(一）考核的知识点 1.大数定律 2.中心极限定理 (二）自学要求
本章总的要求是：了解切比雪夫不等式，了解切比雪夫大数定律、贝努利大数定律. 了解独立同分布的中心极限定理与棣莫佛-拉普拉斯中心极限定理.
重点：独立同分布的中心极限定理. 难点：中心极限定理的简单应用.
(三）考核要求大数定律，要求达到“识记”层次. 1.1了解切比雪夫不等式. 1.2了解切比雪夫大数定律. 1.3了解贝努利大数定律.
2.中心极限定理，要求达到“领会”层次.
2.1了解独立同分布的中心极限定理，并会简单应用 2.2了解棣莫佛一拉普拉斯中心极限定理，并会简单应用 （四）强化实践能力培养考核考试大纲
1.熟练记忆切比雪夫不等式中各参数并会熟练应用其估计概率 2.会估计某个概率极限是趋于1还是趋于0
3. 对于棣莫佛一拉普拉斯中心极限定理可以理解为把这个分布近似看作正态分布，则减去其期望再除以标准差（方差开平方）后近似服从标准正态分布，故可以用标准正态分布函数（五）作业题
计算概率值
1.一批元件的寿命（以小时计）服从参数为0.004的指数分布，现有元件30只，一只在用，其余29只备用，当使用的一只损坏时，立即换上备用件，利用中心极限定理求30只元件至少能使用一年（8760小时）的近似概率。
2.某一随机试验，“成功”的概率为0.04，独立重复100次，由中心极限定理求最多“成功”6次的概率的近似值。
第六章样本与统计量
(一）考核的知识点 1.总体、简单随机样本 2.统计量 3.
分布，t分布，F分布
4.正态总体的抽样分布 (二）自学要求
本章总的要求是：了解总体、样本的概念；了解总体分布与样本分布的概念；理解统计量的概念；掌握样本均值、样本方差，了解样本矩；知道
分
布、t分布、F分布的定义及性质，了解分位数的概念；掌握正态总体的抽样分布.
重点：简单随机样本，统计量，正态总体的抽样分布. 难点：正态总体的抽样分布.
(三）考核要求 1.总体与样本，要求达到“识记”层次. 1.1清楚总体简单随机样本的概念. 1.2 了解总体分布与样本分布的概念. 2.统计量，要求达到“领会”层次. 2.1清楚统计量的概念.
2.2掌握样本均值、样本方差、样本标准差，了解样本矩. 3.几种常用统计量的分布，要求达到“领会”层次. 3.1知道
分布、t分布、F分布的定义及性质.
3.2 了解分位数的概念.
4.正态总体的抽样分布，要求达到“简单应用”层次. 4.1掌握正态总体的抽样分布. （四）强化实践能力培养考核考试大纲 1.样本均值与样本标方差的计算 2.3.
分布、t分布、F分布这三种统计量的构造 分布、t分布、F分布的分位点的计算方法
（五）作业题
1.有n=10的样本；1.2， 1.4， 1.9， 2.0， 1.5， 1.5， 1.6， 1.4， 1.8， 1.4，则样本均值X= ，样本均方差S? ，样本方差S2?。
2．设总体方差为b2有样本X1,X2,?,Xn，样本均值为X，则Cov(X1,X)? 。 3. 查有关的附表，下列分位点的值：Z0.9=，?02.1(5)= ，t0.9(10)= 。 4．设X1,X2,?,Xn是总体?2(m)的样本，求E(X),D(X)。
5．设总体X~N(?,?2)，样本X1,X2,?,Xn，样本均值X，样本方差S2，则
X??~ ，
X??~ ， S/n1?/n1?2?(Xi?1ni?X)～ ，
2?2?(Xi?1ni??)2～
第七章 参数估计
(一）考核的知识点
1.点估计 2.矩估计法 3.极大似然估计法
4.单个正态总体期望和方差的区间估计法 (二)自学要求
本章总的要求是：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；理解估计量的无偏性的概念，了解有效性、相合性的概念；理解置信区间 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. (三）考核要求
1.点估计，要求达到“简单应用”层次. 1.1 了解参数的点估计、估计量与估计值的概念. 1.2掌握矩估计法. 1.3掌握极大似然估计法.
2.估计量的评价标准，要求达到“领会”层次. 2.1理解估计量的无偏性. 2.2了解估计量的有效性、相合性. 3.区间估计，要求达到“简单应用”层次. 3.1清楚置信区间的概念.
3.2会求单个正态总体均值和方差的置信区间. （四）强化实践能力培养考核考试大纲
1.掌握矩法估计得本质是用样本矩替换总体矩，进而求得与总体期望或者方差有关的参数
2.掌握极大似然法的关键是列出相应的似然函数（表示相应问题的概率），并对其求导解决问题
3.掌握区间估计中用样本均值或样本方差替换总体中的相应未知参数，进而依方差已知或者未知选择相应估计公式 （五）作业题
??x1.设总体X的密度函数为：f(x)?????0??10?x?1其他，有样本X1,X2,?,Xn，
求未知参数? 的矩估计。
2.每分钟通过某桥量的汽车辆数X~?(?)，为估计?的值，在实地随机地调查了20次，每次1分钟，结果如下：次数： 2 3 4 5 6 量数： 9 5 3 7 4 试求?的一阶矩估计和二阶矩估计。
?(??1)x3.设总体X的密度函数为：f(x)?????0?0?x?1其他，有样本
X1,X2,?,Xn，求未知参数? 的极大似然估计。
4.纤度是衡量纤维粗细程度的一个量，某厂化纤纤度X~N(?,?2),抽取9根纤维，测量其纤度为：1.36，1.49，1.43，1.41，1.27，1.40，1.32，1.42，1.47，试求?的置信度为0.95的置信区间，（1）若?2?0.0482,（2）若?2未知
5. 为分析某自动设备加工的另件的精度，抽查16个另件，测量其长度，得x?12.075㎜，s = 0.0494㎜,设另件长度X~N(?,?2),取置信度为0.95，（1）求?2的置信区间，（2）求?的置信区间。
第八章假设检验