DOC《附件1:》

领会:概率的统计定义、古典概型的定义、条件概率的概念、事件的独立性、先验概率、后验概率;

简单应用:古典概型中随机事件的概率的计算、条件概率的计算、乘法法则及全概率公式、利用贝叶斯(Bayes)公式计算. 2.随机变量及其分布 识记:随机变量的概念及其分类;

领会:离散型随机变量的概率分布、连续型随机变量的概率密度及性质,分布函数的概念及两点分布、二项分布,正态分布的定义、概率密度图形、性质;

简单应用:利用正态分布概率密度求有关事件的概率. 3.随机变量的数字特征 领会:随机变量的数学期望与方差的概念及性质,矩与相关系数;

应用:利用数学期望与方差的性质计算. 4.大数定律和中心极限定理 领会:深刻领会契比雪夫大数定律,贝努利大数定律,(德莫佛――拉普拉斯 DeMoive―Laplace)中心极限定理含义.

第三章 参数估计

(一)学习目的与要求 通过本章学习了解总体、个体和样本及抽样分布,参数的点估计及估计量的评价准则,认识评价一个估计量好坏的标准,理解无偏性、有效性和一致性含义,掌握矩法估计数学期望与方差,掌握参数的区间估计方法以及样本容量的确定,为统计资料的定量分析奠定基础.

(二)课程内容

第一节 样本及抽样分布 总体和样本;

统计量;

抽样分布.

第二节 参数的点估计及评价准则 点估计的方法;

点估计的平均准则.

第三节 参数的区间估计 区间估计的思想;

总体期望值的区间估计;

总体比例的区间估计;

总体方差的区间估计.

第四节 样本容量的确定 影响样本容量的因素;

简单随机抽样样本容量的确定.

第五节 几种基本的抽样方法 简单随机抽样;

分层抽样;

系统随机抽样;

整群抽样.

(三)考核知识点 1.参数的区间估计(重点) 2.样本容量的确定(重点) 3.参数的点估计(次重点) 4.样本及抽样分布(一般)

(四)考核要求 1.参数的区间估计 识记:区间估计定义 领会:置信区间、置信下限和置信上限、显著性水平、置信水平,影响置信区间大小的因素、解释置信区间的实际意义;

简单应用:单个正态总体期望的区间估计,单个正态总体方差的区间估计,单个总体比例的区间估计. 2.样本容量的确定 识记:几种基本的抽样方式;

领会:决定样本容量的因素;

简单应用:简单随机抽样样本容量的计算. 3.参数的点估计 识记:点估计的评价准则、矩法估计结果;

领会:参数的点估计含义,无偏性、有效性和一致性含义;

简单应用:矩估计法. 4.样本及抽样分布 识记:总体、个体和样本、样本统计量的概念;

领会:重要统计量的分布: ,,

. 5.两个总体均值差、两个总体方差比、两个总体比例差的区间估计.

第四章 参数........