第一章隨機事件和概率
重點內容是：事件的關係：包含，相等，互斥，對立，完全事件組，獨立;事件的運算：
並，交，差;運算規律：交換律，結合律，分配律，對偶律;概率的基本性質及五大公式：加法公式、減法公式、乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式;利用獨立性進行概率計算，伯努力試驗計算。
近幾年單獨考查本章的考題相對較少，但是大多數考題中將本章的內容作為基礎知識來考核。
第二章隨機變數及其分布
本章的主要內容是：隨機變數及其分布函式的概念和性質，分布律和概率密度，隨機變數的函式的分布，一些常見的分布：0-1分布、二項分布、超幾何分布、泊松分布、均勻分布、正態分佈、指數分布及它們的應用。
而重點要求會計算與隨機變數相聯絡的事件的概率，用泊松分布近似表示二項分布，以及隨機變數簡單函式的概率分布。
近幾年單獨考核本章內容不太多，主要考一些常見分布及其應用、隨機變數函式的分布。
第三章二維隨機變數及其分布
本章是概率論重點部分之一，尤其是二維隨機變數及其分布的概念和性質，邊緣分布，邊緣密度，條件分布和條件密度，隨機變數的獨立性及不相關性，一些常見分布：二維均勻分布，二維正態分佈，幾個隨機變數的簡單函式的分布。
第四章隨機變數的數字特徵
本章內容是：隨機變數的數字特徵：數學期望、方差、標準差、矩、協方差、相關係數，常見分布的數字特徵。
而重點是利用數字特徵的基本性質計算具體分布的數字特徵，根據一維和二維隨機變數的概率分布求其函式的數學期望。
第五章大數定律和中心極限定理
本章內容包括三個大數定律：切比雪夫定律、伯努利大數定律、辛欽大數定律，以及兩個中心極限定理：棣莫弗——拉普拉斯定理、列維——林德伯格定理。
本章的內容不是重點，也不經常考，只要把這些定律、定理的條件與結論記住就可以了。
常見題型有
1.估計概率的值
2.與中心極限定理相關的命題
第六章數理統計的基本概念
數理統計的基本概念主要是總體、簡單隨機樣本、統計量、樣本均值、樣本方差及樣本矩。重點是正態總體的抽樣分布，包括樣本均值、樣本方差、樣本矩、兩個樣本的均值差、兩個樣本方差比的抽樣分布。這會涉及標準正態分佈、分布、 分布和分布，要掌握這些分布對應隨機變數的典型模式及它們引數的確定，這些分布的分位數和相應的數值表。
本章是數理統計的基礎，也是重點之一。
1.樣本容量的計算
2.分位數的求解或判定
4.總體或統計量的分布函式的求解或判定或證明
5.求總體或統計量的數字特徵
第七章引數估計
本章的主要內容是引數的點估計、估計量與估計值的概念、一階或二階矩估計和最大似然估計法、未知引數的置信區間、單個正態總體均值和方差的置信區間、兩個總體的均值差和方差比的置信區間。而重點是矩估計法和最大似然估計法，有時要求驗證所得估計量的無偏性。
常見題型有
1.統計量的無偏性、一致性或有效性
2.引數的矩估計量或矩估計值或估計量的數字特徵
3.引數的最大似然估量或估計量或估計量的數字特徵
4.求單個正態總體均值的置信區間
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