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2023考研大纲:郑州轻工业大学2023年考研科目 825《概率论与数理统计》 考试大纲

考研大纲包含了硕士研究生考试相应科目的考试形式、要求、范围、试卷结构等指导性考研用书。今天,为了方便2022考研的学子们,小编为大家整理了“2023考研大纲:郑州轻工业大学2023年考研科目 825《概率论与数理统计》 考试大纲”的相关内容,祝考研成功!

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郑州轻工业大学   
 2023   年硕士研究生入学考试初试科目考试大纲   
概率论与数理统计 (科目代码: 825 )   
 
本考试大纲适用于报考 郑州轻工业大学 数学与信息科学学院电子信息 的硕士研究生的入 
学考试。   
一 、 考 试内容及 基本要求   
1. 随机事件及其概率   
基本内容   
( 1) 随机事件,样本空间,事件之间的关系与运算 ;   
( 2) 事件的频率,概率定义,概率的基本性质 ;   
( 3) 条件概率,概率的乘法公式,全概率公式及贝叶斯公式 ;   
( 4) 事件的相互独立性 ;   
( 5) 伯努利概型和二项概率公式。   
考试要求   
 ( 1) 了解随机现象 、 随机试验 以及 样本空间的概念,理解随机事件的概念,掌握事件之 
间的关系与运算 ;   
( 2) 了解事件频率的概念,理解概率 概念 ,掌握概率的基本性质 ;   
( 3) 理解条件概率的概念、 掌握 概率的乘法公式与全概率公式和贝叶斯公式 ;   
( 4) 理解事件的独立性概念 ,掌握 用独立性进行 概率 计算 ;理解 独立重复试验的概念, 
掌握计算有关概率的方法 。   
2. 随机变量及其分布   
基本内容   
( 1) 随机变量及其分布函数 ;   
( 2) 离散型随机变量及其分布律, 0-1分布,二项分布,泊松分布 ;   
( 3) 连续型随机变量及概率密度,均匀分布,指数分布,正态分布 ;   
( 4) 随机变量的函数分布。

考试要求   
( 1) 理解随机变量及其 概率分布 的概念 ;理解解分布函数的概念和性质,会计算与随机 
变量相联系的事件的概率 ;   
( 2) 理解离散型随机变量及其分布律的概念,掌握 0-1分布、二项分布、泊松分布及 
其 应用 ;   
( 3) 了解泊松 定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似二项分布 ;   
( 4) 理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布 、 正态分布、 指数分布 
及其应用 ;   
( 5) 会求随机变量函数的概率分布 .  
3.  二 维随机变量及其分布   
基本内容   
( 1) 二维随机变量,联合分布函数,联合概率密度,联合分布律 ;   
( 2) 二维随机变量的边缘分布 及条件分布 ;   
( 3) 随机变量的相互独立性 ;   
( 4) 二维随机变量的函数分布。   
考试要求   
( 1) 了解多维随机变量的概念,了解二维随机变量的 概率分布 ;   
( 2) 理解解二维离散型随机变量的分布律的概念,理解二维连续型随机变量的概率密 
度的概念。 会求 二维随机变量的边缘分布 及条件分布 ;   
( 3) 理解随机变量的独立性概念。 会判断两个变量是否独立;   
( 4) 会求两个独立随机变量简单函数的分布(和、最大值、最小值)。   
4. 随机变量得数字特征   
基本内容   
( 1) 随机变量的数学期望和方差 ;   
( 2) 随机变量函数的数学期望 ;   
( 3) 数学期望和方差的性质与计算 ;   
( 4) 协方差、相关系数及矩。   
基本要求

