五、大数定律和中心极限定理

考试内容

切比雪夫大数定律　伯努利(Bernoulli)大数定律 辛钦(Khinchine)大数定律 棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理

考试要求

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(独立同分布随机变量序列的大数定律)。

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。

六、数理统计的基本概念

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　样本方差和样本矩　 分布　 分布　 分布　分位数　正态总体的常用抽样分布

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

2.了解产生 变量、 变量和 变量的典型模式;了解标准正态分布、 分布、 分布和 分布得上侧 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。

七、参数估计

考试内容

点估计的概念　估计量与估计值　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。