数理统计自学考试大纲
概率论与数理统计B考试大纲(带公式)讲解
概率论与数理统计 B考试纲领第 2 章描绘统计学1.样本均值、样本方差、样本标准差的计算;2.样本中位数、分位数;先对数据按从小到大排序。
假如np 不是整数,则第[np]+1 个数据是100p%分位数。
假如np 是一个整数,那么100p%分位数取第 [np] 和第 [np]+1 个值的均匀值。
特别地,中位数是50% 分位数。
3.样真有关系数。
,第 3 章概率论基础1.样本空间,事件的并、交、补,文图和德摩根律;,2.概率的定义、补事件计算公式、并事件计算公式;对于任何的互不订交事件序列,3.等可能概型的计算,摆列和组合;4.条件概率、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;,5.事件独立性及其概率的计算。
第 4 章随机量与数学希望1.随机量的散布函数及其性;2.失散型随机量的概率量函数及其性,有关概率的算;失散型随机量:取会合有限或许是一个数列x i, i=1,2, ⋯。
概率量函数:,3.型随机量的概率密度函数及其性,有关概率的算;型随机量:随机量的可能的取是一个区。
概率密度函数 f (x):随意一个数集 B 有,,4二随机量的合散布函数、合量函数、合密度函数,有关概率的算;,,5. 随机量的独立性,有关概率的算;随机量X 与 Y 独立:; 散布函数失散型型6. 怎求型随机量函数的密度函数(先求散布函数,再求);Y=g(X)7.数学希望(失散型,连续型),函数的数学希望(失散型,连续性);失散型连续型8.数学希望的性质,当X 与 Y 独即刻, E[XY]= E[X] E[Y]9.方差和它的性质;;当 X 与 Y 独立,,10协方差、有关系数,有关性质;Corr( X,Y)=1 或-1,当且仅当 X 和 Y 线性有关,即 P(Y=a+bX )=1 (当 b> 0, 有关系数为 1; 当 b< 0, 有关系数为 -1)当 X 与 Y 独即刻, X 与 Y 不有关,即.11.切比雪夫不等式,弱大数定律,概率的频次意义。
统计基础自考考试大纲
《统计基础》自学考试大纲课程名称:统计基础课程代码:08308(实践课程)第一部分课程性质与目标(一)课程性质与特点《统计基础》是全国高等教育自学考试的课程,是为了培养和检验自学考生掌握统计学基础知识而设置的一门专业基础课。
统计作为人文社科等学科的一项基本技能,是学生学习过程中必须具备的一种技能。
在人文社科在社会发展中占据越来越重要的地位,而人文社科类学科本身具有不可逆等特点,因此其发展过程不可能像自然科学一样具有重复性,因此对历史数据资料的分析就显得尤其重要。
而统计学就是对历史数据资料分析的有效的必不可少的方法。
统计学基础即为人文社科类专业的专业基础课程。
(二)课程目标与基本要求设置本课程的具体目的和要求:完整地、准确地、简明地向自学考生传授统计学科的基本方法和基本思想,并通过学习这些统计方法,对数据具备一定的敏感性,在进行基本的统计分析工作时,能够对统计分析的过程和结果进行解读。
从数据的现象到本质,能够解读数据背后的真相,并对未来的做出合理的预测。
在学习完本门课程之后能够将统计方法应用到实际工作中,对实际工作做出科学的指导。
(三)与本专业其他课程的关系统计基础属于本专业的专业基础课,在学习了高等数学等后,建立了基础的理论体系之后,学习本门课程,起到承上启下的作用,既是对高等数学等课程的应用,又为专业课打下基础,在专业课中广泛应用统计知识。
所以本门课程在整个理论体系中是作为专业基础课的地位。
第二部分考核内容与考核目标第一章统计设计(一)学习目的与要求通过本章的学习,掌握统计方案的设计,统计调查表格的设计,统计问卷的设计以及统计指标的设计。
(二)考核知识点与考核目标1、指标与标志、(重点)识记:统计的含义理解:指标与标志应用:指标与标志的应用2、统计调查方案(次重点)识记:统计调查方案的主要内容理解:统计的任务应用:统计的工作过程3、统计调查表(一般)识记:统计调查表设计理解:统计调查问卷应用:统计调查问卷的设计第二章统计调查(一)学习目的与要求通过本章的学习,掌握简单统计报表的编制,能够根据统计任务的不同选择最佳的专门调查方式,熟悉统计资料搜集的途径。
数理统计自学考试大纲
数理统计自学考试大纲考试概述数理统计自学考试是一种由国家教育部认可的自学考试,旨在评估考生对数理统计的理解和应用能力。
考试分为两部分,第一部分是主观题,需要考生根据题目进行详细的计算和解释;第二部分是客观题,考生需要选择正确答案。
考试科目数理统计自学考试由以下三个科目组成:1.概率与数理统计基础2.统计推断3.应用数理统计考试内容1. 概率与数理统计基础1.1 概率基础1.概率的定义和性质2.概率的计算方法3.随机变量和概率分布1.2 数理统计基础1.统计量的定义和性质2.抽样分布的概率分布3.点估计和区间估计2. 统计推断2.1 参数检验1.假设检验的基本概念2.单个总体的参数检验3.两个总体的参数检验2.2 非参数检验1.分布检验2.相关分析3.方差分析3. 应用数理统计3.1 回归分析1.简单线性回归2.多重线性回归3.2 时间序列分析1.时间序列的定义和基本特征2.时间序列模型的建立和检验学习方法1. 自学数理统计自学考试需要考生掌握一定的数学和统计学基础知识。
