自考概率论与数理统计经管类考试大纲
概率论与数理统计考试大纲(A)
防灾科技学院课程考试大纲
学年/学期
课程名称
考试用时
考试方式
专业
2012-2013学年
第一学期
概率论与数理统计
120分钟
笔试、闭卷
本科48学时班级适用
考试内容及所占比例
一、随机事件及其概率（19％）
1、事件运算及概率性质（6%）
2、古典概型（6%）
3、全概率公式、贝叶斯公式（7％）
二、一维随机变量及其分布（23％）
1、离散型随机变量及其分布律（3%）
2、分布函数、连续型随机变量概率密度函数、性质（7％）
3、常用随机变量及其分布(6%)
3、随机变量的函数的分布。（7％）
三、二维随机变量及其分布（24％）
1、二维离散型随机变量边缘分布律、相关性与独立性（10％）
2、二维连续型随机变量概率密度、边缘概率密度和事件概率（7%）
3、两个连续型随机变量和的概率密度（7％）
四、随机变量的数字特征（14％）
1、期望、方差的性质与计算（4％）
2、协方差、相关系数及其意义（7％）
3、常用随机变量的数字特征（3%）
五、中心极限定理（3%）
六、数理统计（14%）
1、三大统计分布、常用统计量的分布与（8%）
2022年自考04183概率论与数理统计(经管类)核心考点资料
（2） =φ，φ=Ω.
（3）A-B=
=A-AB.
在进行事件运算时，经常要用到下述运算律，设 A，B，C 为事件，则有： 交换律：A∪B=B∪A，A∩B=B∩A. 结合律：A∪(B∪C)=(A∪B) ∪C，
A∩(B∩C)=(A∩B)∩C. 分配律：A∪(B∩C)=(A∪B)∩(A∪C)，
A∩(B∪C)=(A∩B)∪(A∩C). 对偶律：
， 其中 0＜p＜1，p+q=1，则称 X 服从参数为 n，p 的二项分布，简记为 X~B(n，p). 泊松分布： 设随机变量 X 的可能取值为 0，1，2，…，n，…，而 X 的分布律为
其中λ＞0，则称 X 服从参数为λ的泊松分布，简记为 X~P(λ). 泊松( Poisson)定理设λ＞0 是常数，n 是任意正整数，且 npn=λ，则对于任意取定的非负整 数 k，有
当 g(x1)，g(x2)，…，g(xk)，…有相等的情况时，应把使 g(xk)相等的那些 xi 所对应的概率相 加，作为 Y 取 g(xk)时的概率，这样才能得到 Y 的分布律. 设 X 为连续型随机变量，其概率密度为 fx(x).设 g(x)是一严格单调的可导函数，其值域为[α， β]且 g’(x)≠0.记 x=h(y)为 y=g(x)的反函数，则 Y=g(X)的概率密度
.
即当 n 很大很小时，有近似公式
，其中λ=np.
二、随机变量的分布函数 设 X 为随机变量，称函数
F(x)=P{X≤x}，x∈(-∞，+∞) 为 X 的分布函数. 当 X 为离散型随机变量时，设 X 的分布律为
pk=P{X=k}，k=0，1，2，…
由于
，由概率性质知，
，
即
，
其中求和是对所有满足 xk≤x 时，xk 相应的概率 pk 求和. 分布函数有以下基本性质：
概率论与数理统计(II)考试大纲
《概率论与数理统计（II）》考试大纲
第1章统计量及其分布
考试要求：理解总体、样本、统计量、顺序统计量等概念，掌握样本均值、方差的定义及其性质，样本矩的定义
P25 #1，3，4，5；9,10
第2章统计量及其分布
掌握三大抽样分布及正态总体下几个重要的抽样分布定理。
P50 #1，3，4，9，10，13，14
第3章参数估计
考试要求：熟练掌握矩法估计和最大似然估计；掌握估计量好坏的评价标准：无偏性、有效性、相合性；掌握最小方差无偏估计的概念及其判定方法；会求几类重要总体分布中未知参数的区间估计。
P105 #1，3，5，8，10，14，17，，18，19，20，22，25，26，27，29，31，33
第4章假设检验
基本要求：理解掌握假设检验的基本思想与步骤、假设检验中的两类错误、势函数的定义及其应用、检验的p值等；掌握正态总体均值和方差的假设检验、指数分布参数的假设检验、大样本检验；会分布的拟合性检验、列联表的独立性检验。
P156 #1，2，3，4，5，8，11，12，13，14，15，16，，22，25，
第5章方差分析
基本要求：掌握因子、水平、因子平方和、误差平方和、方差分析表等概念。
掌握单因子方差分析方法。
P202 #2，3，4，5，6。
自考04183概率论与数理统计(经管类) 自考核心考点笔记 自考重点资料
《概率论与数理统计（经管类）》柳金甫、王义东主编，武汉大学出版社新版第一章随机事件与概率第二章随机变量及其概率分布第三章多维随机变量及其概率分布第四章随机变量的数字特征第五章大数定律及中心极限定理第六章统计量及其抽样分布第七章参数估计第八章假设检验第九章回归分析前言本课程包括两大部分：第一部分为概率论部分：第一章至第五章，第五章为承前启后章，第二部分为数理统计部分：第六章至第九章。
第一章随机事件与概率本章概述.内容简介本章是概率论的基础部分，所有内容围绕随机事件和概率展开，重点内容包括：随机事件的概念、关系及运算，概率的性质，条件概率与乘法公式，事件的独立性。
本章内容§1.1 随机事件1.随机现象：确定现象：太阳从东方升起，重感冒会发烧等；不确定现象：随机现象：相同条件下掷骰子出现的点数：在装有红、白球的口袋里摸某种球出现的可能性等；其他不确定现象：在某人群中找到的一个人是否漂亮等。
结论：随机现象是不确定现象之一。
2.随机试验和样本空间随机试验举例：E1：抛一枚硬币，观察正面H、反面T出现的情况。
E2：掷一枚骰子，观察出现的点数。
E3：记录110报警台一天接到的报警次数。
E4：在一批灯泡中任意抽取一个，测试它的寿命。
E5：记录某物理量（长度、直径等）的测量误差。
E6：在区间[0，1]上任取一点，记录它的坐标。
随机试验的特点：①试验的可重复性；②全部结果的可知性；③一次试验结果的随机性，满足这些条件的试验称为随机试验，简称试验。
样本空间：试验中出现的每一个不可分的结果，称为一个样本点，记作。
所有样本点的集合称为样本空间，记作。
举例：掷骰子：＝{1，2，3，4，5，6},＝1，2，3，4，5，6；非样本点：“大于2点”，“小于4点”等。
3.随机事件：样本空间的子集，称为随机事件，简称事件，用A,B,C,…表示。
