中國科學院大學2019考研大綱:803概率論與數(shù)理統(tǒng)計

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    中國科學院大學2019考研大綱:803概率論與數(shù)理統(tǒng)計
    中國科學院大學碩士研究生入學考試《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》考試大綱
    本《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》考試大綱適用于中國科學院大學非數(shù)學類的碩士研究生入學考試。概率統(tǒng)計是現(xiàn)代數(shù)學的重要分支,在物理、化學、生物、計算機科學等學科有著廣泛的應(yīng)用??荚嚨闹饕獌?nèi)容有以下幾個部分:
    概率統(tǒng)計中的基本概念
    隨機變量及其分布
    隨機變量的數(shù)學特征及特征函數(shù)
    獨立隨機變量和的中心極限定理及大數(shù)定律
    假設(shè)檢驗
    點估計及區(qū)間估計
    簡單線性回歸模型
    要求考生對基本概念有深入的理解,能計算一些常見分布的期望、方差,了解假設(shè)檢驗、點估計及區(qū)間估計的統(tǒng)計意義,能解決一些經(jīng)典模型的檢驗問題、區(qū)間估計及點估計。最后,能理解大數(shù)定律及中心極限定理。
    一、 考試內(nèi)容
    (一) 基本概念
    1. 樣本、樣本觀測值
    2. 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的直觀描述方法:如干葉法、直方圖
    3. 統(tǒng)計數(shù)據(jù)的數(shù)字描述:樣本均值、樣本方差、中位數(shù)事件的獨立性、樣本空間、事件
    4. 概率、條件概率、Bayes公式
    5. 古典概型
    (二) 離散隨機變量
    1. 離散隨機變量的定義
    2. 經(jīng)典的離散隨機變量的分布
    a. 二項分布
    b. 幾何分布
    c. 泊松分布
    d. 超幾何分布
    3. 離散隨機變量的期望、公差
    4. 離散隨機變量的特征函數(shù)
    5. 離散隨機變量相互獨立的概念
    6. 二維離散隨機變量的聯(lián)合分布、條件分布、邊緣分布及二個離散隨機變量的相關(guān)系數(shù)
    (三) 連續(xù)隨機變量
    1. 連續(xù)隨機變量的概念
    2. 密度函數(shù)
    3. 分布函數(shù)
    4. 常見的連續(xù)分布
    a. 正態(tài)分布
    b. 指數(shù)分布
    c. 均勻分布
    d. t分布
    e. c2分布
    5. 連續(xù)隨機變量的期望、方差
    6. 連續(xù)隨機變量獨立的定義
    7. 二維連續(xù)隨機變量的聯(lián)合密度、條件密度、邊緣分布及二個連續(xù)隨機變量的相關(guān)系數(shù)
    8. 連續(xù)隨機變量的特征函數(shù)
    (四) 獨立隨機變量和的中心極限定理和大數(shù)定律
    1. 依概率收斂
    2. 以概率1收斂(或幾乎處處收斂)
    3. 依分布收斂
    4. 伯努利大數(shù)定律
    5. 利莫弗-拉普拉斯中心極限定理
    6. 辛欽大數(shù)定律
    7. 萊維-林德伯格中心極限定理
    (五) 點估計
    1. 無偏估計,克拉美-勞不等式
    2. 矩估計
    3. 極大似然估計
    (六) 區(qū)間估計
    1. 置信區(qū)間的概念
    2. 一個正態(tài)總體的期望的置信區(qū)間
    3. 大樣本區(qū)間估計
    4. 兩個正態(tài)總體期望之差的置信區(qū)間(方差已知)
    (七) 假設(shè)檢驗
    1. 檢驗問題的基本要素:第一類錯誤的概率、第二類錯誤的概率、檢驗的功效、功效函數(shù)、檢驗的拒絕域、原假設(shè)、備擇假設(shè)
    2. 一個正態(tài)總體的期望的檢驗問題
    3. 大樣本檢驗
    4. 基于成對數(shù)據(jù)的檢驗(t檢驗)
    5. 兩個正態(tài)總體期望之差的檢驗
