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梅芳竹清
首页 > 考研备考 > 概率论与数理统计研究生好不好?

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谁愿许诺丶付我一世安然

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1分钟前发布 -【概率论与数理统计研究生好不好?】http://www.yjsks.org 10月23日讯: 概率论与数理统计研究生好不好?好的,攻读概率论与数理统计在职研究生能够掌握概率统计学基础理论,具有系统的研究方向专门知识,具有独立从事实际数据采集、处理和分析的能力,能够熟练运用统计软件,能为实际问题的解决和决策提供量化的依据,具有高级管理思想和大数据理论渗透,成为各相关数据收集、建模、分析、推断、预测领域的高级人才
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╰我倾覆了整个城市

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2020年数一什么难度水平?2020年考研数学一的难度还是比较大的。建议把真题找出来做一做。如果要想通过考研,数学一需要提前花大半年的时间,把高数线性代数的相关内容都扎扎实实的学习一遍才行。数学一的考试科目是高等数学,线性代数,概率论与数理统计三门课程,对于数学成绩不太好的同学来说,是有一定难度的。
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美的惊动了如来佛

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考研概率论与数理统计看谁的书好?《概率论与数理统计》-余丙森-推荐指数☆☆☆☆☆优点:①非常详细,包含了概率论的所有知识点②这本讲义是包含基础和强化的对初学者非常的友好,揉碎了给你讲③缺点:①强化班有点讲的过于细致反而突出不了重点②节奏对一些同学来说可能比较慢
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魔尊弑神

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数学专业概率论与数理统计考研都考什么?概率论与数理统计一、随机事件和概率考试内容随机事件与样本空间 事件的关系与运算 完备事件组 概率的概念 概率的基本性质 古典型概率 几何型概率 条件概率 概率的基本公式 事件的独立性 独立重复试验考试要求1.了解样本空间(基本事件空间)的概念,理解随机事件的概念,掌握事件的关系及运算。2.理解概率、条件概率的概念,掌握概率的基本性质,会计算古典型概率和几何型概率,掌握概率的加法公式、减法公式、乘法公式、全概率公式以及贝叶斯(Bayes)公式等。3.理解事件的独立性的概念,掌握用事件独立性进行概率计算;理解独立重复试验的概念,掌握计算有关事件概率的方法。二、随机变量及其分布考试内容随机变量 随机变量分布函数的概念及其性质 离散型随机变量的概率分布 连续型随机变量的概率密度 常见随机变量的分布 随机变量函数的分布考试要求1.理解随机变量的概念,理解分布函数的概念及性质,会计算与随机变量相联系的事件的概率。2.理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握0-1分布、二项分布 、几何分布、超几何分布、泊松(Poisson)分布及其应用。3.掌握泊松定理的结论和应用条件,会用泊松分布近似表示二项分布。4.理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握均匀分布 、正态分布 、指数分布及其应用,其中参数为 的指数分布 的概率密度为5.会求随机变量函数的分布。三、多维随机变量及其分布考试内容多维随机变量及其分布 二维离散型随机变量的概率分布、边缘分布和条件分布 二维连续型随机变量的概率密度、边缘概率密度和条件密度 随机变量的独立性和不相关性 常用二维随机变量的分布 两个及两个以上随机变量简单函数的分布考试要求1.理解多维随机变量的分布函数的概念和性质。2.理解二维离散型随机变量的概率分布和二维连续型随机变量的概率密度,掌握二维随机变量的边缘分布和条件分布。3.理解随机变量的独立性和不相关性的概念,掌握随机变量相互独立的条件,理解随机变量的不相关性与独立性的关系。4.掌握二维均匀分布和二维正态分布 ,理解其中参数的概率意义。5.会根据两个随机变量的联合分布求其函数的分布,会根据多个相互独立随机变量的联合分布求其函数的分布。四、随机变量的数字特征考试内容随机变量的数学期望(均值)、方差、标准差及其性质 随机变量函数的数学期望 切比雪夫(Chebyshev)不等式 矩、协方差、相关系数及其性质考试要求1.理解随机变量数字特征(数学期望、方差、标准差、矩、协方差、相关系数)的概念,会运用数字特征的基本性质,并掌握常用分布的数字特征。2.会求随机变量函数的数学期望.3. 了解切比雪夫不等式。五、大数定律和中心极限定理考试内容切比雪夫大数定律 伯努利(Bernoulli)大数定律 辛钦(Khinchine)大数定律 棣莫弗-拉普拉斯(De Moivre-Laplace)定理 列维-林德伯格(Levy-Lindberg)定理考试要求1.了解切比雪夫大数定律、伯努利大数定律和辛钦大数定律(独立同分布随机变量序列的大数定律)。2.了解棣莫弗-拉普拉斯定理(二项分布以正态分布为极限分布)、列维-林德伯格定理(独立同分布随机变量序列的中心极限定理),并会用相关定理近似计算有关随机事件的概率。六、数理统计的基本概念考试内容总体 个体 简单随机样本 统计量 经验分布函数 样本均值 样本方差和样本矩 分布 分布 分布 分位数 正态总体的常用抽样分布考试要求1. 理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念,其中样本方差定义为2.了解产生 变量, 变量, 变量的典型模式;理解标准正态分布、 分布、 分布、 分布的上侧 分位数,会查相应的数值表。3.掌握正态总体的样本均值、样本方差、样本矩的抽样分布。4.了解经验分布函数的概念和性质。七、参数估计考试内容点估计的概念 估计量与估计值 矩估计法 最大似然估计法考试要求1.了解参数的点估计、估计量与估计值的概念。2.掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法.
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