因此,建议考生选择符合自己水平的数理统计学教材进行自我学习。
在学习过程中要认真理解数理统计的基本概念和公式,并且多做一些相关练习题目。
2. 教育培训如果考生需要更加系统化的学习,可以参加数理统计的教育培训班。
培训机构通常会提供课程内容和教材,并且安排专业的老师进行讲授。
此外,培训班还会提供一些练习题目和模拟考试,帮助考生更好地备考。
3. 网络学习网络学习也是一种选择,考生可以在网络上自学,甚至加入一些数理统计自学考试交流群,交流学习心得和做题经验。
考试安排数理统计自学考试可以在全国各个自考考点报名,每年都有两次考试。
具体报名时间和考试时间可以参考当地自考考试机构发布的公告。
考试参考资料1.简明概率论与数理统计学2.数理统计基础(上、下册)3.应用时间序列分析考试效果考生的成绩将根据总分计算,及格分数为60分,考试成绩将列入大学自学考试的成绩单。
《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、课程简介概率论是一门研究随机现象统计规律性数量关系的数学学科,约形成于二十世纪初期,1917年苏联科学家伯恩斯坦首先给出了概率论的公理体系,1933年柯尔莫哥洛夫又以更完整的形式提出了概率论的公理结构,从此概率论臻于完善;而数理统计是研究如何有效地收集整理和分析受随机影响的数据,并作出统计推断、预测或者决策的一门学科,它是以概率论为基础的。
《概率论与数理统计》是一门研究和探索客观世界随机现象规律的数学学科,它以随机现象为研究对象,是数学的分支学科,在金融、保险、经济与企业管理、工农业生产、医学、地质学、气象与自然灾害预报等等方面都起到非常重要的作用。
随着计算机科学的发展,以及功能强大的统计软件和数学软件的开发,这门学科得到了蓬勃的发展,它不仅形成了结构宏大的理论,而且在自然科学和社会科学的各个领域应用越来越广泛。
该课程主要讲授“概率论与数理统计基本概念”、“随机变量”、“大数定律与中心极限定理”、“参数估计与假设检验”和“方差分析与回归分析”等内容,理、工、经管类本科生必修的一门重要的基础课。
学习该课程可使学生掌握概率论与数理统计的基本概念,了解它的基本理论和方法,从而使学生初步掌握处理随机现象的基本思想和方法,培养学生运用概率统计方法分析和解决、处理实际不确定问题的基本技能和基本素质。
二、考查目标目的是科学、公平、有效地测试考生是否具备攻读我校统计学专业硕士研究生所必须的基本素质、一般能力和培养潜能,以利于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、具有较强分析与解决实际问题能力的高层次应用型的统计学专业人才。
考查考生对概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法的掌握情况,是否具有较强的逻辑推理能力和灵活的思维能力,是否具有较强的计算能力,是否具有综合运用所学知识分析与解决较为复杂实际问题的能力。
要求考生:比较全面地掌握统计学的基本原理和方法,以及相关的概率论知识;具有一定的运用统计学模型分析实际数据和解释分析结果的能力。
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。
《数理统计》(含概率论)考试大纲[001]
《数理统计》(含概率论)考试大纲一、考试的性质数理统计(含概率论)是林学专业、环境专业、生物学专业、水土保持与荒漠化防治专业、林业经济管理等专业的基础课程,也是报考我校林学学科、理学学科的考试科目之一。
为帮助考生明确考试范围和有关要求,特制订出本考试大纲。
本考试大纲主要根据北京林业大学本科《数理统计》教学大纲编制而成,适用于报考北京林业大学硕士学位研究生的考生。
二、考试内容和基本要求第一章随机事件及其概率1.随机试验,样本空间2.随机事件,事件间的关系及运算3.古典概型4.概率的统计定义5.概率的公理化定义6.条件概率,乘法公式,全概率公式,贝叶斯公式7.事件独立性,试验独立性要求:理解随机事件概念,掌握事件之间关系及基本运算;理解概率的统计定义、古典定义,会计算简单的古典概率和几何概型的概率;了解概率的公理化定义,会用概率的性质做简单计算;理解条件概率的概念,掌握概率乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式并会进行有关概率计算;理解事件独立性、试验独立性的概念并会进行有关概率计算。
第二章一维随机变量及其分布1.随机变量的概念,随机变量的分布函数2.离散型随机变量及其分布3.常用的几种分布:二项分布,泊松分布,几何分布,超几何分布4.连续型随机变量及其分布5.常用的几种分布:正态分布,均匀分布,指数分布6.随机变量函数的分布要求:理解随机变量及其分布函数的概念,了解分布函数的性质;理解离散型和连续型随机变量的概念,会求简单的离散型随机变量的分布列、简单的连续型随机变量的分布密度;熟悉常见分布的分布列(或分布密度)并掌握它们的概率计算;掌握简单的随机变量函数的分布的计算。
