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        2025年上海電力大學概率論與數理統計考研復試大綱及參考書目

        分類:2025考研大綱 來源:上海電力大學 2025-01-15 相關院校:上海電力學院

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        上海電力大學2025年碩士研究生入學復試《概率論與數理統計》課程考試大綱

        參考書目:

        ① 盛驟等編,《概率論與數理統計》(第四版),北京:高等教育出版社,2008年;

        ② 黃建雄等編,《概率論與數理統計》(第二版),北京:中國物資出版社,2009。

        一、復習總體要求

        要求學生對概率論與數理統計的基本概念和理論能正確理解,并對相關知識具有一定的分析運算能力和應用能力。概率論部分約占50%,數理統計部分約占50%。

        二、復習內容

        概率論部分(約50%)

        1. 隨機事件及其概率

        考試內容:

        隨機試驗,樣本空間,隨機事件及其事件之間的關系與運算,概率的基本性質,古典概型,幾何概型,條件概率,全概率公式,貝葉斯公式,事件的獨立性。

        考試要求:

        (1)了解隨機試驗,樣本空間,隨機事件,事件的關系與運算;

        (2)理解事件的概率,掌握概率的公理化及其性質,會計算古典概型,掌握概率的乘法公式,全概率公式,貝葉斯公式;

        (3)理解事件的相互獨立性,及在概率運算中的應用。

        2. 隨機變量及其分布

        考試內容:

        隨機變量及其概率分布的概念與性質,離散型隨機變量及其概率分布的概念,連續型隨機變量及其概率分布的概念,泊松定理的結論和應用條件。

        考試要求:

        (1)理解隨機變量的概念,分布函數的概念和性質;

        (2)掌握離散型隨機變量及其分布:0-1分布,二項分布,超幾何分布,泊松分布,

        泊松定理及其應用;

        (3)掌握連續型隨機變量及其概率密度,均勻分布,指數分布,正態分布,正態分布的標準化。

        (4)理解隨機變量函數的分布并會求解,離散型和連續型。

        3. 多維隨機變量及其分布

        考試內容:

        二維隨機變量的概念,二維隨機變量的聯合分布的概念及性質,隨機變量的獨立性及不相關的概念,二維正態分布的概率密度,離散型聯合概率分布,邊緣分布,條件分布,隨機變量相互獨立的條件,連續型聯合概率密度,邊緣密度,條件密度,隨機變量相互獨立的條件。

        考試要求:

        (1)理解二維隨機變量及多維隨機變量表示的事件;

        (2)掌握二維離散型隨機變量:分布律,邊緣分布律,條件分布律,隨機變量的相互獨立性,二維離散型隨機變量函數的分布律;

        (3)掌握二維連續型隨機變量:聯合概率密度,邊緣分布,條件分布,隨機變量的相互獨立性及二維正態分布,二維均勻分布;

        (4)掌握隨機變量函數的分布:兩隨機變量和的分布,兩隨機變量商的分布,相互獨立的隨機變量最大值和最小值函數的分布。

        4. 隨機變量的數字特征

        考試內容:

        隨機變量的數字特征:數學期望,方差,標準差,矩,協方差,相關系數的概念與性質,切比雪夫不等式,矩。

        考試要求:

        (1)掌握隨機變量的數字特征:數學期望、方差、標準差、矩、協方差、相關系數的概念和性質;

        (2)掌握求隨機變量函數的數字特征的方法;

        (3)利用切比雪夫不等式估計某些事件的概率。

        5. 大數定律與中心極限定理

        考試內容:

        隨機變量的各種收斂定義及其相互關系,大數定律,中心極限定理,概率母函數與特征函數。

        考試要求:

        (1)掌握概率母函數與特征函數的基本性質,能夠計算常見隨機變量的概率母函數與特征函數;

        (2)了解隨機變量的各種收斂定義,了解收斂之間的關系,掌握切比雪夫大數定律,辛欽大數定律和伯努利大數定律;

        (3)掌握獨立同分布的列維-林德伯格中心極限定理,和德莫弗-拉普拉斯中心極限定理。

        數理統計部分(約50%)

        1. 估計理論

        考試內容:

        卡方分布,T分布,F分布的定義及其性質;點估計,最大似然估計和矩估計;區間估計,正態總體均值與方差的區間估計,單側置信區間;經驗分布函數。

        考試要求:

        (1)熟練掌握尋找參數點估計的常用方法:矩估計法,極大似然估計法;

        (2)掌握估計量的評選標準:無偏性,有效性,相合性;

        (3)掌握正態分布下置信區間的構造方法,熟悉重要的統計分布。

        2. 假設檢驗

        考試內容:

        假設檢驗的思想,兩類錯誤,正態總體均值與方差的假設檢驗,單參數情形的假設檢驗,擬合優度檢驗。

        考試要求:

        (1)熟悉檢驗問題的背景,掌握功效函數,兩類錯誤等基本概念;

        (2)正態總體均值和方差的假設檢驗:單個總體均值的檢驗,兩個正態總體均值差的檢驗;

        (3)分布擬合檢驗。

        3. 回歸分析與方差分析

        考試內容:

        線性模型,一元線性回歸,最小二乘法,殘差,線性模型的參數估計和假設檢驗,單因素方差分析。

        考試要求:

        (1)正確理解回歸分析的思想,了解回歸分析的應用意義;

        (2)熟練使用最小二乘法解決線性模型中參數估計問題;

        (3)可以解決簡單的一元線性回歸參數的假設檢驗問題;

        (4)掌握單因素方差分析。

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