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    概率论与数理统计考点总结(概率论与数理统计重点笔记)

    作者:admin  来源:www.zxedu.cn  发布时间:2025-08-26 06:31:55

    概率论与数理统计复习要点总结

    虽然概率论和数理统计的难度比高等数学的复习要低,但由于它考查的知识点比较抽象、碎片化,所以一直是很多考研同学头疼的问题,尤其是样本和样本分布两个方面和参数估计。章节内容很多学生学习起来很吃力,甚至做题时不知道如何下手。其实这部分知识并没有大家想象的那么难。只要静下心来,专心学习,这部分考试是很容易拿到分数的。

    交叉考试教育数学教研室李老师为考生精心整理了2016年考研数学概率复习要点,希望对考生有所帮助,帮助考生顺利通过考试。

    统计学的第一章是关于样本的分布和统计。这部分要求你找到统计的数值特征。您必须知道统计数据是随机变量。另外,统计量的分布及其分布参数是常见的试题,也经常用到卡片。分析平方分布、t 分布和F 分布的典型组成模式和性质,以及正态总体样本均值和样本方差的分布。因此,在复习本章时,清楚地记住上述三大分布的典型模式是解决问题的关键。关于三大分布的典型构图模式,我给大家总结了四句话,方便大家记忆:“检验正态平方和卡方,卡方除以F;如果k想要得到t分布,一个正数一个平方然后除”。第一个公式意味着标准正态分布的平方和可以生成卡方分布,两个卡方分布除以其维度可以生成F 步长。第二个公式表示标准正态分布。将其除以卡方分布即可得到t 分布。只要大家记住并理解了以上四句话,这方面的问题就可以轻松解决;

    还有参数估计一章的内容。参数估计占数理统计内容的一半以上,因此参数估计是重点。参数的矩估计器(值)和最大似然估计器(值)也经常被测试。很多学生遇到此类问题总是感到束手无策。问题中给出的样本值完全没有用。其实这个问题很简单。只要掌握矩估计法和最大似然估计法的原理,就可以按照固定的步骤进行操作。矩法的基本思想是用样本的k阶原点矩作为总体的k阶原点矩。估计矩估计方法的解决问题思路是:

    1)当只有一个未知参数时,我们利用样本的一阶原点矩,即样本均值,来估计总体的一阶原点矩,即期望,并得到解未知参数是其矩估计器。

    2)如果有两个未知参数,除了用一阶矩估计外,还必须用二阶矩估计(即用样本方差估计总体方差)。由于存在两个未知数,因此需要求解两个方程。求解未知参数就是矩估计器。考试大纲只要求掌握一阶矩和二阶矩。

    最大似然估计方法的最大难点是正确写出似然函数,它是根据总体分布规律或密度函数来写的。只要能根据公式正确地写出似然函数,那么将似然函数中的未知参数视为变量并找到其驻点。具体计算时,对似然函数两边求对数,然后对两边求参数,然后求导为零,求参数的驻点,即为参数的最大似然。冉估计。

    第一章

    1.交换律、结合律、分配率、摩根定律; (解决问题的基础)

    2、经典模型——可能性有限,几何模型——可能性无限;

    3、抽签——的原则与顺序无关;

    4. 小概率原理—— 小概率事件在测试中不可能发生。一旦发生,实施法的正确性就会受到质疑;

    5、条件概率:注意条件的概率必须大于0;

    6.总体:因果;贝叶斯:因果关系;

    7. 兼容性由事件定义,独立性由概率定义。

    第二章

    1、0——1分布、二项式分布、泊松分布的X的值都是从0开始的;

    2. 分布函数是右连续的。计算分布函数时,尽量写成右连续;

    3.分布函数和概率密度的性质;

    4、连续随机变量任意给定值的概率为0;

    5、概率为0不一定是不可能事件,概率为1也不一定是必然事件;

    6.正态分布的图形性质;

    7、求函数的分布时,尽量遵循定义方法,根据定义写出基本公式;

    8、当分段单调时,应分段使用公式,然后相加。

    第三章(这一章比较容易出错)

    1.二维分布函数的性质; (非减函数而不是单增函数;右连续)

    2、求分布函数时,必须遵循定义,并注意画出正确的图形;

    3.求边际分布时,要注意不同变量的区间用在哪里;求X的边际分布时,先划分X的区间,然后对不同区间内Y的所有区间进行积分(Y在不同区间内可能有不同的函数表达式)

    4、E的负半T平方从负无穷到正无穷的积分; (哲3 P83)

    5、计算条件概率也是如此,注意对应的区间; (这种题细节丢分可惜了)

    6. max(x, y) 和min(x, y) 相互独立时是什么情况?什么是独立同分布? (参见08多项选择题)

    7、边际分布一般不能确定分布,只有当变量相互独立时才可以。

    第四回

    1. 期望只有当级数绝对收敛时才存在;

    2、期望和等于期望和,并且xy和xy之间不需要关系;期望乘积等于期望乘积,并且xy必须相互独立;

    3.浙江3 P120:分解的思路,还有P126;

    4、独立时和独立时方差和的公式不同;

    5、独立推论表明无关性;无关性不能推断独立性;不相关只是线性不相关;如果xy和y之间的关系可以在问题中表达(通常),那么它不是独立的;

    6.二维正态分布,独立且不相关的等价;

    7.提示:计算某些积分时有时可以使用对称性;

    8.在第1400题P140的注释中,T(4)=3! (如果你知道怎么用的话,做题会很方便)

    第五章

    1.切比雪夫大数定律的条件:相互独立、方差一致存在、有上限;

    2、新钦大数定律的条件:独立同分布,期望存在;

    3. 我们一起来看看二项式分布、泊松定理和拉普拉斯大数定理。

    第六章

    1、样本的变量独立同分布;

    2、统计数据不包含未知参数;

    3. X2分布的期望和方差,看去年考题的最后一道题;

    4、看t分布图对称性a的对称公式;

    5、三种分配形式必须掌握;

    6、P168对于后续的检查和估算很有帮助。

    第七章

    1.矩估计是x的1或2次方的期望;

    2.最大似然估计!可以将两种最大似然估计方法结合起来; (开拓思路)

    3、区间估计; (如果你能好好读书的话,不难理解,不然就抄P205看看吧)

    第八章

    1.拒绝区域与备择假设P229具有相同的符号

    2.P436期望和方差;

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