只包含一个样本点的单点子集{}称为基本事件。
必然事件：一定发生的事件，记作不可能事件：永远不能发生的事件，记作4.随机事件的关系和运算由于随机事件是样本空间的子集，所以，随机事件及其运算自然可以用集合的有关运算来处理，并且可以用表示集合的文氏图来直观描述。
886 概率论与数理统计基础 考试大纲
目录I 考查目标 (2)II 考试形式和试卷结构 (2)III 考查内容 (2)IV. 题型示例及参考答案 (4)全国硕士研究生入学统一考试概率论与数理统计基础考试大纲I 考查目标《概率论与数理统计基础》是为我校招收统计学硕士生而设置的具有选拔性质的考试科目。
其目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读统计学专业硕士所必须的基本素质、一般能力和培养潜能，以利用选拔具有发展潜力的优秀人才入学，为国家的经济建设培养具有良好职业道德、法制观念和国际视野、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次专业人才。
考试要求是测试考生掌握理解概率论与数理统计的基本概念和基本理论，掌握概率论与数理统计的基本思想和方法，具有较强的逻辑推理能力和灵活的思维能力，具有较强的计算能力和综合运用所学知识分析并解决实际问题的能力。
II 考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间180分钟。
二、答题方式答题方式为闭卷、笔试。
允许使用计算器（仅仅具备四则运算和开方运算功能的计算器），但不得使用带有公式和文本存储功能的计算器。
三、试卷内容与题型结构概率论与数理统计，满分150分，有以下两种题型：选择题（45分）、综合题（105分）III 考查内容1．概率论的基本概念（1）熟练掌握随机试验、样本空间、随机事件的概念；（2）熟练掌握频率与概率、古典概型的概念；（3）熟练掌握条件概率与独立性的概念及应用。
2．随机变量及其分布（1）理解随机变量的概念；（2）深刻理解并掌握概率分布、分布函数及概率密度的定义及应用；（3）理解随机变量的函数的分布的定义及其性质。
3．多维随机变量及其分布（1）理解并掌握二维随机变量的定义；（2）理解边缘分布、条件分布的定义及其性质；（3）会求两个随机变量的函数的分布函数。
4．数字特征（1）理解并会求随机变量的期望及方差；（2）理解协方差及相关系数的定义及其性质；（3）会求矩、协方差矩阵。
5．大数定律及中心极限定理掌握大数定律及中心极限定理的具体条件及结论，并可以应用中心极限定理解决实际问题。
自考04183概率论与数理统计(经管类)总结2-数理统计部分
高等教育自学考试辅导《概率论与数理统计（经管类）》第二部分数理统计部分专题一统计量及抽样的分布I.考点分析近几年试题的考点分布和分数分布II.内容总结一、总体与样本1.总体：所考察对象的全体称为总体；组成总体的每个基本元素称为个体。
2.样本：从总体中随机抽取n个个体x1,x2…,x n称为总体的一个样本，个数n称为样本容量。
3.简单随机样本如果总体X的样本x1,x2…,x n满足：（1）x1与X有相同分布，i＝1，2，…，n；（2）x1,x2…,x n相互独立，则称该样本为简单随机样本，简称样本。
得到简单随机样本的方法称为简单随机抽样方法。
4.样本的分布（1）联合分布函数：设总体X的分布函数为F（x），x1,x2…,x n为该总体的一个样本，则联合分布函数为二、统计量及其分布1.统计量、抽样分布：设x1,x2…,x n为取自某总体的样本，若样本函数T=T（x1,x2…,x n）不含任何未知参数，则称T为统计量；统计量的分布称为抽样分布。
2.样本的数字特征及其抽样分布：设x1,x2…,x n为取自某总体X的样本，（2）样本均值的性质：①若称样本的数据与样本均值的差为偏差，则样本偏差之和为零，即②偏差平方和最小，即对任意常数C，函数时取得最小值. （5）样本矩（7）正态分布的抽样分布A.应用于小样本的三种统计量的分布的为自由度为n的X2分布的α分位点.求法：反查X 2分布表.III.典型例题[答疑编号918020101]答案：D[答疑编号918020102]答案：[答疑编号918020103]答案：B[答疑编号918020104]答案：1[答疑编号918020105]答案：B[答疑编号918020106]故填20.[答疑编号918020107]解析：[答疑编号918020108]答案：解析：本题考核正态分布的叠加原理和x2－分布的概念。
根据课本P82，例题3－28的结果，若X～N（0，1），Y～N（0,1）,且X与Y相互独立，则X＋Y～N（0＋0，1＋1）＝N（0，2）。
概率论与数理统计考试大纲
最新整理
概率论与数理统计考试大纲
一、基本概念：
1.运用加法公式，乘法公式以及事件的独立性计算随机事件的概
率；
2.掌握全概率公式，贝叶斯公式；
3.掌握几种常见分布（离散型：二项分布等；连续型：均匀分布；
正态分布等）的分布律和概率密度，以及相关的数字特征计算。
二、一维随机变量分布
1.掌握离散型分布律的性质；
2.掌握连续型密度的性质以及概率密度与分布函数的关系；；
3.会求一维连续型随机变量的函数的分布；
三、二维随机变量分布
1. 掌握离散型联合分布律的性质；已知联合分布律会求边缘分布
律；
2.掌握连续型联合密度的性质；已知联合密度会求边缘密度；
3. 会求简单的二维离散型随机变量的函数的分布
4. 随机变量的数字特征
四、随机变量数字特征
1. 掌握数学期望；方差以及协方差的性质以及计算方法；
五、参数估计和假设检验
1.掌握矩估计法和极大似然估计法；
2.掌握单个正态总体的假设检验。
基本题型：
填空（7x4分）+计算（72分）
计算题：
（1）全概率公式考察，贝叶斯公式。
（2）一维随机变量计算区间上的概率；计算变量函数的分布。
（3）二维随机变量计算边缘分布；相关性；协方差等。
（4）求参数的点估计和极大似然估计
（5）计算单个正态总体参数数学期望的假设检验
.。
自考概率论与数理统计(经管类)教学大纲
自考《概率论与数理统计》（经管类）课程教学大纲课程代码：04183 总学时：33学时一、课程性质与目标概率论与数理统计是高等院校经济和管理类学生必修的一门基础理论课。
