率和概率密度2，分布函数和分布率的相互作用，分布函数和概率密度的相互作用3，随机变量区间内下降的分布函数，以及标准正态分布表，5，随机变量函数分布1，已知离散随机变量分布率，函数分布法2，已知连续随机变量的概率密度，求出函数的概率密度。分布函数方法和公式方法(具有单调可诱导的限制)，第3章多维随机变量及其3.1知识汇总和测试问题分类，第1章多维随机变量和分布1，了解多维随机变量概念，熟练应用多维随机变量事件2说明，了解多维随机变量分布函数定义，第4章了解茄子

4、基本特性(单调不变性、矩形不等式、可归性和，2，理解二维离散随机变量1，理解二维离散随机变量定义，理解分布法的两个茄子表示(等式组和表格式)和基本特性(不定性和可退回性)2，熟悉二维离散随机变量分布法，3，理解二维连续随机变量1，理解二维连续随机变量定义，概率密度的基本性质() 精通二维连续随机变量的概率密度和分布函数，第四，边分布和独立性1，二维连续随机变量边分布函数，边分布方法，了解边密度的定义，了解二维随机变量独立的定义，了解其性质(边等积)3，在独立条件下了解联合和边的相互作用，第五。 理解多维随机变量分布和独立性1、理解多维随机变量联合分布函数、联合分布定律、联合密度的定义2、在独立

5、条件下，联合等于一维边的乘积。6、求出多维随机变量函数分布1、已知二维随机变量、函数的分布规律2、已知二维随机变量的联合概率密度。总计概率密度3、已知多维随机变量联合分布函数(独立条件)、获取最大值和最小值的分布函数4、使用分布函数方法的多维随机变量函数分布函数和密度函数、7、条件分布(4.5学分主、研究生要求)、第4章随机变量的数字特性、4.1知识摘要和测试问题分类、第一、第二2、理解方差1、方差的定义，应用方程计算方差2、方差的基本，并理解比较和期待的异同3、3茄子离散3茄子连续随机变量方差4、利用切比雪夫不等式推断事件概率的可能性、3、协方差和相关系数1、协方差和相关系数的定义。熟练地计

6、算协方差和相关系数2，掌握协方差和相关系数的基本特性。3，掌握郑智薰相关和独立关系，知道二维正态分布中两者相同，4，矩和协方差矩阵1，理解力矩和协方差矩阵，一般力矩，协方差矩阵元素语义2，理解N维正态分布的性质，5章大数定律和中心极限定理，5.1知识总结和问题分类，1，伯努利大数定律是切维塞夫大数定律和新亲大数定律的特例，是概率频率学说的理论基础。新陈大数定律可以熟练地应用参数矩估计方法的理论基础，2，中心极限定理1，独立同分布中心极限定理和德莫弗-拉普拉斯中心极限定理。熟练应用两个中心极限定理，相关事件的概率(数3数4要求)，第六章维修统计的基本概念，6.1知识总结和问题分类，第一，基本概念

7、1，基本概念理解：整体，个人，样品(两个茄子条件：独立相同分布)2，概念理解：2 利用三大分布和分点1另外三大分布表，可以理解三大分布的分点(标准正态分布的分点)3、正态分布的采样分布，可以利用样本分布定理计算相关随机变量分布和数字特性(数3要求)4、基于样本值的经验分布函数(数3要求)、第7章参数估计、7.1知识总结和测试问题分类1。 点估计1、了解参数点估计、估计和估计概念2、力矩估计方法(第一和第二)3、最大似然估计方法(包括一般惯例和定义方法)4、了解估计量的偏向性、有效性(最小方差)和一致性了解单个正则整体的平均值和方差的置信区间(平均分时方差是已知的和已知的) 1、了解假设检验1、重要性检验的基本思想了解假设检验