第三章多维随机变量及其分布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4.边缘分布5.随机变量的相互独立性6.随机变量的函数及其分布要求:理解二维随机变量及其分布函数的概念;理解二维离散型随机变量的分布列、二维连续型随机变量的分布密度的概念、性质,会计算有关概率;掌握二维随机变量的边缘分布列和边缘密度的求法;理解随机变量独立的概念,并进行判断。
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。
数理统计自考大纲
上海市高等教育自学考试中药学专业(本科层次)(C100802)数理统计(03049)自学考试大纲上海中医药大学自学考试办公室编上海市高等教育自学考试委员会组编2010年版Ⅰ、课程性质及其设置的目的和要求(一)本课程的性质与设置的目的《数理统计》是上海市高等教育自学考试中药学专业的一门专业必修课。
数理统计方法是以随机现象的统计规律为研究对象的一门应用性很强的学科。
它研究如何有效地收集、整理和分析受随机影响的数据,并对所观察的问题做出推断或预测,直至为采取决策和行动提供依据和建议。
凡是有大量数据出现的地方,都要用到数理统计。
医药数理统计是应用数理统计方法去研究医药、生物等领域中的随机现象的一门学科,它是进行医药学研究的不可缺少的工具。
医药数理统计的内容主要包括数理统计所需的概率论基本知识、统计学的重要概念及分布、医药学中常用的统计方法以及试验设计的方法。
设置本课程的目的,是通过本课程的学习要求学生掌握概率论与数理统计的基本概念,常用术语。
掌握概率论与数理统计的基本思想和计算方法。
培养随机思维的能力。
注重概率论与数理统计基础内容的广泛实用性和实际背景。
能较熟练地利用概率论与数理统计的思想方法去分析和解决医药学中的实际问题,提高学生认识和解决实际问题的能力,为学生今后从事更深入广泛的研究打下扎实的基础。
(二)本课程的基本要求本课程的基本要求是:自学考试者在学习数理统计课程时,应从理解问题的实际背景出发,理解数理统计的相关概念。
注重数理统计的基本思维方法和基本计算特点。
注重数理统计结果的直观解释。
同时可阅读一些关于数理统计处理实际问题的典型案例,以培养和提高自学能力。
在整个自学过程中,应坚持做好在复习基本知识的基础上,按计划选做一定数量的课后练习,以达到检验学习效果,巩固所学知识的作用。
(三)与相关课程的联系本课程可为学生学习其它专业知识,从事相关研究打下基础。
Ⅱ、课程内容与考核目标第一章 事件与概率一、学习目的和要求掌握随机事件的定义以及事件的关系及运算,概率的古典定义及概率的基本运算方法,全概率公式与贝叶斯公式。
《数理统计》考试大纲的.doc
《数理统计》考试大纲
一、总体要求
考生应按本大纲的要求,了解或理解数理统计中假设检验、回归分析和方差分析等三部分的基本原理和方法及计算公式,并能正确地解释计算结果。
正确应用数理统计的基本理论知识分析和解决较为复杂的数理统计问题,能综合运用所学知识分析并解决简单的实际问题。
二、教材
《概率论与数理统计》,茆诗松等,高等教育出版社,2011.
三、考试内容
(一)假设检验
掌握假设检验的基本概念,两类错误。
会显著性水平的选择,原假设与备择假设的选择。
熟悉双侧检验与单侧检验,假设检验的一般步骤。
掌握关于一个正态总体均值和方差的假设检验;理解关于两个正态总体均值差和方差比的假设检验。
了解非参数假设检验,包含总体分布的假设检验及两总体分布比较的假设检验。
(二)线性回归分析
熟悉简单线性回归模型及其基本理论假设,简单线性回归模型的基本特征和相关性质。
掌握回归参数的估计,理解相关系数,回归效果显著性检验,回归系数的置信区间与假设检验。
能够应用回归模型进行估计和预测。
理解多元线性回归模型及其基本理论假设,回归模型的相关性质。
掌握回归参数的估计,了解复相关系数,回归效果显著性检验,回归系数的假设检验,应用回归模型进行估计和预测。
(三)方差分析
掌握方差分析的基本原理及方法。
理解单因素方差分析的实现和结果解释,了解多因素方差分析的实现和结果解释。
概率论与数理统计考试大纲
《概率论与数理统计》课程考试大纲一、考核内容与考核要求第1章随机事件与概率【考核的知识点和要求】考核知识点1.随机事件及其运算2.概率的定义及其确定方法3.概率的性质4.条件概率5.独立性考核要求1. 随机事件及其运算(1)简单应用:随机事件的运算。
2.概率的定义及其确定方法(1)简单应用:概率的定义。
(2)综合应用:确定概率的古典方法。
3.概率的性质(1)简单应用:概率的性质。
4.条件概率(1)简单应用:条件概率。
5.独立性(1)分析:独立性。
第2章随机变量及其分布【考核的知识点和要求】考核知识点1.随机变量及其分布2.随机变量的数学期望3.随机变量的方差与标准差4.常用离散分布5.常用连续分布6.随机变量函数分布考核要求1. 随机变量及其分布(1)简单应用:随机变量的分布。
2. 随机变量的数学期望(1)简单应用:随机变量的数学期望。
3. 随机变量的方差与标准差(1)简单应用:随机变量的方差与标准差。
