首页 / 课程指导 / 《概率论与数理统计(经管类)》04183 学习指导

《概率论与数理统计(经管类)》04183 学习指导

     如何提高概率论与数理统计的考试成绩,争取一次过关呢?

     第一、应有明确的学习目的,在平时学习中,根据各章的目的要求,用最少的时间掌握最主要的知识点。建议,每学完教材的一章之后,看一下本书的“目的要求”及“重点类容”,以使知识点掌握的更准、更清晰;

     第二、要具备相关的数学知识储备,如在概率论与数理统计中要用到积分、求导、排列、组合的知识,为了更节约学生的时间,建议,要有针对性的复习这些数学知识;

     第三、考前要认真进行复习,对最重要的文章,在理解的基础上熟记于心,同时要多做练习,建议学员在本书的帮助下,完成教材上大部分习题及本章综合练习题;

     第四、在考试中要注意应试技巧,这一点往往被学员忽略,以至于不能很好地发挥很好的水平,相反,注意这一点,往往能有效地提高考试成绩,应试技巧,是一个很深奥又很引人注目,而且往往众说纷纭的话题。根据笔者的经验,它包括一般应试技巧和具体应试技巧。

     经过对本门课程的多年研究发现本门课程考试规律极强,只要掌握了考试规律,考试不是难题,那么规律如何寻找呢?规律来自实践,《概率论与数理统计(经管类)》的考试规律也是建立在熟练掌握课本和大量习题基础之上,分析,归纳,总结而来的。“欲速则不达”对学员而言切不可在没有掌握基础理论知识上欲通过规律,技巧大幅度提高考试成绩,那将是拔苗助长,得不偿失,如果我们一味的学习规律性的知识,而忘了基础性的东西,那所学知识只能是无源之水,无本之木,但如果在学习课本知识基础上,就积累一定解题方法,合理运用规律,以达到更深层次理解知识点,考出好成绩,是完全有可能,而且也是极具有必要的。

 

一、试卷结构和分值

题号题型题量及分值
第一题单项选择题(共10小题,每小题2分,共20分)
第二题填空题(共15小题,每小题2分,共30分)
第三题计算题(共2小题,每小题8分,共16分)
第四题综合题(共2小题,每小题12分,共24分)
第五题应用题(共1小题,每小题10分,共10分)

二、考点总结

必考的知识点对立,独立,互不相容事件概率计算填空题/选择题
随机变量的分布函数填空题/选择题/计算题
随机事件的概率计算填空题/选择题
及相关系数的计算填空题/选择题/计算题
检验用的统计量填空题/选择题
边缘概率密度函数计算题
参数估计填空题/选择题
假设检验填空题/选择题/计算题
矩估计填空题/选择题
二维分布变量概率密度函数的期望方差、协方差填空题/选择题/计算题
经常考的知识点X²分布,F分布,T分布填空题/选择题
二项分布、泊松分布、正态分布填空题/选择题/计算题
中心仅限定理、切比雪夫定理填空题/选择题
无偏估计填空题/选择题
第一类错误、第二类错误填空题/选择题
回归分析填空题

第一章   随机事件与概率

  1. 事件的包含与相等、和事件、积事件、互不相容、对立事件的概念及其运算规律P3
  2. 简单古典概型的概率计算P9
  3. 概率的基本性质及其计算P11
  4. 条件概率与乘法公式P13
  5. 全概率公式和贝叶斯公式P15

6.事件的独立性  P18

7.n重贝努利试验  P21

第二章   随机变量及其概率分布(一维)

  1. 离散型分布函数及其分布律P29
  2. 常见几种离散型分布函数及其分布律P32-P33
  3. 随机变量的分布函数P35-P37
  4. 连续型随机变量及其概率密度P39
  5. 均匀分布、指数分布P42
  6. 一般正态分布的标准化P44-P46
  7. 随机变量函数的概率分布P50-P54

第三章   多维随机变量及其概率分布

  1. 二维离散型随机变量联合分布律和边缘分布律P62-P64
  2. 二维连续型随机变量的概率密度和边缘概率密度P66-P69
  3. 随机变量的独立性P73
  4. 二维均匀分布、二维正态分布P68-P71
  5. 两个随机变量函数的分布P80-P91

第四章   随机变量的数字特征

  1. 随机变量期望的概念及性质P86-P94
  2. 随机变量的方差的概念及其性质P96-P103
  3. 常见分布的数字特征P104
  4. 协方差和相关系数P105-P107

第五章   大数定律及中心极限定理

  1. 切比雪夫不等式P116
  2. 大数定律P116-P119
  3. 独立同分布序列的中心极限定理P120
  4. 棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理P122

第六章   统计量及其抽样分布

  1. 样本均值、样本方差P133-P134
  2. 正态总体的抽样分布P137-P141

第七章   参数估计

  1. 单个正态总体均值和方差的置信区间P156-P162
  2. 参数的矩估计P145
  3. 参数的极大似然估计P147

4.估计量的无偏性  P153

5.估计量的有效性和相合性  P152-P153

第八章    假设检验

  1. 假设检验的两类错误P169
  2. 单个正态总体的均值和方差的假设检验P170-P181

第九章    回归分析

  1. 用最小二乘法估计回归模型中的未知参数P187