考研概率论与数理统计真题(2017年概率论与数理统计)

2017年考研数学概率论和数理统计的复习部分比较简单，尤其是数理统计部分。测试点比较单一，但得分率不是很理想。参加2017年考研的考生应该反思一下，重视一下，多研究一下2016年考研题，这样才能更好地把握考研数学的方向。需要扎实的知识点基础。下面交叉考试教育将数理统计部分的重点内容以及常见考试的题型进行总结，供大家参考。

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本章的考试要求包括：

1.了解总体、简单随机样本、统计、样本均值、样本方差、样本矩等概念；

2.了解三大抽样分布的概念和性质，了解上分位数的概念；

3、了解常用的正态总体抽样分布；

4.了解参数点估计、估计量和估计值的概念；

5.掌握矩估计方法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计方法；

6.（第一）理解估计量的无偏性、有效性（最小方差）和一致性（一致性）的概念，并能够验证估计量的无偏性；

7.（第1项）理解区间估计的概念，能够求出单个正态总体均值和方差的置信区间，能够求出两个正态总体均值差和方差比的置信区间。

本章常见测试点：

（1）总体和简单随机样本的概念，即样本和总体均匀分布且相互独立；

（2）统计中常用的样本均值、样本方差、样本矩的概念、性质和数值特征；

（3）三大抽样分布的定义、性质和分位数，以及正态总体下常用的抽样分布；

(4)求参数的矩估计和最大似然估计；

(5) 计算估计量的数学期望和方差，然后验证估计量的无偏性；

(6)（数字1）单个正态总体的均值和方差，以及两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。

根据以上考点分析，学生必须掌握以下能力：

(1)能够推导和判断某些统计量的分布，并能够计算其数值特征并计算相关概率。

(2)需要准确理解矩估计和最大似然估计的原理，以便能够计算不同条件下的参数估计量。

(3)需要能够利用期望和方差的性质综合计算统计量的期望和方差。

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