( 1) 理解随机变量数学期望与方差的概念,了解 0-1分布、二 项分布、泊松分布、正 
态分布、均匀分布和指数分布的数学期望与方差 ;   
( 2) 会计算 随机变量函数的数学期望 ;   
( 3) 掌握随机变量数学期望与方差的性质与计算方法 ;   
( 4) 掌握 矩、协方差、相关系数的概念及其性质,并会计算。   
5.  大数定律与中心极限定理   
基本内容   
( 1) 切比雪夫不等式,切比雪夫大数定理,伯努里大数定理和辛钦大数定理 ;   
( 2) 独立同分布的中心极限定理和棣莫佛 — 拉普拉斯定理 ;   
基本要求   
( 1) 了解切比雪夫不等式、切比雪夫大数定律、伯努利大数定律及 其 与概率统计定义 
的关系 ,理解辛钦大数定律 及其重要性;   
( 2) 理 解独立同分布的中心极限定理 ,了解 棣莫弗 — 拉普拉斯中心极限定理 及其 在实 
际问题中的应用 。   
6. 样本与统计量   
基本内容   
( 1) 总体,个体,样本 ;   
( 2) 统计量、抽样分布的概念 ;   
( 3) 三种重要的抽样分布: 分布, t分布, F分布 ;   
( 4) 正态总体的抽样分布 定理 。   
基本要求   
( 1) 理解总体、 简单 随机样本 、 样本均值、样本方差及 样本 矩的概念 ,了解经验 分布 
函数 ;   
( 2) 理解统计量和抽样分布的概念 ;   
( 3) 了解 分布, t分布, F分布的定义, 了解 上侧分位数的概念并会查表计算 ;   
( 4) 掌握 单个和两个正态总体的抽样分布定理 。   
7. 参数估计   
基本内容  2 2

( 1) 点估计,矩估计法和极大似然估计法 ;   
( 2) 估计量的评价标准 ;   
( 3) 区间估计,单个正态总体均值与方差的置信区间,两个正态总体的均值差与方差 
比的置信区间。   
基本要求   
( 1) 理解 参数 的点估计 、 估计量与估计值的概念 ;   
( 2) 掌握 矩估计法( 一 阶、二阶矩) 和 最大似然估计法 ;   
( 3) 了解 估计 量的无偏性、有效性 (最小 方差性 )、一致性 (相合 性 )的概念 , 并会 验 
证估计量的 无偏性和 有效性 ;   
( 4) 理解区间估计的概念,会求单个正态总体均值与方差的置信区间, 会求 两个正态 
总体均值差与方差比的置信区间。   
8.假设检验   
基本内容   
( 1) 假设检验的思想和方法 ;   
( 2) 假设检验中的两类错误 ;   
( 3) 单个正态总体均值与方差的假设检验,两个正态总体的均值与方差的假设检验。   
基本要求   
( 1) 理解 显著性 检验的基本思想和方法,掌握假设检验的基本步骤 ;   
( 2) 理 解假设检验可能产生的两类错误 ;   
( 3) 掌握单个正态总体均值和方差的假设检验 方法 ;   
( 4) 了解两个正态总体均值 差 和方差 比 的检验 方法 ;   
( 5) 了解成对数据的检验与 p值检验法 。   
9. 回归与方差分析   
基本内容   
( 1) 一元线性回归分析 ;   
( 2) 多元线性回归分析 ;   
( 3) 方差分析的 基本 思想 ;   
( 4)单因素方差分析和多因素方差分析。

基本要求   
( 1) 了解 线性回归方程的定义及模型的数学表达式,熟练 掌握最小二乘估计、显著性 
检验与回归预测 ;   
( 2) 了解方差分析的思想 与原理 ;   
( 3) 掌握 方差齐性检验方法, 能够 列出 方差分析表,并进行多重比较 。   
二 、试卷题型结构   
主要题型: 单项选择 题( 20 分) , 填空 题( 20 分) ,解答题( 90分) ,证明题( 20 分)   
三 、 试卷分值及考试时间   
考试时间  180分钟,满分 150分。   
四、参考书目:   
1、《概率论与数理统计》 (第五版 ), 浙江大学 , 盛骤、谢式千、潘承毅编, 2019 年,高 
等教育出版社 。   
2、《概率论与数理统计教程》 (第 三 版 ), 华东 师范大学 ,茆诗松、程依明、濮晓龙编, 
2019 年,高等教育出版社。

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