第一部分：隨機事件和概率

(1)樣本空間與隨機事件

(2)概率的定義與性質(含古典概型、幾何概型、加法公式)

(3)條件概率與概率的乘法公式

(4)事件之間的關系與運算(含事件的獨立性)

(5)全概公式與貝葉斯公式

(6)伯努利概型

其中：條件概率和獨立為本章的重點，這也是后續章節的難點之一，大家一定要引起重視

第二部分：隨機變量及其概率分布

(1)隨機變量的概念及分類

(2)離散型隨機變量概率分布及其性質

(3)連續型隨機變量概率密度及其性質

(4)隨機變量分布函數及其性質

(5)常見分布

(6)隨機變量函數的分布

其中：要理解分布函數的定義，還有就是常見分布的分布律抑或密度函數必須記好且熟練。

第三部分：二維隨機變量及其概率分布

(1)多維隨機變量的概念及分類

(2)二維離散型隨機變量聯合概率分布及其性質

(3)二維連續型隨機變量聯合概率密度及其性質

(4)二維隨機變量聯合分布函數及其性質

(5)二維隨機變量的邊緣分布和條件分布

(6)隨機變量的獨立性

(7)兩個隨機變量的簡單函數的分布

其中：本章是概率的重中之重，每年的解答題定會有一道與此知識點有關，每個知識點都是重點，一定要重視!

第四部分：隨機變量的數字特征

(1)隨機變量的數字期望的概念與性質

(2)隨機變量的方差的概念與性質

(3)常見分布的數字期望與方差

(4)隨機變量矩、協方差和相關系數

其中：本章只要清楚概念和運算性質，其實就會顯得很簡單，關鍵在于計算

第五部分：大數定律和中心極限定理

(1)切比雪夫不等式

(2)大數定律

(3)中心極限定理

其中：其實本章考試的可能性不大，最多以選擇填空的形式，但那也是十年前的事情了。

第六部分：數理統計的基本概念

(1)總體與樣本

(2)樣本函數與統計量

(3)樣本分布函數和樣本矩

其中：本章還是以概念為主，清楚概念后靈活運用解決此類問題不在話下

第七部分：參數估計

(1)點估計

(2)估計量的優良性

(3)區間估計

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