4. 常用离散分布(1)简单应用:泊松分布。
(2)综合应用:二项分布。
5.常用连续分布(1)简单应用:指数分布。
(2)综合应用:正态分布。
6.随机变量函数分布(2)综合应用:随机变量函数分布。
第3章多维随机变量及其分布【考核的知识点和要求】考核知识点1.多维随机变量及其联合分布2.边际分布与随机变量的独立性3.多维随机变量函数的分布4.多维随机变量的特征数考核要求1. 多维随机变量及其联合分布(1)简单应用:多维随机变量的联合分布。
2.边际分布与随机变量的独立性(1)综合应用:边际分布与随机变量的独立性。
3.多维随机变量函数的分布(1)综合应用:多维随机变量函数的分布。
4.多维随机变量的特征数(1)识记:多维随机变量函数的数学期望、协方差和相关系数。
(2)简单应用:数学期望与方差的运算性质。
第4章大数定律与中心极限定理【考核的知识点和要求】考核知识点1.大数定律2.中心极限定理考核要求1. 大数定律(1)简单应用:大数定律。
概率论与数理统计自学考试复习提纲-附件
《概率论与数理统计(经管类)》(代码4183)自学考试复习提纲-附件2(总29页)--本页仅作为文档封面,使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--《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、选择题设A 与B 是任意两个互不相容事件,则下列结论中正确的是( ) 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 )设A 、B 为两事件,已知P (B )=21,P (B A )=32,若事件A ,B 相互独立,则P (A )=( )A .91 B .61 C .31D .21对于事件A ,B ,下列命题正确的是( )A .如果A ,B 互不相容,则B ,A 也互不相容 B .如果B A ⊂,则B A ⊂C .如果B A ⊃,则B A ⊃D .如果A ,B 对立,则B ,A 也对立 设随机事件A 与B 互不相容,且P (A )>0,P (B )>0,则( ) (B |A )=0(A |B )>0(A |B )=P (A ) (AB )=P (A )P (B )设A ,B ,C 为随机事件,则事件“A,B ,C 都不发生”可表示为( ) A . C .ABC D. 设随机事件A 与B 相互独立, 且P (A )=51, P (B )=53, 则P (A ∪B )= ( ) A .253 B .2517 C .54D .2523 设A 、B 为随机事件,且A B ⊂,则AB =( ) A .A B. B C. A B ⋃D. AB8- 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 -- 设A ,B 为随机事件,则(A-B )∪B 等于( )C.AB ∪B设A ,B 为随机事件,B ⊂A ,则( ) (B-A )=P (B )-P (A ) (B |A )=P (B ) (AB )=P (A )(A ∪B )=P (A )设A,B 为B 为随机事件,且A B ⊂,则AB 等于( ) A .AB B.B C.AD.A设A ,B 为随机事件,则()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 +-已知事件A ,B ,A ∪B 的概率分别为,,,则P (A B )=( )设A,B 为随机事件,则事件“A ,B 至少有一个发生”可表示为( )B.ABC.A BD.A B答案:二、填空题设A ,B 为两个随机事件,若A 发生必然导致B 发生,且P (A )=,则P (AB ) =______.设随机事件A 与B 相互独立,且P (A )=,P (A -B )=,则P (B ) = ______。
数理统计考试大纲
《数理统计》(含概率论)考试大纲一、考试的性质数理统计是着重于从实验数据出发来认识随机现象的数学学科。
目前,在高等院校中大部分工科专业的研究生都要学习数理统计,对于工科学生学习数理统计,要求正确理解基本概念和原理,能熟练运用统计方法。
为帮助考生明确考试范围和有关要求,特制订出本考试大纲。
二、考试内容和基本要求第一章抽样和抽样分布1. 母体和子样2.一些常用的抽象分布要求:理解母体、子样、统计量的概念,理解子样的数字特征,包括:子样平均数、子样方差、子样k阶原点矩、子样k阶中心矩、子样中位数、子样极差,并掌握它们的性质与计算,会求简单子样的分布函数、分布列、分布密度;熟悉二项分布、泊松分布、正态分布、均匀分布的分布列(或分布密度),熟记它们的数学期望和方差;掌握t分布,F分布,X2分布、几个重要正态样本统计量的分布。
第二章参数估计1. 点估计和估计量的求法2. 估计量的好坏标准3.区间估计要求:理解矩法、最大似然估计的概念,熟悉使用这两种方法求参数;会用子样中位数和极差估计正态母体的参数;理解无偏估计的概念,会求参数的无偏估计;理解参数区间估计、置信区间的概念,知道正态母体平均数、大子样对两个母体平均数之差、两个正态母体平均数之差、正态母体方差、两个正态母体方差比的区间估计,掌握正态母体平均数、正态母体方差的区间估计。