概率论与数理统计是研究不确定性现象的数量规律性的一门学科，是对随机现象进行定量分析的重要工具，它具有广泛的实用性和应用性。
通过本课程的学习，使学生比较系统地了解概率论和数理统计等方面的基本知识，掌握概率论和数理统计的基本概念，了解它的基本理论和基本方法，从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法，培养学生独特的概率论与数理统计思维模式和分析解决实际问题的能力，同时使学生了解概率论与数理统计在经济方面的简单应用，并为学生学习后继专业课程奠定必要的数学基础。
二、课程基本要求本课程分两个部分：概率论和数理统计。
概率论部分包括随机事件与概率、随机变量与概率分布、多维随机变量与概率分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理初步等内容。
数理统计部分包括统计量与抽样分布、参数估计、假设检验以及回归分析等内容。
三．教学内容第一章随机事件的概率【教学目的与要求】1、理解事件，概率等概念2、了解事件的基本运算规则3、掌握概率基本运算，条件概率及独立性【教学重点和难点】重点：概率运算，条件概率难点：全概率公式，贝叶斯公式【教学学时】7学时【教学内容】第一节随机事件1、随机现象2、随机实验和样本空间3、随机事件的概念4、随机事件的关系和运算第二节概率1、频率与概率2、古典概率3、概率的定义与性质第三节条件概率1、条件概率与乘法公式2、全概率公式与贝叶斯公式第四节事件的独立性1、事件的独立性2、n重贝努力实验第二章随机事件及其概率分布【教学目的与要求】1、理解随机变量的划分2、了解离散型随机变量，连续型随机变量3、掌握离散型随机变量，连续型随机变量及其分布【教学重点和难点】重点：离散型随机变量，连续型随机变量及其分布难点：离散型随机变量，连续型随机变量及其分布【教学学时】6学时【教学内容】第一节离散型随机变量1、随机变量的概念2、离散型随机变量及其分布律3、0-1分布与二项分布4、泊松分布第二节随机变量的分布函数1、分布函数的概念2、分布函数的性质第三节连续型随机变量及其概率密度1、连续型随机变量及其概率密度2、均匀分布与指数分布3、正态分布第四节随机函数的概率分布1、离散型随机变量函数的概率分布2、连续型随机变量函数的概率分布第三章多维随机变量及其概率分布【教学目的与要求】1、理解二维随机变量的概念2、了解边缘分布，条件分布律3、掌握边缘分布与条件分布的确定【教学重点和难点】重点：边缘分布，条件分布的计算难点：两个随机变量的函数的分布【教学学时】3学时【教学内容】第一节多维随机变量的概念1、二维随机变量及其分布函数2、二维离散型随机变量3、二维连续型随机变量的概率密度和边缘概率密度第二节随机变量的独立性1、两个随机变量的独立性2、二维离散型随机变量的独立性3、二维连续型随机变量的独立性4、n维随机变量第三节两个随机变量的函数的分布1、离散型随机变量的函数的分布2、两个独立连续型随机变量之和的概率分布第四章随机变量的数字特征【教学目的与要求】1、理解各种数字特征的概念2、了解期望与方差的本质意义3、掌握期望与方差的计算【教学重点和难点】重点：期望，方差难点：协方差，相关系数【教学学时】6学时【教学内容】第一节随机变量的期望1、离散型随机变量的期望2、连续型随机变量的期望3、二维随机变量函数的期望4、期望的性质第二节方差1、方差的概念2、常见随机变量的方差3、方差的性质第三节协方差与相关系数1、协方差2、相关系数3、矩、协方差矩阵第五章大数定律及中心极限定理【教学目的与要求】1、理解大数定律相关内容2、了解中心极限定理3、掌握独立同分布的中心极限定理【教学重点和难点】重点：中心极限定理难点：中心极限定理【教学学时】2学时【教学内容】第一节切比雪夫不等式第二节大数定律1、贝努力大数定律2、独立同分布随机变量序列的切比雪夫大数定律第三节中心极限定理1、独立同分布序列的中心极限定理2、棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理第六章统计量及其抽样分布【教学目的与要求】1、理解统计抽样的概念2、了解统计推断的资料收集，整理3、掌握统计推断的基本方法【教学重点和难点】重点：样本分布函数难点：正态分布【教学学时】2学时【教学内容】第一节引言第二节总体与样本1、总体与个体2、样本3、样本数据的整理与显示第三节统计量及其分布1、统计量与抽样分布2、经验分布函数3、样本均值及其抽样分布4、样本方差与样本标准差5、样本矩及其函数6、极大顺序统计量和极小顺序统计量7、正态总体的抽样分布第七章参数估计【教学目的与要求】1、理解参数估计的基本方法2、了解点估计与区间估计3、掌握点估计与正态总体参数的区间估计【教学重点和难点】重点：点估计，区间估计难点：正态总体参数的区间估计【教学学时】3学时【教学内容】第一节点估计的几种方法1、替换原理和矩法估计2、极大似然估计第二节点估计的评价标准1、相合性2、无偏性3、有效性第三节参数的区间估计1、置信区间概念2、单个正态总体参数的置信区间3、两个正态总体下的置信区间4、非正态总体参数的区间估计第八章假设检验【教学目的与要求】1、理解假设检验的基本概念2、了解假设检验的基本方法3、掌握【教学重点和难点】重点：正态总体均值，方差的假设检验难点：正态总体均值，方差的假设检验【教学学时】3学时【教学内容】第一节假设检验的基本思想和概念1、基本思想2、统计假设的概念3、两类错误4、假设检验的基本步骤第二节总体均值的假设检验1、u检验2、T检验3、大样本情况总体均值检验第三节正态总体方差的检验1、χ2检验2、F检验第四节单边检验第九章回归分析【教学目的与要求】1、理解回归分析的基本思路2、了解线性回归模型的参数估计3、掌握一元线性回归分析【教学重点和难点】重点：一元线性回归分析难点：线性回归的显著性检验【教学学时】1学时【教学内容】第一节回归直线方程的建立第二节回归方程的显著性检验第三节预测与控制。
《概率论与数理统计(经管类)》(代码4183)自学考试复习提纲
