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　　事件、樣本空間、概率空間的含義典型概率類型的計(jì)算方法條件概率的計(jì)算方法運(yùn)用全概率公式和貝葉斯公式求解概率問(wèn)題統(tǒng)計(jì)獨(dú)立性的含義事件的獨(dú)立性及利用獨(dú)立條件求解概率問(wèn)題隨機(jī)變量及分布函數(shù)隨機(jī)變量數(shù)字特征(數(shù)學(xué)期望、方差、協(xié)方差，矩)隨機(jī)變量特征函數(shù)階性質(zhì)能夠利用特征函數(shù)求解隨機(jī)變量的各階矩常用的離散型隨機(jī)變量的分布列連續(xù)型隨機(jī)變量的分布函數(shù)及其數(shù)學(xué)期望、方差(連續(xù)型：均勻分布、指數(shù)分布、Г-分布、正態(tài)分布、t-分布、F分布、χ2分布等)聯(lián)合分布律聯(lián)合分布函數(shù)及聯(lián)合密度函數(shù)邊際分布律邊際分布函數(shù)及邊際概率密度等條件概率密度及求解條件概率大數(shù)定律及中心極限定理契比雪夫不等式運(yùn)用隨機(jī)變量的變換得出新的變量的密度函數(shù)及概率條件期望和條件方差混合型分布的分布函數(shù)、期望和方差

　　(2)數(shù)理統(tǒng)計(jì)(分?jǐn)?shù)比例：35%)

　　數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念樣本(子樣)總體(母體)統(tǒng)計(jì)量樣本矩順序統(tǒng)計(jì)量和經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)求估計(jì)量的兩個(gè)常用方法(矩方法、最大似然估計(jì)方法)無(wú)偏估計(jì)概念正態(tài)總體樣本線性函數(shù)的分布及其數(shù)學(xué)特征χ2分布、t-分布、F-分布的密度函數(shù)及其期望、方差正態(tài)總體樣本均值及樣本方差的分布柯赫倫定理假設(shè)經(jīng)驗(yàn)正態(tài)總體的參數(shù)(均值、方差)的檢驗(yàn)方法多項(xiàng)分布的χ2檢驗(yàn)方法及聯(lián)立表的獨(dú)立性檢驗(yàn)廣義似然比檢驗(yàn)線性模型及參數(shù)β的最小二乘法估計(jì)剩余平方和的概念及其相關(guān)性質(zhì)參數(shù)β的假設(shè)檢驗(yàn)方法及其置信區(qū)間構(gòu)造和Y的預(yù)測(cè)Y關(guān)于x的線性回歸函數(shù)的性質(zhì)單因素方差分析及方差分析表的構(gòu)造估計(jì)中的一些概念及有效估計(jì)的概念無(wú)偏估計(jì)的(有)效率充分統(tǒng)計(jì)與完備統(tǒng)計(jì)最大似然估計(jì)的性質(zhì)及參數(shù)估計(jì)的貝葉斯方法的基本步驟在二次損失函數(shù)下參數(shù)的貝葉斯估計(jì)量及其計(jì)算方法假設(shè)檢驗(yàn)的一些基本概念及奈曼一皮爾遜基本引理順序統(tǒng)計(jì)量及其分布

　　(3)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)(分?jǐn)?shù)比例：15%)

　　多元線性回歸模型參數(shù)的最小二乘法估計(jì)多元線性回歸模型參數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)及置信區(qū)間多元線性回歸模型的擬合度及F檢驗(yàn)異方差性問(wèn)題序列相關(guān)性問(wèn)題多重共線性問(wèn)題非線性回歸模型指數(shù)平滑模型移動(dòng)平均模型自回歸模型ARMA模型自相關(guān)函數(shù)及偏自相關(guān)函數(shù)回歸模型預(yù)測(cè)時(shí)間序列模型預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)區(qū)間