第三章假设检验1. 假设检验初述2. 检验母体平均数3. 检验母体方差要求:了解假设检验的统计思想,掌握假设检验的一般步骤;掌握母体平均数的假设检验;掌握两个母体平均值相等的假设检验;掌握正态母体方差的假设检验;理解两个母体方差相等的假设检验;掌握单侧假设检验的一般步骤;掌握总体分布的假设检验(x2检验法)。
第四章方差分析、正交试验设计1. 一元方差分析2. 二元方差分析要求:理解方差分析的逻辑基础,会计算组间离差平方和、组内利差平方和、总离差、组间均方离差和组内均方离差,熟练进行一元方差分析;会计算因子A(B)的离差平方和、随机误差和因子A(B)引起的均方离差,熟练进行非重复性二元方差分析;会计算因子A(B)的离差平方和、因子A 、B交互作用引起的均方平方和、均方误差、因子A(B)引起的均方离差和因子A、B交互作用引起的均方离差,熟练进行重复性二元方差分析。
数理统计复习提纲
1. 基本概念个体,总体,样本(简单随机样本),样本容量,样本n X X X ,,21的联合分布,统计量2.样本均值∑==ni i X nX 11,性质:nX D X D X E X E )()(),()(==样本方差212)(11X Xn Sni i--=∑=,性质:)()(2X D S E =注意:必须学会用计算器计算样本均值X 和样本方差2S ,考试时在没有得到监考教师允许时使用他人的计算器可视为作弊,因此考试时务必带好计算器3.2χ分布,t 分布,F 分布的定义,上α分位点的含义及查表4.抽样分布定理定理1(教材P147)定理2、3、4(教材P148)第七章1.矩估计法(用样本的矩作为总体的矩的估计) (1)样本均值∑==ni i X nX 11是总体均值)(X E 的矩估计(2)21)(1X Xnni i-∑=是总体方差)(X D 的矩估计注意:样本方差2S 不是总体方差)(X D 的矩估计2.极大似然估计法极大似然估计法的步骤:(1)写出似然函数),()(1θθ∏==ni i x f L 或),()(1θθ∏==ni i x p L ,(2)似然函数取对数,化简)(ln θL ,(3)求导数θθd L d )(ln ,(4)令0)(ln =θθd L d ,解得参数θ的极大似然估计L θˆ3.估计的无偏性和有效性 (1)样本均值∑==ni i X nX 11是总体均值)(X E 的无偏估计(2)样本方差=2S 21)(11X Xn ni i--∑=是总体方差)(X D 的无偏估计注意:21)(1X X nni i-∑=不是总体方差)(X D 的无偏估计,样本标准差=S 21)(11X X n ni i--∑=不是总体标准差)(X D 的无偏估计(见教材P165例1(3))估计的有效性重点参考相关练习以及老师讲课用的PPT4.参数的区间估计单个正态总体均值μ的置信区间(①方差2σ已知,②方差2σ未知)单个正态总体方差2σ的置信区间(③均值μ未知) 两个正态总体均值之差21μμ-的置信区间(④方差2221,σσ已知,⑤方差2221,σσ未知但2221σσ=)两个正态总体方差之比2221σσ的置信区间(⑥均值21,μμ未知) 上述6种置信区间的公式附在试卷上,重点训练如何选择正确的公式第八章1.假设检验的原理及其含义,两类错误2.(1)方差2σ未知时,单个正态总体均值μ的假设检验(①00:μμ=H ,01:μμ≠H ; ②00:μμ≤H ,01:μμ>H ;③00:μμ≥H ,01:μμ<H ;) (2)方差2221,σσ未知但2221σσ=时两个正态总体均值21,μμ的假设检验 (④210:μμ=H ,211:μμ≠H ;⑤210:μμ≤H ,211:μμ>H ; ⑥210:μμ≥H ,211:μμ<H ;)(3)均值21,μμ未知时两个正态总体方差2221,σσ的假设检验(⑦22210:σσ=H ,22211:σσ≠H ;⑧22210:σσ≤H ,22211:σσ>H ;⑨22210:σσ≥H ,22211:σσ<H )上述9种假设检验的原假设0H ,备择假设1H 及其相应的统计量,拒绝域附在试卷上,重点训练如何选择正确的公式 注意:(1)根据题意选择双边或单边检验(2)在单边检验中,应选择与事实一致的作为备择假设1H ,然后再确定原假设0H ,也就是说应该选择与事实相反的作为原假设0H3.拟合优度检验法检验总体的分布(了解)第九章1.相关分析,样本相关系数及其性质样本相关系数r 是总体相关系数XY ρ的矩估计2.一元线性回归,最小二乘法21121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==n i i ni i xx x n x L ,⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑∑===n i i ni i ni i i xy y x n y x L 1111, 21121⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛-=∑∑==n i i ni i yy y n y L , (记)xxxyL L b =ˆ,x b y aˆˆ-=,得到y 关于x 的一元线性回归方程x b a y ˆˆˆ+=3.线性相关假设检验的t 检验法和F 检验法(了解)。
