?2020年自考04183概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(經(jīng)管類)復(fù)習(xí)重點(diǎn)2

2020年自考04183概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)(經(jīng)管類)復(fù)習(xí)重點(diǎn)2

第三章

多維隨機(jī)變量及其概率分布

【教學(xué)目的與要求】

1、理解二維隨機(jī)變量的概念

2、了解邊緣分布，條件分布律

3、掌握邊緣分布與條件分布的確定

【教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)】

重點(diǎn)： 邊緣分布，條件分布的計(jì)算

難點(diǎn)：兩個(gè)隨機(jī)變量的函數(shù)的分布

【教學(xué)學(xué)時(shí)】

3 學(xué)時(shí)

【教學(xué)內(nèi)容】

第一節(jié) 多維隨機(jī)變量的概念

1、二維隨機(jī)變量及其分布函數(shù)

2、二維離散型隨機(jī)變量

3、二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度和邊緣概率密度

第二節(jié) 隨機(jī)變量的獨(dú)立性

1、兩個(gè)隨機(jī)變量的獨(dú)立性

2、二維離散型隨機(jī)變量的獨(dú)立性

3、二維連續(xù)型隨機(jī)變量的獨(dú)立性3

4、n 維隨機(jī)變量

第三節(jié) 兩個(gè)隨機(jī)變量的函數(shù)的分布

1、離散型隨機(jī)變量的函數(shù)的分布

2、兩個(gè)獨(dú)立連續(xù)型隨機(jī)變量之和的概率分布

第四章

隨機(jī)變量的數(shù)字特征

【教學(xué)目的與要求】

1、理解各種數(shù)字特征的概念

2、了解期望與方差的本質(zhì)意義

3、掌握期望與方差的計(jì)算

【教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)】

重點(diǎn)： 期望，方差

難點(diǎn)： 協(xié)方差，相關(guān)系數(shù)

【教學(xué)學(xué)時(shí)】

6 學(xué)時(shí)

【教學(xué)內(nèi)容】

第一節(jié) 隨機(jī)變量的期望

1、離散型隨機(jī)變量的期望

2、連續(xù)型隨機(jī)變量的期望

3、二維隨機(jī)變量函數(shù)的期望

4、期望的性質(zhì)

第二節(jié) 方差

1、方差的概念

2、常見隨機(jī)變量的方差

3、方差的性質(zhì)

第三節(jié) 協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)

1、協(xié)方差

2、相關(guān)系數(shù)

3、矩、協(xié)方差矩陣

第五章

大數(shù)定律及中心極限定理

【教學(xué)目的與要求】

1、理解大數(shù)定律相關(guān)內(nèi)容

2、了解中心極限定理

3、掌握獨(dú)立同分布的中心極限定理

【教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)】

重點(diǎn)： 中心極限定理

難點(diǎn)： 中心極限定理

【教學(xué)學(xué)時(shí)】

2 學(xué)時(shí)

【教學(xué)內(nèi)容】

第一節(jié) 切比雪夫不等式

第二節(jié) 大數(shù)定律

1、貝努力大數(shù)定律

2、獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的切比雪夫大數(shù)定律

第三節(jié) 中心極限定理

1、獨(dú)立同分布序列的中心極限定理

2、棣莫弗 -拉普拉斯中心極限定理4

第六章

統(tǒng)計(jì)量及其抽樣分布

【教學(xué)目的與要求】

1、理解統(tǒng)計(jì)抽樣的概念

2、了解統(tǒng)計(jì)推斷的資料收集，整理

3、掌握統(tǒng)計(jì)推斷的基本方法

【教學(xué)重點(diǎn)和難點(diǎn)】

重點(diǎn)： 樣本分布函數(shù)

難點(diǎn)： 正態(tài)分布

【教學(xué)學(xué)時(shí)】

2 學(xué)時(shí)

【教學(xué)內(nèi)容】

第一節(jié) 引言

第二節(jié) 總體與樣本

1、總體與個(gè)體

2、樣本

3、樣本數(shù)據(jù)的整理與顯示

第三節(jié) 統(tǒng)計(jì)量及其分布

1、統(tǒng)計(jì)量與抽樣分布

2、經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)

3、樣本均值及其抽樣分布

4、樣本方差與樣本標(biāo)準(zhǔn)差

5、樣本矩及其函數(shù)

6、極大順序統(tǒng)計(jì)量和極小順序統(tǒng)計(jì)量

7、正態(tài)總體的抽樣分布

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