    (八) 簡單線性回歸模型
    1. 簡單線性回歸模型定義
    2. 回歸線的斜率的最小二乘估計
    3. 回歸線的截距的最小二乘估計
    4. 隨機誤差(隨機標準差)的估計
    二、 考試要求
    (一) 基本概念
    1. 理解樣本、樣本觀測值的概念
    2. 了解并能運用統(tǒng)計數(shù)據(jù)的直觀描述方法如:干葉法、直方圖
    3. 理解樣本均值、樣本方差及中位數(shù)的概念并能運用相關(guān)公式進行計算
    4. 掌握如下概念:概率、樣本空間、事件、事件的獨立性、條件概率,理解并能靈活運用Bayes 公式
    5. 理解古典概型的定義并能熟練解決這方面的問題
    (二) 離散隨機變量
    1. 理解離散隨機變量的定義
    2. 理解如下經(jīng)典離散分布所產(chǎn)生的模型
    a. 二項分布
    b. 幾何分布
    c. 泊松分布
    d. 超幾何分布
    能熟練計算上述分布的期望、方差,能熟練應(yīng)用上述分布求出相應(yīng)事件的概率
    3. 了解離散隨機變量的特征函數(shù)的定義和性質(zhì)
    4. 了解兩個離散隨機變量相互獨立的概念
    5. 理解二維離散隨機變量的聯(lián)合分布、條件分布、邊緣分布及兩個離散隨機變量的相關(guān)系數(shù)的概念并能熟練運用相關(guān)的公式解決問題
    (三) 連續(xù)隨機變量
    1. 理解連續(xù)隨機變量的概念
    2. 理解密度與分布的概念及其關(guān)系
    3. 熟悉如下常用連續(xù)分布
    a. 正態(tài)分布
    b. 指數(shù)分布
    c. 均勻分布
    d. t分布
    e. c2分布
    4. 了解連續(xù)分布的期望、方差的概念
    5. 了解有限個連續(xù)隨機變量相互獨立的概念
    6. 理解二維連續(xù)隨機變量的聯(lián)合密度、條件密度、邊緣分布及二個連續(xù)隨機變量的相關(guān)系數(shù)并能運用相關(guān)公式進行計算
    7. 了解連續(xù)隨機變量的特征函數(shù)的概念及性質(zhì)
    (四) 獨立隨機變量和的中心極限定理和大數(shù)定律
    1. 了解依概率收斂、以概率1收斂(或幾乎處處收斂)、依分布收斂的定義,了解上述收斂性的關(guān)系
    2. 理解并掌握伯努利大數(shù)定律和利莫弗-拉普拉斯中心極限定理
    3. 了解辛欽大數(shù)定律、萊維-林德伯格中心極限定理
    (五) 點估計
    1. 理解無偏估計、矩估計、極大似然估計
    2. 能夠計算參數(shù)的矩估計、極大似然估計
    (六) 區(qū)間估計
    1. 理解置信區(qū)間的概念
    2. 能夠計算正態(tài)總體的期望的置信區(qū)間(包括方差已知、方差未知兩種情況)
    3. 在樣本容量充分大的條件下,能夠計算近似置信區(qū)間
    4. 能夠計算兩個正態(tài)總體的期望之差的置信區(qū)間(方差已知)
    (七) 假設(shè)檢驗
    1. 理解以下概念:第一、二類錯誤的概率、檢驗的功效、功效函數(shù)、檢驗的拒絕域、檢驗的原假設(shè)、備擇假設(shè)
    2. 能給出一個正態(tài)總體的期望的檢驗的拒絕域(包括方差已知、方差未知)
    3. 能用大樣本方法求拒絕域
    4. 能給出基于成對數(shù)據(jù)的檢驗問題的拒絕域
    (八) 簡單線性回歸模型
    1. 理解簡單線性回歸模型定義,能寫出模型的數(shù)學表達式
    2. 能計算回歸線的斜率、截距的最小二乘估計
    3. 了解隨機誤差(隨機標準差)的估計
    三、 參考書
    1. 陳希孺,概率論與數(shù)理統(tǒng)計,科學出版社,中國科技大學出版社, 1999
    2. 盛驟,謝式千,潘承毅,概率論與數(shù)理統(tǒng)計,高等教育出版社(第三版),2001
    3. 劉光祖,概率論與應(yīng)用數(shù)理統(tǒng)計,高等教育出版社,2000
    編制單位:中國科學院大學
    編制日期:2018年7月10日
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