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。
《统计学考试大纲》word版
《统计学》考试大纲第一章绪论一、考核知识点(一)统计与统计学(二)统计学的分科(三)统计学与其他学科的关系二、考核要求(一)统计与统计学1、识记:(1)统计与统计学的含义;(2)统计数据的规律与统计方法。
2、领会:(1)统计一词的三种含义;(2)统计学与统计数据的关系;(3)用统计方法探索统计数据内在规律性的意义。
(二)统计学的分科1、识记:(1)描述统计学和推断统计学;(2)理论统计学与应用统计学。
2、领会:(1)统计学探索客观现象数量规律性的过程(图1-1);(2)描述统计和推断统计在现代统计学中的地位和作用;(3)理论统计学与应用统计学的区别。
(三)统计学与其他学科的关系1、识记:(1)统计学与数学的关系;(2)统计学与其他学科的关系。
2、领会:(1)统计学与数学的区别;(2)统计学与其他学科的联系。
第二章统计数据的搜集与整理一、考核知识点(一)数据的计量与类型(二)统计数据的搜集(三)统计数据的整理二、考核要求(一)数据的计量与类型1、识记:(1)数据的计量尺度;(2)数据的类型;(3)统计数据的表现形式。
2、领会;(1)统计数据的四种计量尺度;(2)统计数据常见的两种表现形式。
(二)统计数据的搜集1、识记:(1)统计数据的直接来源;(2)统计数据的间接来源。
2、领会:(1)各种统计调查方式的概念及意义;(2)搜集数据的具体方法;(3)调查方案中的基本概念;(4)第二手统计数据的获取渠道。
3、应用:调查方案的设计及各种调查方法的实施。
(三)统计数据的整理1、识记:(1)数据的预处理方法;(2)数据分组与频数分布——变量数列的编制方法;(3)次数分配的图示和类型。
2、领会:(1)数据预处理的意义;(2)统计分组的作用;(3)次数分配各种图示的意义。
3、应用:根据实际资料,能编制频数分布表、计算累积频数和累积频率,并绘制频数分布的直方图和折线图。
第三章数据分布特征的描述一、考核知识点(一)、分布集中趋势的测度(二)、分布离散程度的测度(三)、分布偏态与峰度的测度(四)、统计表与统计图二、考核要求(一)分布集中趋势的测度1、识记:(1)众数、中位数、均值、几何平均数的概念及计算方法;(2)众数、中位数和均值的关系。
数理统计考试大纲科目代码2098
《数理统计》考试大纲科目代码:2098基本内容与要求:一、概率、随机变量及其函数的分布1、概率空间,条件概率与独立性2、随机变量与分布3、密度函数和独立性4、条件期望,特征函数5、随机变量的函数分布6、多元正态分布重点:熟悉随机变量密度函数,分布函数的求解;独立性的判别方法;能够熟练运用条件期望的相关性质;熟悉多元正态分布的性质二、各种收敛方式与极限分布1、依概率收敛2、几乎必然收敛3、r阶中心矩收敛4、依分布收敛5、各种收敛方式之间的关系重点:熟悉掌握常用概率不等式,如Markov不等式,契比雪夫不等式等;掌握常见的以概率收敛的证明方法,掌握Borel–Cantelli 引理;能够熟练推导各种收敛性的关系;三、数据压缩技术1、点估计量的优劣判断2、充分统计量3、完备统计量4、概率密度函数中的指数型分布族重点:掌握无偏估计;最小方差无偏估计概念和性质;掌握充分统计量的相关性质;理解完备统计量的性质和作用;1、极大似然估计2、极大似然估计量3、Fisher信息量和Cramér-Rao不等式4、极大似然估计量的渐进性质5、EM准则重点:熟练掌握极大似然估计的求解;掌握极大似然的收敛性质;掌握Fisher信息量的定义;掌握C-R不等式;了解EM算法四、贝叶斯估计1、预备知识2、bayes 估计3、马尔科夫链-蒙特卡罗法重点:掌握Bayes估计;了解马尔科夫链-蒙特卡罗算法五、最大势检验与一致最大势检验1、基本概念2、Neyman-Pearson引理3、一致最大势检验4、一致最大势无偏检验5、多参数指数族的假设检验重点:理解最优势检验相关概念;掌握N-P引理;了解一致最优势无偏检验的概念六、参数模型中的检验1、广义似然比检验2、基于似然函数的渐进检验3、渐进卡方检验重点:掌握似然比检验的定义和渐近分布;七、非参数模型检验1、符号,秩和符号秩检验2、两个分布函数相等性检验重点:掌握符号,秩和符合检验的思想和定义;掌握Kolmogrov检验;八、线性回归与最小二乘1、古典假定与最小二乘估计2、普通最小二乘估计量的有限样本性质3、拟合优度与模型选择4、假设检验重点:掌握最小二乘方法的假设,和有限样本下的性质;掌握模型选择的基本方法;。
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湖北省高等教育自学考试大纲课程名称:数理统计课程代码:3049第一部分课程性质与目标一、课程性质与特点《数理统计》课程是高等教育自学考试中药专业(本科段)的一门必修课,是为培养和检验应考者统计基本知识和基本方法而设置的一门基础课程。