【概率论与数理统计〔经管类〕】〔4183〕 自考复习题目〔按照章节题型归类〕第一章 随机事件与概率一、选择题1-2021.4.1. 设A 与B 是任意两个互不相容事件，那么以下结论中正确的选项是〔 〕 A ．P (A )=1-P (B ) B ．P (A -B )=P (B ) C ．P (AB )=P (A )P (B )D ．P (A -B )=P (A )2-2021.7.1. 设A 、B 为两事件，P (B )=21，P (B A )=32，假设事件A ，B 相互独立，那么P (A )=( )A ．91B ．61C ．31D ．21 . 对于事件A ，B ，以下命题正确的选项是( )A ．如果A ，B 互不相容，那么B ,A 也互不相容 B ．如果B A ⊂，那么B A ⊂C ．如果B A ⊃，那么B A ⊃D ．如果A ，B 对立，那么B ,A 也对立4-2021.10.1. 设随机事件A 与B 互不相容，且P 〔A 〕>0,P (B )>0，那么( ) A.P (B |A )=0B.P (A |B )>0C.P (A |B )=P 〔A 〕D.P (AB )=P (A )P (B )5-2021.4.1．设A ，B ，C 为随机事件，那么事件“A ，B ，C 都不发生〞可表示为( ) A ．B.BC C ．ABC D.6-2021.4.1.设随机事件A 与B 相互独立, 且P (A )=51, P (B )=53, 那么P (A ∪B )= ( ) A ．253 B ．2517 C ．54D ．25237-2021.7.1. 设A 、B 为随机事件，且A B ⊂，那么AB =〔 〕 A ．A B. B C. A B ⋃D. AB8－2021.7.2. 对于任意两事件A ，B ，()P A B -=〔 〕 A ． ()()P A P B -B. ()()()P A P B P AB -+C. ()()P A P AB -D. ()()()P A P A P AB -- 9-2021.10.1．设A ，B 为随机事件，那么(A-B )∪B 等于( )A.AB.ABC.ABD.A ∪B 10-2021.10.2．设A ，B 为随机事件，B ⊂A ，那么( ) A.P (B-A )=P (B )-P (A ) B.P (B |A )=P (B ) C.P (AB )=P (A )D.P (A ∪B )=P (A )11-2021.4.1．设A,B 为B 为随机事件，且A B ⊂，那么AB 等于( ) A ．AB B.B C.AD.A12-2021.4.2．设A ，B 为随机事件，那么()P A B -= ( ) A.()()P A P B - B.()()P A P AB - C.()()()P A P B P AB -+D.()()()P A P B P AB +-13-2021.10.1．事件A ，B ，A ∪B 的概率分别为0.5，0.4，0.6，那么P (A B )=〔 〕．设A,B 为随机事件，那么事件“A ,B 至少有一个发生〞可表示为〔 〕 A.AB B.AB C.A B D.A B答案：二、填空题．设A ，B 为两个随机事件，假设A 发生必然导致B 发生，且P (A )=0.6，那么P (AB ) =______．．设随机事件A 与B 相互独立，且P (A )=0.7，P (A -B )=0.3，那么P (B ) = ______。
《概率论与数理统计(经管类)》(代码4183)自学考试复习提纲-附件1
《概率论与数理统计（经管类）》（4183）自学考试复习提纲第一章 随机事件与概率1、排列组合公式：排列数)!(!n m m P n m-= 从m 个人中挑出n 个人进行排列的可能数。
组合数)!(!!n m n m C n m-= 从m 个人中挑出n 个人进行组合的可能数。
例如：袋中有8个球，从中任取3个球，求取法有多少种？解：任取出三个球与所取3个球顺序无关，故方法数为组合数388*7*6561*2*3C ==注：排列数经常用组合数及乘法原理得到，并不直接写出。
2、加法和乘法原理：加法原理（两种方法均能完成此事）：m+n某件事由两种方法来完成，第一种方法可由m 种方法完成，第二种方法可由n 种方法来完成，则这件事可由m+n 种方法来完成。
乘法原理（两个步骤分别不能完成这件事）：m ×n 某件事由两个步骤来完成，第一个步骤可由m 种方法完成，第二个步骤可由n 种方法来完成，则这件事可由m ×n 种方法来完成。
例1、从北京到上海的方法有两类：第一类坐火车，若北京到上海有早、中、晚三班火车分别记作火1、火2、火3，则坐火车的方法有3种；第二类坐飞机，若北京到上海的飞机有早、晚二班飞机，分别记作飞1、飞2。
问北京到上海的交通方法共有多少种。
解：从北京到上海的交通方法共有火1、火2、火3、飞1、飞2共5种。
它是由第一类的3种方法与第二类的2种方法相加而成。
例2、从北京经天津到上海，需分两步到达。
第一步从北京到天津的汽车有早、中、晚三班，记作汽1、汽2、汽3 第二步从天津到上海的飞机有早、晚二班，记作飞1、飞2 问从北京经天津到上海的交通方法有多少种？ 解：从北京经天津到上海的交通方法共有：①汽1飞1，②汽1飞2，③汽2飞1，④汽2飞2，⑤汽3飞1，⑥汽3飞2。
共6种，它是由第一步由北京到天津的3种方法与第二步由天津到上海的2种方法相乘3×2=6生成。
3、基本事件、样本空间和事件：如果一个试验在相同条件下可以重复进行，而每次试验的可能结果不止一个，但在进行一次试验之前却不能断言它出现哪个结果，则称这种试验为随机试验。
8.《概率论与数理统计》考试大纲
《概率论与数理统计》考试大纲一、考查目标《概率论与数理统计》是为选拔学位学科教学（数学）教育硕士专业硕士研究生而为同等学历考生设置的入学考试科目。
其目的是科学、公平、有效地考查学生对《概率论与数理统计》的基础知识的掌握情况；是否具备攻读我校教育硕士研究生所必须的基本的数据分析素质和培养潜能.二、考试内容及要求第一章随机事件与概率（一）考核知识点1、随机事件与概率：样本空间，随机事件，随机变量，事件域，事件运算，事件间关系2、概率的定义及其确定方法3、概率的性质：可加性，单调性，连续性4、条件概率：定义，乘法公式，全概率公式，Bayes 公式5、事件与试验的独立性（二）考核要求1、深刻理解本章的各项内容2、能够应用本章的基本概念、基本原理、基本方法解决相关实际问题，如古典概率问题。
