11年与10年考研数学大纲变化对比表数三 - 图文(3)

U(a,b)、正态分布N(?,?2)、指数分布及其应用，其中参数为U(a,b)、正态分布N(?,?2)、指数分布及其应用，其中参数为?(??0)的指数分布E(?)的概率密度为 ??e??x,若x?0,?f(x)?? 0,若x?0.??5．会求随机变量函数的分布． 考试内容 多维随机变量及其分布函数 二维离散型随机变量的概率分布、?(??0)的指数分布E(?)的概率密度为 ??e??x,若x?0,?f(x)?? 0,若x?0.??5．会求随机变量函数的分布． 考试内容 多维随机变量及其分布函数 二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常见二维随机变量度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常见二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量的函数的分布 考试要求 的分布 两个及两个以上随机变量的函数的分布 考试要求 三、多1．理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质． 1．理解多维随机变量的分布函数的概念和基本性质． 维随机2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量2．理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量对比：无变化 变量的的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布． 的概率密度，掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布． 分布 3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相3．理解随机变量的独立性和不相关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系． 22互独立的条件，理解随机变量的不相关性与独立性的关系． 4．掌握二维均匀分布和二维正态分布N(?1,?2；?1,?2；?)，224．掌握二维均匀分布和二维正态分布N(?1,?2；?1,?2；?)，理解其中参数的概率意义． 理解其中参数的概率意义． 5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多5．会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布，会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布． 个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布． 考试内容 随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质随机变量考试内容 随机变量的数学期望（均值）、方差、标准差及其性质随机变量函数的数学期望切比雪夫（Chebyshev）不等式矩、协方差、相关系数函数的数学期望切比雪夫（Chebyshev）不等式矩、协方差、相关系数四、随及其性质 及其性质 机变量考试要求 考试要求 对比：无变化 的数字1．理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协1．理解随机变量数字特征（数学期望、方差、标准差、矩、协特征 方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用方差、相关系数）的概念，会运用数字特征的基本性质，并掌握常用分布的数字特征． 2．会求随机变量函数的数学期望． 3．了解切比雪夫不等式． 考试内容 切比雪夫大数定律 伯努利（Bernoulli）大数定律辛钦（Khinchine）分布的数字特征． 2．会求随机变量函数的数学期望． 3．了解切比雪夫不等式． 考试内容 切比雪夫大数定律 伯努利（Bernoulli）大数定律辛钦（Khinchine）五、大伯格（Levy－Lindberg）定理 伯格（Levy－Lindberg）定理 数定律考试要求 考试要求 对比：无变化 和中心1．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独1．了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律（独极限定立同分布随机变量序列的大数定律）． 立同分布随机变量序列的大数定律）． 理 2．了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理（二项分布以正态分布2．了解棣莫弗—拉普拉斯中心极限定理（二项分布以正态分布为极限分布）、列维—林德伯格中心极限定理（独立同分布随机变量为极限分布）、列维—林德伯格中心极限定理（独立同分布随机变量序列的中心极限定理），并会用相关定理近似计算有关随机事件的概序列的中心极限定理），并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率． 率． 大数定律棣莫弗—拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理列维—林德大数定律棣莫弗—拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理列维—林德考试内容 考试内容 总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数样本均值 总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数样本均值 样本方差和样本矩 ?分布t分布F分布 分位数 正态总体的常样本方差和样本矩 ?分布t分布F分布 分位数 正态总体的常22用抽样分布 考试要求 1．了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及用抽样分布 考试要求 1．了解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念，其中样本方差定义为 对比：无变化 本章重难考点的深度解析与可命题角度详见《20XX年全国硕士研究生入学统一考试数学考试大纲配套强化指导》2．了解产生?变量、t变量和F变量的典型模式；了解标准正第二部分，第三篇。 22六、数样本矩的概念，其中样本方差定义为 理统计1n2的基本S?(Xi?X)2． ?n?1i?1概念 2．了解产生?变量、t变量和F变量的典型模式；了解标准正22S?21n?1?(Xi?X)2． i?1n态分布、?分布、t分布和F分布的上侧?分位数，会查相应的数态分布、?分布、t分布和F分布的上侧?分位数，会查相应的数值表． 3．掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布． 4.了解经验分布函数的概念和性质． 考试内容 值表． 3．掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布． 4.了解经验分布函数的概念和性质． 考试内容 点估计的概念 估计量和估计值 矩估计法 最大似然估计法 考试要求 1．了解参数的点估计、估计量与估计值的概念． 2．掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法． 对比：无变化 七、参数估计 点估计的概念 估计量和估计值 矩估计法 最大似然估计法 考试要求 1．了解参数的点估计、估计量与估计值的概念． 2．掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法．