是以概率论为基础,研究随机现象数量规律的一门应用数学学科,它在医药卫生、经济管理、农业生产等各个领域有着广泛的应用。
二、课程目标和基本要求通过本课程的学习,使应考者掌握医药实验设计方法及医药实验中数据处理方法,以适应迅速发展的中医药事业的需要。
使应考者对概率论的基本知识,连续型随机变量的参数估计与检验,离散型随机变量的参数估计与检验,随机变量间的关系(相关与回归),医药试验的设计等方面的内容有较详尽的了解。
三、与本专业其他课程的关系生物个体间的差异决定了医药领域中随机现象普遍存在,从而使《数理统计》成为中药专业必不可少的一门课程。
它在中药配伍与处方的筛选、药物剂型的改进、中药的药理试验、中药的临床观察、药物分析、生物鉴定、中药生产的工艺改进、药物质量的控制、药品抽样试验等方面有着广泛的应用。
掌握了这门知识,有利于合理安排医药试验,科学地处理医药试验结果。
第二部分考核内容与考核目标第一章数据的描述与整理一、学习目的与要求熟练掌握如何借助计算工具,计算描述数据分布的主要特征,如均值、方差和标准差等;了解描述数据分布特征的其他统计量;了解常见统计图和统计表的主要用途;了解统计发展的主要过程和趋势。
二、考核知识点与考核目标(一)数据分布特征的统计描述(重点)识记:均值、方差和标准差的定义理解:均值、方差和标准差的意义应用:利用计算工具计算均值、方差和标准差的的大小第二章随机事件与概率一、学习目的与要求理解随机事件的有关概念;熟练掌握事件间的关系及运算;理解古典概率的概念;了解频率与概率的关系;熟练掌握古典概率的计算方法;深刻理解加法定理和乘法定理;了解全概率公式和逆概率公式。
二、考核知识点与考核目标(一)事件间的关系与运算;古典概率(重点)识记:事件的定义;概率的一般定义;事件的交与并;互斥与对立事件理解:互斥完备群;古典概率的定义应用:利用事件间的交与并,互斥与对立,如何将复杂事件转化为简单事件;利用排列与组合公式,计算事件的古典概率.(二)概率的运算(次重点)识记:概率的加法公式与乘法公式理解:事件的条件概率;事件的独立性应用:利用事件与其对立事件的概率关系求概率;利用事件间的独立性求概率(三)频率与概率;全概率公式与逆概率公式(一般)识记:概率的统计定义理解:全概率公式与逆概率公式的应用范围应用:逆概率公式在医学诊断中的简单应用第三章随机变量及其分布一、学习目的与要求深刻理解随机变量的概念;理解离散型随机变量的两种概率分布;理解连续型随机变量的密度函数;掌握几种主要离散型分布、连续型分布的应用范围及运算;熟练掌握两种主要数字特征的性质及运算;了解二项分布和泊松分布的渐进关系;了解大数定律和中心极限定理的主要思想。
二、考核知识点与考核目标(一)离散型随机变量的两种概率分布及其数字特征;正态分布(重点)识记:概率函数的定义;离散型随机变量期望值和方差、标准差的计算公式;二项分布、泊松分布的期望值和方差;正态分布的主要特点理解:分布函数的性质;离散型随机变量的期望值和方差的意义和性质应用:利用简单随机试验求离散型随机变量的概率分布和主要的数字特征;一般正态分布的标准化(二)连续型随机变量的两种概率分布及其数字特征(次重点)识记:密度函数和分布函数的定义;连续型随机变量期望值和方差、标准差的计算公式;正态分布的期望值和方差理解:连续型随机变量的期望值和方差的意义和性质应用:利用连续型随机变量的概率分布,计算相关事件的概率及其期望值和方差;正态分布的相关事件的概率(三)随机变量的其他数字特征;二项分布和泊松分布的渐进关系;大数定律和中心极限定律(一般)识记:变异系数的定义;理解:大数定律和中心极限定理应用:利用车贝雪夫不等式估计伯努利试验中事件的概率第四章抽样分布一、学习目的与要求理解总体、样本等与随机抽样有关的概念;了解随机抽样的意义;理解统计量、样本数字特征等有关概念;熟练掌握样本均值、方差、标准差、变异系数的计算;了解众数、中位数等2?分布等主要的抽样分布;熟练掌握服分布、F分布、分布、其他数字特征;深刻理解ut2?分布、F分布的主要统计量。
tu从分布、分布、二、考核知识点与考核目标样本的数字特征;抽样分布(重点)(一).2? Ft分布、分布、分布的四个统计量分布、识记:统计量的定义;服从u2?分布、分布的意义和应用范围分布、F理解:u分布、t 随机抽样(次重点)(二)识记:总体与样本的定义;样本容量的定义;理解:随机抽样的意义参数估计第五章一、学习目的与要求理解区间估计的基本思了解点估计及区间估计有关概念;了解衡量估计量优劣的三个标准;了解大样本条想—精确度与可靠性相结合;熟练掌握一个正态总体均值和方差的区间估计;了解二项分布和泊松分布参件下二项分布总体率的区间估计;了解二项分布样本量的估计;数的小样本精确估计法。
二、考核知识点与考核目标(一)正态总体参数的区间估计(重点)识记:区间估计的概念理解:区间估计的基本原理应用:一个正态总体均值和方差的区间估计参数的点估计(次重点)(二)识记:估计量的定义理解:估计量的判别标准应用:正态总体参数的点估计二项分布和泊松分布参数的估计(一般)(三)识记:总体率和样本率的定义理解:大样本条件下二项分布总体率的区间估计应用:二项分布样本量的估计参数假设检验第六章一、学习目的与要求熟练掌握单个正态总体均数和方差理解假设检验的基本含义;了解假设检验中的两类错误;熟练掌握两个正态总体均数的配对比较的假设检验;熟练掌握单侧和双侧检验的正确应用;检验法;掌握两个正态总体均数的方差未知但非t检验法、方差未知但齐性时的成组比较t t检验法;熟练掌握两个正态总体的方差齐性检验法。
