一、考试要求说明
科目名称：814 数理统计
适用专业：085411 大数据技术与工程
题型结构：选择(约占 20%)、名词解释(约占 13%)、简述(约占 27%)、解答(约占 40%)
考试方式：闭卷笔试考试时间：3 小时
参考书目：《概率论与数理统计》(第三版)(茆诗松 程依明 濮晓龙 高教出版社)
二、考试范围和内容
第一章 随机事件与概率
1. 掌握：随机事件的运算、不相容事件的定义和性质、独立事件的定义和性质、条件概率的定义和性质、概率的加法、减法和乘法公式
2. 理解：事件的定义、事件的集合语言表示
3.了解：概率的单调性、概率的连续性、试验的独立性
第二章 随机变量及其分布
1. 掌握：常见分布概率计算问题(二项分布、泊松分布、几何分布、正态分布、指数分布、均匀分布)、期望和方差的计算
2. 理解：随机变量独立和线性无关的定义和辨析、上侧和下侧分位数定义
3. 了解：随机变量函数的分布
第三章 多维随机变量及其分布
1. 掌握：二维随机变量的相关系数计算、二维正态分布
2. 理解：边际分布与随机变量独立性
3. 了解：条件分布与条件期望
第四章 大数定律与中心极限定理
1. 掌握：大数定律的定义、中心极限定理的定义
2. 理解：依概率收敛、按分布收敛
3. 了解：中心极限定理的应用
第五章 统计量及其分布
1. 掌握：总体与样本的定义和关系、样本的二重性、统计量的定义、抽样分布的定义、充分统计量的定义、样本均值和样本方差、正态样本样本均值和样本方差的分布、服从三大抽样分布的表达式
2. 理解：数据的整理与显示的经验分布函数、直方图、频数频率分布表
3. 了解：次序统计量、样本矩、箱线图
第六章 参数估计
1. 掌握：两个或一个参数矩估计和极大似然估计计算
2. 理解：相合估计和无偏估计的定义、有效性的定义
3. 了解：区间估计、贝叶斯估计
第七章 假设检验
1. 掌握：单个正态总体的均值和方差的检验
2. 理解：假设检验的原理和基本步骤、检验的第一类和第二类错误及其关系
3. 了解：两个正态总体均值和方差检验、检验的P值
第八章 方差分析和回归分析
1. 掌握：水平不超过三个的重复数相等的单因子方差分析、一元线性回归和显著性检验
2. 理解：方差分析的原理、变量间的两类关系
3. 了解：一元非线性回归、多元线性回归、重复数不等的单因子方差分析
原标题：2023年考试大纲及2022年真题（含样卷）
文章来源：https://yjs.suse.edu.cn/p/0/?StId=st_app_news_i_x637938297756385351
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