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2011考研春季基础复习必备知识点之概率论_跨考网
跨考考研2010-04-01
来源跨考网整理
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  考研数学在考中的地位是显而易见的,想要取得一个不错的成绩,不懈的努力是必不可少的。大家都知道考研数学是一个综合性强、知识面广、相对难度大的科目,这些都决定了考研数学的复习时间相对要比其他科目花的时间多。但是与其他的科目相比,考研数学的分数提高空间还是比较大的,只要复习的好,提高还是很容易的。考研数学一中概率统计占22%,数学二不考概率,数学三中概率统计占22%,概率统计在数一和数三中仍然占有很重要的地位,所以考生要想取得高分,学好概率统计也是必要的。2010年的考研数学计算量相对比较大,题目与09年相比较难,虽然仍是考察学生的三基本,但是其中也比较注意对学生综合能力的考察。根据这些特点以及结合2010数学考试大纲,我对2011年春季基础复习概率论知识点做一下简单归纳:

  第一章   随机事件和概率

  重点内容是:事件的关系:包含,相等,互斥,对立,完全事件组,独立;事件的运算:并,交,差;运算规律:交换律,结合律,分配律,对偶律;概率的基本性质及五大公式:加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式;利用独立性进行概率计算,伯努力试验计算。

  近几年单独考查本章的考题相对较少,但是大多数考题中将本章的内容作为基础知识来考核。

  第二章   随机变量及其分布

  本章的主要内容是:随机变量及其分布函数的概念和性质,分布律和概率密度,随机变量的函数的分布,一些常见的分布:0-1分布、二项分布、超几何分布、泊松分布、均匀分布、正态分布、指数分布及它们的应用。而重点要求会计算与随机变量相联系的事件的概率,用泊松分布近似表示二项分布,以及随机变量简单函数的概率分布。

  近几年单独考核本章内容不太多,主要考一些常见分布及其应用、随机变量函数的分布。

  第三章   二维随机变量及其分布

  本章是概率论重点部分之一,尤其是二维随机变量及其分布的概念和性质,边缘分布,边缘密度,条件分布和条件密度,随机变量的独立性及不相关性,一些常见分布:二维均匀分布,二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布。

  第四章   随机变量的数字特征

  本章内容是:随机变量的数字特征: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。而重点是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。

  第五章   大数定律和中心极限定理

  本章内容包括三个大数定律:切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律,以及两个中心极限定理: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。

  常见题型有

  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

  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。重点是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。这会涉及标准正态分布、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。

  本章是数理统计的基础,也是重点之一。

  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

  本章的主要内容是参数的点估计、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。而重点是矩估计法和最大似然估计法,有时要求验证所得估计量的无偏性。

  常见题型有

  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

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