第二章随机变量及其分布（一）考核知识点1、随机变量及其分布：概念，离散随机变量，分布列，连续随机变量，密度函数，分布函数2、数学期望3、方差与标准差：定义，性质，切比雪夫不等式4、常用离散分布：二项分布，几何分布，泊松分布，超几何分布5、常用连续分布：正态分布，指数分布，均匀分布，伽玛分布6、随机变量函数的分布（二）考核要求1、深刻理解本章的各项内容2、能够应用本章的基本概念、基本原理、基本方法解决相关实际问题第三章多维随机变量及其分布（一）考核知识点1、多维随机变量及其分布：概念，联合分布列，联合密度函数，联合分布列，常用多维分布2、边际分布于随机变量的独立性：边际分布列，边际分函数，边际分密度函数，随机变量的独立性3、多维随机变量函数的分布：离散多维随机变量函数的分布，最大最小值分布，4、多维随机变量的特征：数学期望，方差，协方差，相关系数，运算，期望向量，协方差矩阵（二）考核要求1、领会本章的各项内容2、能够应用本章的基本概念、基本原理、基本方法解决相关实际问题，如多维正态分布问题。
第四章大数定律与中心极限定理（一）考核知识点1、大数定律：伯努利大数定律，大数定律的一般形式，切比雪夫大数定律，辛钦大数定律，马尔科夫数定律2、中心极限定理：利莫弗 - 拉普拉斯中心极限定理，莱维 - 林德伯格中心极限定理，正态近似3、多维随机变量函数的分布：离散多维随机变量函数的分布，最大最小值分布，（二）考核要求1、领会本章的各项内容2、能够应用本章的基本概念、基本原理、基本方法解决相关实际问题，如多维正态分布问题。
自考概率论与数理统计(经管类)自学资料
自考概率论与数理统计（经管类）自学资料第一章随机事件与随机事件的概率1.1 随机事件例一，掷两次硬币，其可能结果有：｛上上；上下；下上；下下｝则出现两次面向相同的事件A与两次面向不同的事件B都是可能出现，也可能不出现的。
引例二，掷一次骰子，其可能结果的点数有：｛1，2，3，4，5，6｝则出现偶数点的事件A，点数≤4的事件B都是可能出现，也可能不出现的事件。
从引例一与引例二可见，有些事件在一次试验中，有可能出现，也可能不出现，即它没有确定性结果，这样的事件，我们叫随机事件。
（一）随机事件：在一次试验中，有可能出现，也可能不出现的事件，叫随机事件，习惯用A、B、C表示随机事件。
由于本课程只讨论随机事件，因此今后我们将随机事件简称事件。
虽然我们不研究在一次试验中，一定会出现的事件或者一定不出现的事件，但是有时在演示过程中要利用它，所以我们也介绍这两种事件。
必然事件：在一次试验中，一定出现的事件，叫必然事件，习惯用Ω表示必然事件。
例如，掷一次骰子，点数≤6的事件一定出现，它是必然事件。
不可能事件：在一次试验中，一定不出现的事件叫不可能事件，而习惯用φ表示不可能事件。
例如，掷一次骰子，点数>6的事件一定不出现，它是不可能事件。
（二）基本（随机）事件随机试验的每一个可能出现的结果，叫基本随机事件，简称基本事件，也叫样本点，习惯用ω表示基本事件。
例如，掷一次骰子，点数1,2,3,4,5,6分别是基本事件，或叫样本点。
全部基本事件叫基本事件组或叫样本空间，记作Ω，当然Ω是必然事件。
（三）随机事件的关系（1）事件的包含：若事件A发生则必然导致事件B发生，就说事件B包含事件A ，记作。
例如，掷一次骰子，A表示掷出的点数≤2，B表示掷出的点数≤3。
∴A=｛1，2｝，B=｛1，2，3｝。
所以A发生则必然导致B 发生。
显然有（2）事件的相等：若，且就记A=B，即A与B相等，事件A等于事件B，表示A与B实际上是同一事件。
全国自学考试04183概率论与数理统计(经管类)-考试复习速记宝典
概率论与数理统计（经管类）（04183适用全国）速记宝典命题来源：围绕学科的基本概念、原理、特点、内容。
答题攻略：（1）不能像名词解释那样简单，也不能像论述题那样长篇大论，但需要加以简要扩展。
（2）答案内容要简明、概括、准确，即得分的关键内容一定要写清楚。
（3）答案表述要有层次性，列出要点，分点分条作答，不要写成一段；（4）如果对于考题内容完全不知道，利用选择题找灵感，找到相近的内容，联系起来进行作答。
如果没有，随意发挥，不放弃。
考点1：随机事件。
在随机试验中，产生的各种结果叫做随机事件（random Events），简称事件（Events）．随机事件通常用大写英文字母A、B、C等表示．如观察马路交叉口可能遇上的各种颜色交通灯，这是随机试验，而“遇上红灯”则是一个随机事件。
例：投掷一个骰子，观察其朝上的点数。
A＝｛朝上的点数为2｝B＝｛朝上的点数为偶数点｝都是随机事件。
必然事件Certainty Events必然事件——样本空间Ω本身也是事件,它包含了所有可能的试验结果，因此不论在哪一次试验它都发生，称为必然事件。
也将它记为Ω。
如：“抛掷一颗骰子，出现的点数不大于6”不可能事件Impossible Event不可能事件——不包含任何样本点的事件,记为φ,每次试验必定不发生的事件.如：“抛掷一颗骰子，出现的点数大于6”考点2：古典概型。
设某随机试验具有如下特征：（1）试验的可能结果只有有限个；（2）各个可能结果出现是等可能的。
则称此试验为古典（等可能）概型。
古典概型中概率的计算：n=进行试验的样本点总数ΩK=所考察的事件A含的样本点数P（A）=k/n=A的样本点数/样本点总数P（A）具有如下性质：（1）0≤P（A）≤1；（2）P（Ω）＝1；P（φ）=0（3）AB＝φ，则P（A∪B）＝P（A）＋P（B）考点3：乘法公式。
若抽取是不放回地,求以上三问？设A、B∈Ω，P（A）>0,则P（AB）＝P（A）P（B|A）.（1）式（1）就称为事件A、B的概率乘法公式。
自考概率论与数理统计经管类考试大纲
