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　　大数定律和中心极限定理重点及典型题型

　　一、本章的重点内容：

　　三个大数定律：切比雪夫定律、伯努利大数定律、辛钦大数定律

　　两个中心极限定理：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，也不经常考，只要把这些定律、定理的条件与结论记住就可以了。

　　二、常见典型题型：

　　1.估计概率的值

　　2.与中心极限定理相关的命题。

　　数理统计基本概念重点及典型题型

　　一、本章的重点内容：

　　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，

　　常见统计量：包括标准正态分布、卡方分布、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，

　　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、两个样本方差比的抽样分布。

　　本章是数理统计的基础，也是重点之一。

　　二、常见典型题型：

　　1.样本容量的计算

　　2.分位数的求解或判定

　　4.总体或统计量的分布函数的求解或判定或证明

　　5.求总体或统计量的数字特征。

　　参数估计与假设检验重点及典型题型

　　一、本章的重点内容：

　　参数的点估计、估计量与估计值的概念

　　一阶或二阶矩估计和最大似然估计法

　　未知参数的置信区间

　　单个正态总体均值和方差的置信区间

　　两个总体的均值差和方差比的置信区间.

　　本章重点是矩估计法和最大似然估计法，是常考题型，有时题目会要求验证所得估计量的无偏性。

　　二、常见典型题型：

　　1.统计量的无偏性、一致性或有效性

　　2.参数的矩估计量或矩估计值或估计量的数字特征

　　3.参数的最大似然估量或估计量或估计量的数字特征

　　4.求单个正态总体均值的置信区间。

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