2017考研数学：数理统计深度解读

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　　以下几点是中公考研小编整理的考研数学数理统计部分的重要知识点，供2017考研的各位考生参考。
　　本章考试要求包括：
　　1、理解总体、简单随机样本、统计量、样本均值、样本方差及样本矩的概念;
　　2、了解三大抽样分布的概念及性质，了解上侧分位数的概念;
　　3、了解正态总体的常用抽样分布;
　　4、理解参数的点估计、估计量与估计值的概念;
　　5、掌握矩估计法(一阶矩、二阶矩)和最大似然估计法;
　　6、(数一)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;
　　7、(数一)理解区间估计的概念，会求单个正态总体的均值和方差的置信区间，会求两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。
　　本章常见考点：
　　(1)总体和简单随机样本的概念，即样本与总体同分布，且相互独立;
　　(2)常用统计量样本均值，样本方差和样本矩的概念、性质和数字特征;
　　(3)三大抽样分布的定义、性质及分位数，正态总体下的常用抽样分布;
　　(4)求参数的矩估计和最大似然估计;
　　(5)计算估计量的数学期望和方差，进而验证估计量的无偏性;
　　(6)(数一)单个正态总体的均值和方差，两个正态总体的均值差和方差比的置信区间。
　　根据以上考点分析，考生必须掌握以下能力：
　　(1)能够推导和判断某些统计量的分布，能够计算其数字特征和计算的有关的概率。
　　(2)要准确的理解矩估计和最大似然估计的原理，这样才能在不同条件下计算参数的估计量。
　　(3)要能够利用期望和方差的性质综合计算统计量的期望和方差。