自考概率论与数理统计（经管类）考试大纲第一章随机事件和概率（一）考试内容掌握随机事件之间的关系及其运算；理解概率的定义，掌握概率的基本性质，会用这些性质进行概率的基本计算；理解占典概型的定义，会计算简单的古典概型问题；理解条件概率的概念，会用乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式进行概率汁算；理解事件独立性的概念·会用事件独立性进行概率计算．重点：随机事件的关系与运算、概率的概念、性质；条件概率；事件独立性的概念，乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式．难点：古典概型的概率汁算．全概率公式、贝叶斯公式，事件独立性的概念．（二）考试要求(1)随机事件的概念及表示，要求达到“识记”层次(2)事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念，要求达到“领会”层次(3)和事件、积事件、对立事件的基本运算规律．要求达到“简单应用”层次(4)频率的定义，频率的基本性质，要求达到“领会”层次(5)概率的定义，要求达到“领会”层次(6)概率的性质，要求达到“简单应用”层次(7)占典概型的定义，要求达到“领会”层次(8)简单古典概型的概率汁算，要求达到“简单应用”层次(9)条件概率的概念，要求达到“领会”层次(10)乘法公式，会用乘法公式进行有关概率的计算，要求达到“简单应用”层次(11)全概率公式与贝叶斯公式，会用这两个公式进行汁算，要求达到“综合应用”层次(12)事件独立性的概念，要求达到“领会”层次(13)用事件的独立性计算概率．要求达到“简单应用”层次(14)贝努利概型，要求达到“简单应用”层次第二章随机变量及其概率分布（一）考试内容理解随机变量及其分布函数的概念；理解离散型随机变量及其分布律的概念；掌握较简单的离散型随机变量的分布律的计算；掌握两点分布、二项分布与泊松分布；掌握连续型随机变量及其概率密度函数的概念、性质及有关计算；掌握均匀分布、指数分布及其计算；熟练掌握正态分布及其计算；了解随机变量函数的概念，会求简单随机变量函数的概率分布，重点：随机变量的分布律与概率密度函数的概念、性质和计算，随机变量函数的分布，几种常用分布，难点：随机变量的分布律、概率密度函数，随机变量的函数的分布律、分布函数、概率密度函数．（二）考试要求(1)随机变量的概念及其分类，要求达到“识记”层次(2)离散型随机变量的概念，要求达到“识记”层次(3)求较简单的离散型随机变量的概率分布律，要求达到“简单应用”层次(4)两点分布、二次分布、泊松分布，要求达到“简单应用”层次(5)随机变量分布函数的定义、性质，要求达到“领会”层次(6)求简单离散型随机变量的分布函数，要求达到“简单应用”层次(7)离散型随机变量分布函数与概率分布律的关系，要求达到“简单应用”层次(8)连续型随机变量及其概率密度函数的定义、性质，要求达到“领会”层次(9)用概率密度函数求分布函数，用分布函数求概率密度函数，要求达到“简单应用”层次(10)均匀分布、指数分布，要求达到“简单应用”层次(11)正态分布的定义及性质，要求达到“领会”层次(12)标准正态分布，一般正态分布的标准化及其概率计算，要求达到“综合应用”层次(13)分位数的定义，要求达到“领会”层次(14)求离散型随机变量的简单函数分布律，要求达．到“简单应用”层次(15)求连续型随机变量的简单函数的概率密度函数，要求达到“简单应用”层次第三章多维随机变量及其概率分布（一）考试内容理解二维离散型随机变量的分布律及其性质；理解’二维连续型随机变量的概率密度函数及其性质；理解边缘分布律、边缘概率密度函数的概念，掌握求边缘分布律以及边缘概率密度函数的方法；会判断随机变量的独立性；了解两个随机变量的和的分布的求法，重点：联合分布律，概率密度函数，边缘分布律，边缘概率密度函数，随机变量的独立性，难点：边缘分布律，边缘概率密度函数，两个独立随机变量和的分布．（二）考试要求(1)二维随机变量及其分布函数的定义，分布函数的基本性质，要求达到“识记”层次(2)二维离散型随机变量联合分布律，边缘分布律，要求达到“领会”层次(3)由联合分布律求边缘分布律，要求达到“简单应用”层次(4)二维连续型随机变量分布函数，概率密度函数和边缘概率密度函数的定义及性质，要求达到“领会”层次(5)用联合概率密度函数求边缘概率密度函数，要求达到“简单应用”层次(6)二维均匀分布、二维正态分布，要求达到“简单应用”层次(7)n维随机变量及其分布，要求达到“识记”层次(8)二维正态分布随机变量的联合概率密度和边缘概率密度函数，要求达到“识记”层次(9)随机变量独立性的定义，要求达到“领会”层次(10)判别离散型随机变量的独立性，要求达到“简单应用”层次(11)判别连续型随机变量的独立性，要求达到“简单应用”层次(12)简单二维离散型随机变量函数的分布，要求达到“简单应用”层次(13)两个独立随机变量和的分布，要求达到“识记”层次第四章随机变量的数字特征（一）考试内容理解期望与方差的概念，掌握期望与方差的性质与计算，会计算随机变量函数的期望，掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的期望与方差．了解协方差、相关系数的概念及性质，会求相关系数，知道矩与协方差阵的概念及求法．重点：期望、方差、协方差的计算，随机变量函数的数学期望．难点：随机变量函数的数学期望．（二）考试要求(1)期望的定义及性质，要求达到“领会”层次(2)随机变量的期望的计算，要求达到“简单应用”层次(3)随机变量的函数的期望的计算，要求达到“综合应用”层次(4)方差、标准差的定义及性质，要求达到“领会”层次(5)方差、标准差的计算，要求达到“简单应用”层次(6)两点分布、二项分布、泊松分布随机变量的期望和方差，要求达到“识记”层次(7)均匀分布、指数分布、正态分布随机变量的期望和方差，要求达到“识记”层次(8)协方差和相关系数的定义及其性质，要求达到“领会”层次(9)求协方差和相关系数，要求达到“简单应用”层次(10)二维正态分布随机变量的相关系数，相关性与独立性的关系，要求达到“领会”层次第五章大数定律及中心极限定理（一）考试内容了解切比雪夫不等式，知道依概率收敛的概念，了解切比雪夫大数定律、贝努利大数定律．掌握独立同分布的中心极限定理与棣莫弗一拉普拉斯中心极限定理的简单应用．重点：中心极限定理的简单应用.难点：中心极限定理的简单应用．（二）考试要求(1)切比雪夫大数定律．