概率论与数理统计 可考核指标点 打印本文 打印本文  关闭窗口 关闭窗口  
作者:佚名  文章来源:本站原创  点击数36  更新时间:2016/3/6 9:59:05  文章录入:交通与物流工程学院  责任编辑:jtywlgcxy
 

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课程内容对可考核指标点的支撑矩阵

                                                可考核指标点

课程内容

5.1

9.3

随机事件与概率

理解随机事件的概念,掌握事件之间的关系;

 

会用古典定义,加法定理,乘法定理,全概率公式及事件独立性来计算概率。

 

随机变量

理解离散型随机变量及其概率分布的概念,掌握二项分布、泊松分布及其应用;

 

理解连续型随机变量及其概率密度的概念,掌握概率密度与分布函数的性质以及用密度求概率的方法,掌握均匀分布,指数分布及其应用;

 

掌握正态分布及其应用。

 

二维随机变量

理解二维随机变量的概念

 

联合边缘概率分布的概念及性质,随机变量的独立性

 

随机变量的数字特征

理解随机变量的数字特征的概念,会计算数字特征;

 

掌握常用分布的数字特征。

 

大数定律与中心极限定理

理解大数定律

 

掌握中心极限定理的计算方法

 

数理统计的基本知识

理解总体、样本、统计量、样本均值和样本方差的概念,并会用计算器计算样本均值和样本方差;

 

了解三大分布的定义和性质,了解分位点的概念并会查表计算;

了解正态总体的某些常用抽样的分布。

 

参数估计

掌握矩估计和极大似然估计法;

 

了解区间估计的概念,会求单个正态总体参数的置信区间。

假设检验

理解显著性检验的基本思想,掌握假设检验的基本步骤;

掌握正态总体的均值和方差的假设检验。