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提取码：8225
教材：《概率论与数理统计》高等教育出版社
第一章
1.随机事件的运算律（不相容、互斥）
2.古典概型和几何概型计算，公理化定义
3.概率运算法则（加法、减法、广义加法、广义减法），条件概率，事件独立性
4.全概率公式，贝叶斯公式（推导，应用）
5.贝努利概型
注：离散数学的计数问题会用到
第二章
1.分布函数及其性质（分布函数的定义）
2.离散型：分布律——分布函数（二维表的那些性质）
所有分布精确掌握，最可能出现次数，泊松定理，查表等
常见的离散型分布：超几何分布，0-1分布，泊松分布
连续型：密度函数——分布函数
常见的连续型分布：均匀分布，指数分布，二项分布，正态分布（重点）
参数，正态分布和标准正态分布等
总之，所有分布及其性质，精确掌握
3.随机变量函数的分布
- 离散
- 连续：一般方法和公式方法
第三章
1.联合分布
性质
离散：联合分布律，联合分布函数
连续：联合密度函数，联合分布函数
二维均匀分布，二维正态分布了解即可
2.边缘分布
- 性质
- 离散：边缘分布律——边缘分布函数
- 连续：边缘密度函数——边缘分布函数
注：联合分布和边缘分布的关系
3.条件分布很重要，但不考
4.独立性：性质
5.多维随机变量函数的分布
- 离散
- 连续：使用分布函数的一般方法，公式的方法（使用公式的前提条件）
第四章
1.数学期望
定义（离散和连续）
- 常见的分布的数学期望（都记住）
- 随机变量函数的期望
- 数学期望的性质
2.方差
- 定义（离散和连续）
- 简化公式D(X) = E(X^2) - E(X)^2
- 常见的分布的方差（标准差）
- 方差的性质
3.协方差和相关系数
- 定义
- 简化公式
- 性质
4.大数定律
- 切比雪夫
- 平均值
- 中心极限定理
- 拉普拉斯
- 林德伯格
注：了解思想，记住公式，解决问题，用这些逼近概率值，证明分布
第五章
了解里面的概念，看就完了，不会考那些分布的函数
第六章考什么，本章就看什么，不会考本章的东西
第六章
1.参数估计
点估计：矩法和最大似然法
（评价标准：无偏性和有效性）
区间估计
2.假设检验
注：区间估计和假设检验只背一个正态整体的表即可