齐性时的成组比较二、考核知识点与考核目标假设检验概论(重点)(一)识记:小概率原理的定义;第一类和第二类错误的定义理解:假设检验的基本原理(二)单个正态总体的参数检验(重点)识记:单个正态总体参数检验的统计量理解:单侧和双侧检验的差异应用:一个总体服从正态分布时,对其均值和方差的假设检验(三)两个正态总体的参数检验(次重点)识记:配对比较和成组比较的统计量,方差齐性检验的统计量检验法的异同t检验法和成组比较t理解:配对比较.应用:两个总体均服从正态分布时,对其均值和方差的差异性检验(四)非正态总体参数的假设检验(一般)应用:大样本条件下总体率大小的假设检验;大样本条件下两个总体率的比较检验第七章非参数假设检验一、学习目的与要求理解卡方检验的基本思想;熟练掌握列联表的独立性检验;熟练掌握总体率比较的列联表卡方检验;了解秩和检验的基本方法二、考核知识点与考核目标(一)列联表的卡方检验(重点)识记:卡方统计量的计算公式理解:列联表卡方检验的基本原理应用:各种列联表的独立性检验;总体率比较的列联表检验(二)秩和检验(一般)识记:秩的定义理解:秩和检验的应用条件应用:配对比较的符号秩和检验;两总体比较的秩和检验第八章方差分析一、学习目的与要求理解单因素方差分析的基本原理;熟练掌握单因素方差分析的基本步骤与计算方法;掌握两两间多重比较的q检验法和S检验法;了解两因素方差分析的基本原理与步骤。
二、考核知识点与考核目标(一)单因素方差分析(重点)识记:总离差平方和;组间离差平方和;组内离差平方和理解:方差分析的基本原理应用:利用单因素方差分析,对多个正态总体的均数间差异进行假设检验(二)两两间多重比较的检验(次重点)识记:q检验和S检验的统计量理解:两两间多重比较的意义应用:利用q检验法和S检验法对多个正态总体的均数间差异作两两比较(三)两因素方差分析(一般)识记:交互作用的概念;重复试验理解:两因素试验方差分析的基本原理应用:不做考试要求第九章相关分析与回归分析一、学习目的与要求理解相关与回归的有关概念;熟练掌握一元相关分析的主要过程;熟练掌握一元线性回归分析的主要过程;理解一元线性回归模型;了解散点图的绘制方法;了解预测与控制的意义;了解拟线性回归和多元线性回归的基本原理。
二、考核知识点与考核目标(一)一元线性回归分析(重点)识记:回归关系的定义;回归分析的目的和意义理解:一元线性回归模型;线性回归分析和相关分析之间的联系应用:利用一元线性回归模型建立线性回归方程,并进行回归效果的显著性检验一元线性相关分析(次重点)(二).识记:相关关系的定义;总体相关系数和样本相关系数的定义;散点图的绘制方法理解:样本相关系数的意义;散点图的意义应用:会作散点图,计算样本相关系数的大小,并进行相关性检验(三)拟线性回归;多元线性回归分析(一般)不作考试要求第十章试验设计(本章不作要求)第三部分有关说明与实施要求一、考核的能力层次表述本大纲在考核目标中,按照“识记”、“理解”、“应用”三个能力层次规定其应达到的能力层次要求。
各能力层次为递进等级关系,后者必须建立在前者的基础上,其含义是:识记:能知道有关的名词、概念、知识的含义,并能正确认识和表述,是低层次的要求。
理解:在识记的基础上,能全面把握基本概念、基本原理、基本方法,能掌握有关概念、原理、方法的区别与联系,是较高层次的要求。
应用:在理解的基础上,能运用基本概念、基本原理、基本方法联系学过的多个知识点分析和解决有关的理论问题和实际问题,是最高层次的要求。
二、教材《医药数理统计方法》第五版,人民卫生出版社,高祖新主编,2011版三、自学考试指导1、本课程的第二、三章是概率论的内容,它是数理统计的理论基础,学习时应侧重掌握其基本概念、理论、公式。
第四、五、六、七、八、九章是统计学的内容,侧重掌握方法,掌握基本统计方法的背景、思路及步骤,不必拘泥于数学公式的推导过程,没学过高等数学的应考者可跳过计算记忆其结论。
第十章是关于试验设计的内容,可侧重了解基本方法,主要为后续的相关课程打下必要的统计学基础。
2、学完教材的每一章后,可做些适当的习题,以便帮助应考者理解、消化、巩固所学的知识,提高分析、解决问题的能力。
3、本课程要求应考者有一定的计算能力,考试中要求使用计算器,并能进行基本的统计计算。
4、该课程主要考查自考者的应用能力,主要的统计学公式均在试卷中列出,应考者不必对教材中的公式死记硬背。
四、对社会助学的要求助学学时:本课程共4学分,建议总课时72学时,其中助学课时分配如下:章次内容学时2 绪论4 数据的描述与整理第一章10 随机事件与概率第二章10 随机变量及其分布第三章6 随机抽样和抽样分布第四章6 第五章参数估计10参数假设检验第六章.第七非参数假设检46方差分第八8第九相关分析与回归分6习题72合五、关于命题考试的若干规定1、本大纲各章所提到的内容和考核目标都是考试的内容。