科目
概率论
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2.3.1 分布函数及其性质
2.3.2 分布函数与分布律
2.3.3 分布函数与概率密度
2.3.4 分布函数与概率计算
2.4.1 离散型随机变量的函数的分布
2.4.2.1 连续函数情形
2.4.2.2 非连续函数情形
3.1.1 二维离散型随机变量及其分布的概念
3.1.2 二维连续型随机变量及其分布的概念
3.2.1.1 联合分布律
3.2.1.2 联合与边缘分布律
3.2.1.3 联合与条件分布律
3.2.2.1 三项分布
3.2.2.2 二维超几何分布
3.2.3 二维离散型随机变量的概率计算
3.3.1.1 联合概率密度
3.3.1.2 联合与边缘概率密度
3.3.1.3 联合与条件概率密度
3.3.2.1 二维均匀分布
3.3.2.2 二维正态分布
3.3.3 二维连续型随机变量的概率计算
3.4.1 联合分布函数
3.4.2 联合与边缘分布函数
3.4.3 联合与条件分布函数
3.5.1 二维随机变量相互独立的概念
3.5.2 离散型随机变量的独立性
3.5.3 连续型随机变量的独立性
3.5.4 常见随机变量的独立性
3.5.5 n维随机变量的独立性
3.6.1 二维离散型随机变量的函数的分布
3.6.2 二维连续型随机变量的函数的分布
3.6.3 最大、最小函数的分布
3.6.4 离散型与连续型随机变量的函数的分布
3.6.5 n维随机变量的函数的分布
4.1.1 数学期望的概念与性质
4.1.2.1 离散型随机变量的期望
4.1.2.2 连续型随机变量的期望
4.1.3.1 一维离散型随机变量的函数的期望
4.1.3.2 一维连续型随机变量的函数的期望
4.1.3.3 二维离散型随机变量的函数的期望
4.1.3.4 二维连续型随机变量的函数的期望
4.1.4 期望应用
4.2.1 方差的概念与性质
4.2.2.1 离散型随机变量的方差
4.2.2.2 连续型随机变量的方差
4.2.3.1 一维离散型随机变量的函数的方差
4.2.3.2 一维连续型随机变量的函数的方差
4.2.3.3二维离散型随机变量的函数的方差
4.2.3.4 二维连续型随机变量的函数的方差
4.2.4 切比雪夫不等式
4.2.5 方差应用
4.3.1.1 常见离散型分布的期望与方差
4.3.1.2 常见连续型分布的期望与方差
4.3.2.1 离散型随机变量的期望与方差
4.3.2.2 离散型随机变量函数的期望与方差
4.3.3.1 连续型随机变量的期望与方差
4.3.3.2 连续型随机变量函数的期望与方差
4.4.1 协方差的概念与性质
4.4.2 协方差计算
4.4.3 相关系数的概念与性质
4.4.4 相关系数计算
4.4.5 随机变量的不相关性
4.4.6 相关系数应用
4.5.1 矩的概念
4.5.2 矩计算
5.1.1 依概率收敛
5.1.2 三个大数定理
5.2.1 两个中心极限定理
5.2.2 两个中心极限定理的应用
6.1.1 简单随机样本与样本的联合分布
6.1.2 直方图、条形图及经验分布函数
6.2.1 基本数字特征
6.2.2 简易数字特征
6.3.1 分位数
6.3.2 χ2分布、t分布和F分布
6.4.1 统计量的概念
6.4.2.1 单个正态总体的抽样分布定理
6.4.2.2 单个正态总体的抽样应用
6.4.3.1 两个正态总体的抽样分布定理
6.4.3.2 两个正态总体的抽样应用
6.4.4 一般总体的抽样分布
7.1.1 点估计与区间估计的概念
7.1.2 估计量
7.2.1.1 矩估计法
7.2.1.2 最大似然估计法
7.2.2.1 无偏性
7.2.2.2 有效性和相合性
7.3.1.1 均值的区间估计
7.3.1.2 方差的区间估计
7.3.2.1 均值差的区间估计
7.3.2.2 方差比的区间估计
7.3.3 一般总体参数的区间估计
8.1.1 假设检验问题
8.1.2 假设检验中的两类错误
8.2.1.1 均值检验
8.2.1.2 方差检验
8.2.2.1 均值差检验
8.2.2.2 方差比检验
8.3 一般总体参数的假设检验
8.4 总体分布的假设检验