要求达到“识记”层次(2)贝努利大数定律，要求达到“识记”层次(3)独立同分布中心极限定理，要求达到“简单应用”层次(4)棣莫弗一拉普拉斯中心极限定理，要求达到“简单应用”层次第六章统计量与抽样分布（一）考试内容了解总体、样本的概念，了解总体分布与样本分布的关系；理解统计量的概念；理解样本均值、样本方差以及样本矩的概念；了解x2布、t分布.F分布的结构性定义的性质及概率密度曲线的形状，理解分位数并会查表计算；掌握正态总体的抽样分布．重点：常用统计量、正态总体的抽样分布.难点：正态总体抽样分布．（二）考试要求(1)统计量的概念，要求达到“识记”层次(2)总体、个体及简单随机样本的概念，要求达到“识记”层次(3)样本均值、样本方差、样本标准差、样本矩的概念，要求达到“识记”层次(4)X2分布、￡分布、F分布的结构性定义及性质，要求达到“识记”层次(5)分位数的概念，要求达到“领会”层次(6)查表计算常用分布的分位数，要求达到“简单应用”层次(7)正态总体的抽样分布，要求达到“简单应用”层次第七章参数估计（一）考试内容了解参数的点估计、估计量与估计值的概念；掌握矩估计、极大似然估计的方法；理解估计量无偏性的概念，了解有效性、相合性的概念，了解置信区间的概念，会求单个正态总体均值和方差的置信区间，重点：矩估计和极大似然估计，单个正态总体均值与方差的区间估计．难点：极大似然估计．（二）考试要求(1)参数估计的概念，要求达到“识记”层次(2)求参数的矩估计，要求达到“简单应用”层次(3)求极大似然估计，要求达到“简单应用”层次(4)估计量的无偏性，要求达到“领会”层次(5)估计量的有效性、相合性，要求达到“识记”层次(6)置信区间的概念，要求达到“领会”层次(7)求单个正态总体均值和方差的置信区间，要求达到“简单应用”层次第八章假设检验（一）考试内容了解假设检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤；掌握正态总体的均值及方差的假设检验，重点：单个正态总体的均值与方差的假设检验．难点：两个正态总体的均值差与方差比的假设检验．（二）考试要求(1)假设检验的基本思想及假设检验的基本步骤，要求达到“领会”层次(2)假设检验的两类错误，要求达到“领会”层次(3)单个正态总体的均值和方差的假设检验，要求达到“简单应用”层次(4)两个正态总体的均值差与方差比的假设检验，要求达到“领会”层次第九章回归分析（一）考试内容理解一元线性回归分析的基本思想，了解一元线性回归模型的假设条件，会用最小二乘法估计回归模型中的未知参数，重点：最小二乘法，难点：最小二乘法．（二）考试要求(1) -元线性回归模型的假设条件，要求达到“识记”层次(2) -元线性回归分析的基本思想，要求达到“领会”层次(3)用最小二乘法估计回归模型中的未知参数，要求达到“简单应用”层次。
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自考概率论与数理统计（经管类）考试大纲
第一章随机事件和概率
（一）考试内容
掌握随机事件之间的关系及其运算；理解概率的定义，掌握概率的基本性质，会用这些性质进行概率的基本计算；理解占典概型的定义，会计算简单的古典概型问题；理解条件概率的概念，会用乘法公式、全概率公式和贝叶斯公式进行概率汁算；理解事件独立性的概念·会用事件独立性进行概率计算．
重点：随机事件的关系与运算、概率的概念、性质；条件概率；事件独立性的概念，乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式．难点：古典概型的概率汁算．全概率公式、贝叶斯公式，事件独立性的概念．
（二）考试要求
(1)随机事件的概念及表示，要求达到“识记”层次
(2)事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念，要求达到“领会”层次
(3)和事件、积事件、对立事件的基本运算规律．要求达到“简单应用”层次
(4)频率的定义，频率的基本性质，要求达到“领会”层次
(5)概率的定义，要求达到“领会”层次
(6)概率的性质，要求达到“简单应用”层次
(7)占典概型的定义，要求达到“领会”层次
(8)简单古典概型的概率汁算，要求达到“简单应用”层次
(9)条件概率的概念，要求达到“领会”层次
(10)乘法公式，会用乘法公式进行有关概率的计算，要求达到“简单应用”层次
(11)全概率公式与贝叶斯公式，会用这两个公式进行汁算，要求达到“综合应用”层次
(12)事件独立性的概念，要求达到“领会”层次
(13)用事件的独立性计算概率．要求达到“简单应用”层次
(14)贝努利概型，要求达到“简单应用”层次
第二章随机变量及其概率分布
（一）考试内容
理解随机变量及其分布函数的概念；理解离散型随机变量及其分布律的概念；掌握较简单的离散型随机变量的分布律的计算；掌握两点分布、二项分布与泊松分布；掌握连续型随机变量及其概率密度函数的概念、性质及有关计算；掌握均匀分布、指数分布及其计算；熟练掌握正态分布及其计算；了解随机变量函数的概念，会求简单随机变量函数的概率分布，
重点：随机变量的分布律与概率密度函数的概念、性质和计算，随机变量函数的分布，几种常用分布，
难点：随机变量的分布律、概率密度函数，随机变量的函数的分布律、分布函数、概率密度函数．
（二）考试要求
(1)随机变量的概念及其分类，要求达到“识记”层次
(2)离散型随机变量的概念，要求达到“识记”层次
(3)求较简单的离散型随机变量的概率分布律，要求达到“简单应用”层次
(4)两点分布、二次分布、泊松分布，要求达到“简单应用”层次
(5)随机变量分布函数的定义、性质，要求达到“领会”层次
(6)求简单离散型随机变量的分布函数，要求达到“简单应用”层次
(7)离散型随机变量分布函数与概率分布律的关系，要求达到“简单应用”层次
(8)连续型随机变量及其概率密度函数的定义、性质，要求达到“领会”层次
(9)用概率密度函数求分布函数，用分布函数求概率密度函数，要求达到“简单应用”层次
(10)均匀分布、指数分布，要求达到“简单应用”层次
(11)正态分布的定义及性质，要求达到“领会”层次
(12)标准正态分布，一般正态分布的标准化及其概率计算，要求达到“综合应用”层次
(13)分位数的定义，要求达到“领会”层次
(14)求离散型随机变量的简单函数分布律，要求达．到“简单应用”层次
