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数理统计考研题及答案(考研数学数理统计的基本概念)
2016年1月26日,质检教育数学教研室进行教研会。包老师给大家讲了数理统计。在这次培训中,我学到了很多东西,对数理统计有了更深入的了解。总结如下。
1.真正的标题是大纲
2016年真题对数理统计的要求没有太大变化。数理统计依然延续着一大一小的格局。小题主要考察常见的统计量,大题主要考察估计(矩估计和最大似然估计)。分数在14分左右。
2.分析真题
具体来说,小题考察的是卡方分布,t分布比较多,需要补的技巧也很多;大题比较常规,按照流程做估算题是没有问题的。经过我们的讨论,我们发现单参数矩估计被更频繁地检查,而连续类型被更频繁地检查。
3、真题方法
第一,把握知识原理。打好前面的知识基础后,大家就开始学习矩估计和最大似然估计。我们首先看一下矩估计。其本质原理是样本矩一致,因此可以用样本矩来代替总体矩。同时,整体矩包含未知参数。因此,可以通过建立包含未知参数的样本矩方程来估计参数。再看最大似然估计,它的本质原理是基于这样一个假设:如果我们观察一组样本数据,那么观察到这组数据的概率应该是比较高的。因此,我们的参数估计就是找到一个使这组数据出现的概率最大化的估计器。总之,只有理解了矩估计和最大似然估计的深刻原理,才能掌握这些知识并更好地应用它
总之,通过数理统计的深入分析,我受到很大的启发。同时也希望同学们在备战2017年考试时,能够通过这三个步骤学好数理统计,为今后概率论和数理统计的复习打下坚实的基础。
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