2018考研数学复习:概率论与数理统计之参数估计与假设检验

考研族

考研数学被大多数考生列为重点逃避对象，究竟考研数学复习过程中，有没有更好的方式方法？选择怎样的参考资料，做哪种类型的练习题才能在短期内提高成绩。很遗憾的告诉大家，基本没有。考研数学是由不同的知识点组合起来，成绩的高低并不仅仅是喜欢数学就能够解决的。勤加练习，熟能生巧，方法公式就摆在课本上，希望考生在日常联系中夯实基础，在考场上才能运用自如。以下是小编为考生们梳理的2018考研数学复习:概率论与数理统计之参数估计与假设检验相关内容，希望大家坚守初心，尽全力备战2018考研。
　　这一部分是概率论与数理统计的最后一部分内容，是整门学科的结束。统计推断的基本问题可以分为两大类，一类是估计问题，另一类就是假设检验问题。参数估计主要是讨论主题参数的两种方法：矩估计法和最大似然估计法。假设检验问题，在总体的分布函数完全未知或只知其形式，但不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。
　　对于考试而言，参数估计是考试的重点，几乎每年必考，所以要求同学们对于点估计的两种方法一定要灵活掌握。而对于数一同学而言，还需要掌握估计量的评选标准以及区间估计的基本方法，这在历年考试中多年未考，但是在2016考研数一试卷中却出现了区间估计的题目，这令很多学生不知所措，所以2017备考中我们一定要掌握好考试的方向和重点，做到万无一失。

常考考点	常考题型	考试要求
点估计         估计量         估计值		了解参数的点估计、估计量和估计值得概念
矩估计法         最大似然估计法	1.求连续型总体分布中未知参数的矩估计、极大（最大）似然估计         2.求离散型总体分布中未知参数的矩估计、极大（最大）似然估计	掌握矩估计法（一阶矩、二阶矩）和最大似然估计法
无偏性         有效性         相合性	1.判定估计量是否具有无偏性         2.利用无偏性的定义求统计量中的未知参数	了解估计量的无偏性、有效性（最小方差性）和一致性（相合性）的概念，并会验证估计量的无偏性. （数一）
区间估计         置信区间	求参数的区间估计	理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值与方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间.（数一）
显著性假设         两类错误		理解显著性检验的基本思想，掌握假设检验的基本步骤，了解假设检验可能产生的两类错误
正态总体下均值与方差的假设检验	正态总体下的均值与方差的假设检验	掌握单个及两个正态总体的均值与方差的假设检验

　　参数估计这部分内容是考试的重点，综合性较强，考查的主要内容和方法有：
　　1. 求参数的矩估计和最大似然估计;
　　2. 计算估计量的数学期望和方差。