学习重点

     第一章 随机事件与概率 的学习重点是：

        （ 1 ）:了解随机试验与样本空间的概念，重点理解随机事件的概念，掌握事件间的关系与运算。
        （ 2 ）:了解事件频率的概念及随机现象的统计规律性，了解概率的统计定义，重点理解概率的古典定义与几何概率。
        （ 3 ）:了解概率的公理化定义，重点掌握概率的性质及其计算。
        （ 4 ）:理解条件概率的概念，重点掌握乘法定理、全概率公式与贝叶斯公式 ( 难点 ) 。
        （ 5 ）:理解事件的独立性的概念，会用事件的独立性计算概率。
        （ 6 ）:理解独立重复试验的概念，会计算有关事件的概率。

     第二章 随机变量及其分布 的学习重点是：

        （ 1 ）:了解随机变量的概念，理解随机变量的分布函数的概念与性质。
        （ 2 ）: 重点理解离散型随机变量及其概率分布的概念和性质，掌握二项分布与泊松分布及其应用。
        （ 3 ）: 重点理解连续型随机变量及其概率密度的概念和性质，掌握均匀分布、指数分布和正态分布及其应用。
        （ 4 ）:了解泊松定理的结论和应用条件 ( 难点 ) 。
        （ 5 ）:会用随机变量的概率分布求简单函数的概率分布 ( 难点 ) 。

     第三章 多维随机变量及其分布 的学习重点是：

        （ 1 ）:了解二维随机变量的概念，理解二维随机变量分布函数的概念与性质。
        （ 2 ）:理解二维离散型随机变量及其概率分布的概念与性质，了解其边缘分布的概念。
        （ 3 ）:理解二维连续型随机变量及其概率密度的概念与性质，了解其边缘概率密度的概念。
        （ 4 ）:掌握二维均匀分布，了解二维正态分布。
        （ 5 ）:重点理解随机变量相互独立的概念，掌握离散型和连续型随机变量独立的充要条件。
        （ 6 ）:会求两个随机变量简单函数的概率分布 ( 难点 ) 。

     第四章 随机变量的数字特征 的学习重点是：

        （ 1 ）:重点理解随机变量数学期望和方差的概念，掌握数学期望和方差的性质，会用这些性质进行计算。
        （ 2 ）:会求随机变量的函数的数学期望。
        （ 3 ）:掌握二项分布、泊松分布、均匀分布、指数分布和正态分布的数学期望和方差。
        （ 4 ）:了解随机变量协方差和相关系数的概念和性质，了解随机变量的矩的概念。

     第五章 大数定律与中心极限定理 的学习重点是：

        （ 1 ）:了解切比雪夫不等式。
        （ 2 ）:了解依概率收敛的概念。
        （ 3 ）:了解依分布收敛的概念。
        （ 4 ）:了解切比雪夫大数定律，伯努利大数定律 ( 难点 ) 。
        （ 5 ）:了解德莫弗 — 拉普拉斯定理，列维 — 林德伯格定理 ( 难点 ) 。

     第六章 数理统计的基本概念 的学习重点是：

        （ 1 ）:重点理解总体、个体、简单随机样本和统计量、样本均值、样本方差、样本矩的概念。
        （ 2 ）:了解 分布、 分布、 分布的概念及性质，了解分位数的概念并会查表计算 ( 难点 ) 。
        （ 3 ）:了解常用正态总体的抽样分布。

     第七章 : 参数估计 的学习重点是：

        （ 1 ）:理解参数的点估计的概念。
        （ 2 ）:重点 掌握矩估计法（一阶、二阶矩）与极大似然估计法 。
        （ 3 ）:了解估计量的无偏性、有效性的概念，会验证估计量的无偏性。
        （ 4 ）:了解区间估计的概念， 重点 会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间 ( 难点 ) 。
        （ 5 ）:了解单侧置信区间的概念。

     第八章 假设检验的学习重点是：

        （ 1 ）：理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验的两类错误。
        （ 2 ）：了解单个正态总体的均值和方差的假设检验，了解两个正态总体的均值差和方差比的假设检验。