四川电子科技大学统计学考研考什么科目？

概率论与数理统计

一.一般要求

了解概率论与数理统计的基本思想，了解经典概率向公理概率转化过程中的关键概念和思想，了解数理统计的估计和检验的统计原理，掌握经典概率模型的概率计算方法及其应用，掌握基本的估计和检验方法。

第二，内容

1.随机事件的定义和运算，概率的定义和性质。

1)了解样本空间(基本事件空间)的概念，了解随机事件的概念，掌握事件的关系和运算；

2)理解概率和条件概率的概念，掌握概率的基本性质，计算古典概率和几何概率；

3)掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式、贝叶斯公式；

4)理解事件独立性的概念，掌握具有事件独立性的概率计算；

5)了解独立重复试验的概念，掌握相关事件概率的计算方法。

2.一维随机变量及其分布

1)了解随机变量的概念以及分布函数的概念和性质。

2)计算与随机变量相关的事件的概率。

3)了解离散型随机变量的概念及其概率分布；

4)掌握0-1分布、二项分布、几何分布、超几何分布、泊松分布及其应用；

5)了解连续型随机变量及其概率密度的概念，掌握均匀分布、正态分布、指数分布及其应用。

3.多维随机向量及其分布

1)了解多维随机变量的概念以及多维随机变量的分布的概念和性质；

2)了解二维离散随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布；

3)了解二维连续型随机变量的概率密度、边缘密度和条件密度；

4)会找二维随机变量相关事件的概率；

5)了解随机变量的独立性和无关性的概念，掌握随机变量相互独立的条件；

6)掌握二维均匀分布，了解二维正态分布的概率密度，了解参数的概率意义；

7)可以求两个随机变量的简单函数的分布，也可以求多个独立随机变量的简单函数的分布。

4.随机变量的数字特征

1)理解随机变量的数字特征的概念(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)；

2)能够运用数字特征的基本性质，掌握常见分布的数字特征。

5.大数定律和中心极限定理

1)了解切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)；

2)理解de moivre-Laplace定理(二项分布以正态分布为极限分布)和Levi-Lindbergh定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理)。

6.数理统计的基本概念

1)了解总体、简单随机样本、统计学、样本均值、样本方差、样本矩等概念；

2)了解分布、t分布、f分布的概念和性质，掌握正态总体的常用抽样分布定理。

7.参数估计

1)理解点估计、估计量和参数估计值的概念。

2)掌握矩估计法和极大似然估计法，了解估计量的无偏性、有效性(最小方差)和相合性(一致性)等概念，验证估计量的无偏性；

3)了解区间估计的概念。我们会求出单个正态总体的均值和方差的置信区间，以及两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。

8.假设检验

1)了解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤。

2)了解假设检验中可能出现的两种错误，掌握单个和两个正态总体的均值和方差的假设检验。

三、题型和分值比例

选择题:(10%)

填空:(10%)

简答:(20%)

计算问题:(60%)