(15)求连续型随机变量的简单函数的概率密度函数，要求达到“简单应用”层次
第三章多维随机变量及其概率分布
（一）考试内容
理解二维离散型随机变量的分布律及其性质；理解’二维连续型随机变量的概率密度函数及其性质；理解边缘分布律、边缘概率密度函数的概念，掌握求边缘分布律以及边缘概率密度函数的方法；会判断随机变量的独立性；了解两个随机变量的和的分布的求法，重点：联合分布律，概率密度函数，边缘分布律，边缘概率密度函数，随机变量的独立性，
难点：边缘分布律，边缘概率密度函数，两个独立随机变量和的分布．
（二）考试要求
(1)二维随机变量及其分布函数的定义，分布函数的基本性质，要求达到“识记”层次
(2)二维离散型随机变量联合分布律，边缘分布律，要求达到“领会”层次
(3)由联合分布律求边缘分布律，要求达到“简单应用”层次
(4)二维连续型随机变量分布函数，概率密度函数和边缘概率密度函数的定义及性质，要求达到“领会”层次
(5)用联合概率密度函数求边缘概率密度函数，要求达到“简单应用”层次
(6)二维均匀分布、二维正态分布，要求达到“简单应用”层次
(7)n维随机变量及其分布，要求达到“识记”层次
(8)二维正态分布随机变量的联合概率密度和边缘概率密度函数，要求达到“识记”层次
(9)随机变量独立性的定义，要求达到“领会”层次
(10)判别离散型随机变量的独立性，要求达到“简单应用”层次
(11)判别连续型随机变量的独立性，要求达到“简单应用”层次
(12)简单二维离散型随机变量函数的分布，要求达到“简单应用”层次
(13)两个独立随机变量和的分布，要求达到“识记”层次
第四章随机变量的数字特征
（一）考试内容
理解期望与方差的概念，掌握期望与方差的性质与计算，会计算随机变量函数的期望，掌握两点分布、二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的期望与方差．了解协方差、相关系数的概
念及性质，会求相关系数，知道矩与协方差阵的概念及求法．重点：期望、方差、协方差的计算，随机变量函数的数学期望．难点：随机变量函数的数学期望．
（二）考试要求
(1)期望的定义及性质，要求达到“领会”层次
(2)随机变量的期望的计算，要求达到“简单应用”层次
(3)随机变量的函数的期望的计算，要求达到“综合应用”层次
(4)方差、标准差的定义及性质，要求达到“领会”层次
(5)方差、标准差的计算，要求达到“简单应用”层次
(6)两点分布、二项分布、泊松分布随机变量的期望和方差，要求达到“识记”层次
(7)均匀分布、指数分布、正态分布随机变量的期望和方差，要求达到“识记”层次
(8)协方差和相关系数的定义及其性质，要求达到“领会”层次
(9)求协方差和相关系数，要求达到“简单应用”层次
(10)二维正态分布随机变量的相关系数，相关性与独立性的关系，要求达到“领会”层次
第五章大数定律及中心极限定理
（一）考试内容
了解切比雪夫不等式，知道依概率收敛的概念，了解切比雪夫大
数定律、贝努利大数定律．掌握独立同分布的中心极限定理与棣莫弗一拉普拉斯中心极限定理的简单应用．
重点：中心极限定理的简单应用.
难点：中心极限定理的简单应用．
（二）考试要求
(1)切比雪夫大数定律．要求达到“识记”层次
(2)贝努利大数定律，要求达到“识记”层次
(3)独立同分布中心极限定理，要求达到“简单应用”层次
(4)棣莫弗一拉普拉斯中心极限定理，要求达到“简单应用”层次
第六章统计量与抽样分布
（一）考试内容
了解总体、样本的概念，了解总体分布与样本分布的关系；理解统计量的概念；理解样本均值、样本方差以及样本矩的概念；了解x2布、t分布.F分布的结构性定义的性质及概率密度曲线的形状，理解分位数并会查表计算；掌握正态总体的抽样分布．
重点：常用统计量、正态总体的抽样分布.
难点：正态总体抽样分布．
（二）考试要求
(1)统计量的概念，要求达到“识记”层次
(2)总体、个体及简单随机样本的概念，要求达到“识记”层次
(3)样本均值、样本方差、样本标准差、样本矩的概念，要求达到“识记”层次
(4)X2分布、￡分布、F分布的结构性定义及性质，要求达到“识记”层次
(5)分位数的概念，要求达到“领会”层次
(6)查表计算常用分布的分位数，要求达到“简单应用”层次
(7)正态总体的抽样分布，要求达到“简单应用”层次
第七章参数估计
（一）考试内容
了解参数的点估计、估计量与估计值的概念；掌握矩估计、极大似然估计的方法；理解估计量无偏性的概念，了解有效性、相合性的概念，了解置信区间的概念，会求单个正态总体均值和方差的置信区间，
重点：矩估计和极大似然估计，单个正态总体均值与方差的区间估计．
难点：极大似然估计．
（二）考试要求
(1)参数估计的概念，要求达到“识记”层次
(2)求参数的矩估计，要求达到“简单应用”层次
(3)求极大似然估计，要求达到“简单应用”层次
(4)估计量的无偏性，要求达到“领会”层次
(5)估计量的有效性、相合性，要求达到“识记”层次
(6)置信区间的概念，要求达到“领会”层次
(7)求单个正态总体均值和方差的置信区间，要求达到“简单应用”层次
第八章假设检验
（一）考试内容
了解假设检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤；掌握正态总体的均值及方差的假设检验，
重点：单个正态总体的均值与方差的假设检验．
难点：两个正态总体的均值差与方差比的假设检验．
（二）考试要求
(1)假设检验的基本思想及假设检验的基本步骤，要求达到“领会”层次
(2)假设检验的两类错误，要求达到“领会”层次
(3)单个正态总体的均值和方差的假设检验，要求达到“简单应用”层次
(4)两个正态总体的均值差与方差比的假设检验，要求达到“领会”层次
第九章回归分析
（一）考试内容
理解一元线性回归分析的基本思想，了解一元线性回归模型的假设条件，会用最小二乘法估计回归模型中的未知参数，
重点：最小二乘法，
难点：最小二乘法．
（二）考试要求
(1) -元线性回归模型的假设条件，要求达到“识记”层次
(2) -元线性回归分析的基本思想，要求达到“领会”层次
(3)用最小二乘法估计回归模型中的未知参数，要求达到“简单应用”层次。