思考与点拨
本章是概率论重点部分之一,尤其是二维随机变量及其分布的概念和性质,边缘分布、边缘密度、条件分布和条件密度,随机变量的独立性及不相关性,些常见的分布:二维均匀分布、二维正态分布,几个随机变量的简单函数的分布等都是这几年常考的内容。
在涉及二维离散型随机变量的题中,常常要考生自己建立分布;二维连续型随机变量往往要涉及二重积分,要求能熟练地应用二重积分和二次积分。
独立性及不相关性是一对重要概念,要掌握它们的关系及判定方法,特别是对二维正态分布及其参数做独立性和不相关性的判定。
对于二维均匀分布,密度函数是常数.如何判定该常数?以及在积分时如何利用这一特性?应予充分注意。
第四章、随机变量的数字特征
思考与点拨
本章是概率论的重点.有相当多的考题涉及这章内容.每年都有考题要求随机变量的数字特征,包括数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数.所有这些数字特征都与求期望有关.它们都是随机变量函数的期望。
除了求一些给定随机变量的数学期望外,很多数学期望或方差的计算都与常用分布有关.应该牢记常用分布的参数和概率意义.有些常用分布的参数就是该随机变量的数学期望或方差.也应该会用数字特征的基本性质,会求一般随机变量函数的数学期望。
第五章、大数定律和中心极限定理
思考与点拨
本章内容包括一个不等式:切比雪夫不等式;三个大数定律:切比雪夫大数定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律;二个中心极限定理:棣莫弗—拉普拉斯定理、列维—林德伯格定理。
本章的内容不是重点,也不会经常考。只要把这些不等式、定律和定理的条件与结论记住就可以了。
第六章、数理统计的基本概念
思考与点拨
数理统计的基本概念主要是总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩等.特别对正态总体的抽样分布,给予充分的注意.正态总体的抽样分布包括样本均值、样本方差、样本矩、两个样本的均值差、两个样本的方差比的抽样分布,这会涉及标准正态分布、X2分布、t分布和F分布.要掌握这些分布对应随机变量的典型模式及它们参数的确定,这些分布的分位数和相应的数值表。本章是数理统计的基础,也是重点之一。
第七章、参数估计
思考与点拨
本章的重点在于参数的点估计、估计量与估计值的概念,一阶或二阶的矩估计和最大似然估计法、未知参数的置信区间等。
矩估计法和最大似然估计法是经常考的重点.有时还会要求验证所得估计量的无偏性.在这两种估计法的求解中,主要的难点在于正确写出最大似然估计中的似然函数。
区间估计常常是对单个正态总体均值和方差,或者对两个正态总体的均值差和方差比求置信区间。
第八章、假设检验
思考与点拨
假设检验的重点在显著性检验的基本思想,假设检验的基本步骤,单个及两个正态总体的均值和方差的假设检验。假设检验是在历年考题中出现最少的一类内容。
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