2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲离散随机变量

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲点估计

  1楼

  （五）点估计1．无偏估计，克拉美-劳不等式2．矩估计3．极大似然估计

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲经典的离散随机变量的分布

  2楼

  2．经典的离散随机变量的分布a.二项分布b.几何分布c.泊松分布d.超几何分布

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲连续随机变量

  3楼

  （三）连续随机变量1．连续随机变量的概念2．密度函数3．分布函数4．常见的连续分布a.正态分布b.指数分布c.均匀分布d.t分布e.c2分布5．连续随机变量的期望、方差6．连续随机变量独立的定义7．二维连续随机变量的联合密度、条件密度、边缘分布及二个连续随机变量的相关系数8．连续随机变量的特征函数

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲离散随机变量

  4楼

  （二）离散随机变量1．离散随机变量的定义2．经典的离散随机变量的分布a.二项分布b.几何分布c.泊松分布d.超几何分布3．离散随机变量的期望、公差4．离散随机变量的特征函数5．离散随机变量相互独立的概念6．二维离散随机变量的联合分布、条件分布、边缘分布及二个离散随机变量的相关系数

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲考试内容

  5楼

  一、考试内容（一）基本概念1．样本、样本观测值2．统计数据的直观描述方法：如干叶法、直方图3．统计数据的数字描述：样本均值、样本方差、中位数事件的独立性、样本空间、事件4．概率、条件概率、Bayes公式5．古典概型（二）离散随机变量1．离散随机变量的定义2．经典的离散随机变量的分布a.二项分布b.几何分布c.泊松分布d.超几何分布3．离散随机变量的期望、公差4．离散随机变量的特征函数5．离散随机变量相互独立的概念6．二维离散随机变量的联合分布、条件分布、边缘分布及二个离散随机变量的相关系数（三）连续随机变量1．连续随机变量的概念2．密度函数3．分布函数4

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲考试要求

  6楼

  二、考试要求（一）基本概念1．理解样本、样本观测值的概念2．了解并能运用统计数据的直观描述方法如：干叶法、直方图3．理解样本均值、样本方差及中位数的概念并能运用相关公式进行计算4．掌握如下概念：概率、样本空间、事件、事件的独立性、条件概率，理解并能灵活运用Bayes公式5．理解古典概型的定义并能熟练解决这方面的问题（二）离散随机变量1．理解离散随机变量的定义2．理解如下经典离散分布所产生的模型a.二项分布b.几何分布c.泊松分布d.超几何分布能熟练计算上述分布的期望、方差，能熟练应用上述分布求出相应事件的概率3．了解离散随机变量的特征函数的定义和性质4．

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲常见的连续分布

  7楼

  4．常见的连续分布a.正态分布b.指数分布c.均匀分布d.t分布e.c2分布

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲简单线性回归模型

  8楼

  （八）简单线性回归模型1．简单线性回归模型定义2．回归线的斜率的小二乘估计3．回归线的截距的小二乘估计4．随机误差（随机标准差）的估计

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲独立随机变量和的中心极限定理和大数定律

  9楼

  （四）独立随机变量和的中心极限定理和大数定律1．依概率收敛2．以概率1收敛（或几乎处处收敛）3．依分布收敛4．伯努利大数定律5．利莫弗-拉普拉斯中心极限定理6．辛钦大数定律7．莱维-林德伯格中心极限定理

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  2018年中国科学院大学硕士研究生入学考试概率论与数理统计考试大纲基本概念

  10楼

  （一）基本概念1．样本、样本观测值2．统计数据的直观描述方法：如干叶法、直方图3．统计数据的数字描述：样本均值、样本方差、中位数事件的独立性、样本空间、事件4．概率、条件概率、Bayes公式5．古典概型