《应用数理统计》期末复习指导
有关考试说明
《应用数理统计》课程是统计专业的必修课。本次期末考试采取闭卷形式，时间为两个小时，试题的类型有：填空题、判断题、单项选择题、多项选择题、简答题和计算题。考试时，同学们可以携带计算器等计算工具。
各章复习范围
第一章 绪论
(重点掌握)
1．数理统计学的含义。
2．数理统计学的内容，包括统计资料的搜集，描述统计和推断统计．
[一般掌握)
数理统计学的发展阶段。
第二章 数据的搜集、整理与描述
[重点掌握)
1．数据集中趋势的计量。(1)均值(算术平均数)；(2)几何平均数；(3)中位数；(4)众数；(5)切尾均值。
2．离散趋势的计量。(1)极差，又称为全距；(2)四分位差；(3)平均差；(4)方差和标准差；(5)离散系数。
[一般掌握)
次数分配与统计表。
[一般了解)
统计调查的内容。
第三章 概率基础
(重点掌握)
1．随机试验、样本空间和随机事件的概念与含义．
2．事件的关系与运算。
3．概率的古典定义及公理化定义。
4．概率的运算规则．
5．事件的独立性及与互斥的区别．
6．全概率公式和贝叶斯公式。
[一般掌握)
1．概率的确定。
2．相对频率定义。
3．主观概率定义。
第四章 随机变量及其分布
[重点掌握]
1．随机变量的概念及分类。随机变量可以分为离散型随机变量和连续型随机变量两种。离散型随机变量的可能取值为有限可数个或无限可数个．连续型随机变量的可能取值是某一区间的全部数值。
2．离散型随机变量概率分布的特点。
3．贝努里试验的特点。
4，二项式分布的性质、计算与应用。
5．超几何分布与泊松分布的应用。
6．数学期望与方差的性质。
7．X服从正态分布和标准正态分布时的密度函数．
[一般掌握]
1．离散型随机变量的数学期望和方差。
2．连续型随机变量的概率密度，数学期望与方差。
[一般了解]
双变量概率分布。
第五章 统计推断导论
[重点掌握]
1．随机抽样的组织方式有简单随机抽样、系统抽样、分类抽样和整群抽样。简单随机抽样有两种抽取单位的方法：重复抽样和不重复抽样。
2．简单随机抽样的原则。
3．统计量与参数的含义。
4．抽样分布及样本均值的抽样分布．着重掌握当被抽样总体服从正态分布时，样本均值的抽样分布具有的性质和中心极限定理的内容，
5．两个样本均值之差的抽样分布．
[一般了解)
总体的概念和抽样的原因。
第六章 参数统计
[重点掌握]
1．估计的类型。
2．评价估计量的标准。
3．总体均值区间估计的步骤．
4．总体均值的区间估计(已知及未知情况下)。
5．当两个总体的方差和已知时，两个总体均值之差的区间估计。
6．总体比例的区间估计．
7．两个总体比例之差的区间估计．
8．必要样本容量与总体方差、允许误差、可靠性系数的关系．
[一般掌握]
1．估计量和估计值。
2．区间估计的基本概念。
3．当两个总体的方差和未知时．两个总体均值之差的区间估计。
4．估计总体均值时，样本容量的确定。
[一般了解]
1．正态总体方差的区间估计。
2．估计总体比例时，样本容量的确定。
第七章 参数假设检验
[重点掌握]
1．参数假设检验的步骤。
2．正态总体、总体方差已知或未知时，总体均值的假设检验。
3．两个正态分布总体．在和己知或未知时均值之差的假设检验。
4．正态总体方差的假设检验．
[一般掌握]
1．参数假设检验的基本概念．
2．总体比例的假设检验。
3．两个正态总体方差之比的假设检验。
第八章 方差分析
[重点掌握]
1．方差分析的概念与含义。
2．方差分析的模型及基本原理。
3．方差分析的步骤。
4．单因素方差分析。
5．双因素方差分析。
[一般掌握]
1．因素，处理，类（组）内方差与类（组）间方差，多重比较等的概念．
2．方差分析的实质．
3．方差分析中的多重比较。
第九章 回归相关分析
[重点掌握]
1．简单线性回归模型及其假设。
2．回归方程的建立．
3．线性回归的显著性检验和方差的估计。
4．相关系数的计算和检验。
[一般掌握]
1．回归分析的概念及含义．
2．回归分析的苗计与预测。
3．相关分析的概念与作用。
4．多无线性回归模型及其假设。
5．多元线性回归方程的参数估计。
6．多元线性回归的估计与预测．
[一般了解]
1．应用回归分折应注意的问题。
2．复相关分析．
第十章 非参数统计方法
[重点掌握]
1．非参数统计方法的含义
2．计量水平的分类．
3．利用分布进行拟合优度检验的方法．
4．符号检验．
5．游程检验。
[一般掌握]
非参数统计的优缺点。
[一般了解)
1．等级和检验。
2．等级相关。
第十一章 不确定情况下的统计决策
[重点掌握]
1．统计决策的含义．
2．决策的分类．
3．决策应具备的要素。
4．风险型决策的标准。
5．完全不确定型决策的准则。