2019考研數(shù)學(xué)二考試大綱(概率部分)考試內(nèi)容和要求變化分析
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章節(jié) |
2018年考試數(shù)學(xué)大綱考試內(nèi)容和考試要求 |
2019年考試數(shù)學(xué)大綱考試內(nèi)容和考試要求 |
變化 |
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一、隨機(jī)事件和概率 |
考試內(nèi)容 隨機(jī)事件與樣本空間 事件的關(guān)系與運(yùn)算 完備事件組 概率的概念 概率的基本性質(zhì) 古典型概率 幾何型概率 條件概率 概率的基本公式 事件的獨(dú)立性 獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn) 考試要求 1．了解樣本空間（基本事件空間）的概念，理解隨機(jī)事件的概念，掌握事件的關(guān)系及運(yùn)算． |
考試內(nèi)容 隨機(jī)事件與樣本空間 事件的關(guān)系與運(yùn)算 完備事件組 概率的概念 概率的基本性質(zhì) 古典型概率 幾何型概率 條件概率 概率的基本公式 事件的獨(dú)立性 獨(dú)立重復(fù)試驗(yàn) 考試要求 1．了解樣本空間（基本事件空間）的概念，理解隨機(jī)事件的概念，掌握事件的關(guān)系及運(yùn)算． |
對(duì)比 |
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二、隨機(jī)變量及其分布 |
考試內(nèi)容 隨機(jī)變量 隨機(jī)變量分布函數(shù)的概念及其性質(zhì) 離散型隨機(jī)變量的概率分布 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度 常見(jiàn)隨機(jī)變量的分布 隨機(jī)變量函數(shù)的分布 考試要求 1．理解隨機(jī)變量的概念，理解分布函數(shù) |
考試內(nèi)容 隨機(jī)變量 隨機(jī)變量分布函數(shù)的概念及其性質(zhì) 離散型隨機(jī)變量的概率分布 連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度 常見(jiàn)隨機(jī)變量的分布 隨機(jī)變量函數(shù)的分布 考試要求 1．理解隨機(jī)變量的概念，理解分布函數(shù) |
對(duì)比 |
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三、多維隨機(jī)變量及其分布 |
考試內(nèi)容 多維隨機(jī)變量及其分布函數(shù) 二維離散型隨機(jī)變量的概率分布、邊緣分布和條件分布 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度、邊緣概率密度和條件密度 隨機(jī)變量的獨(dú)立性和不相關(guān)性 常見(jiàn)二維隨機(jī)變量的分布 兩個(gè)及兩個(gè)以上隨機(jī)變量簡(jiǎn)單函數(shù)的分布 考試要求 1．理解多維隨機(jī)變量的分布函數(shù)的概念和基本性質(zhì)． |
考試內(nèi)容 多維隨機(jī)變量及其分布函數(shù) 二維離散型隨機(jī)變量的概率分布、邊緣分布和條件分布 二維連續(xù)型隨機(jī)變量的概率密度、邊緣概率密度和條件密度 隨機(jī)變量的獨(dú)立性和不相關(guān)性 常見(jiàn)二維隨機(jī)變量的分布 兩個(gè)及兩個(gè)以上隨機(jī)變量簡(jiǎn)單函數(shù)的分布 考試要求 1．理解多維隨機(jī)變量的分布函數(shù)的概念和基本性質(zhì)． |
對(duì)比 |
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四、隨機(jī)變量的數(shù)字特征 |
考試內(nèi)容 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望（均值）、方差、標(biāo)準(zhǔn)差及其性質(zhì) 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望 切比雪夫（Chebyshev）不等式 矩、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)及其性質(zhì) 考試要求 1．理解隨機(jī)變量數(shù)字特征（數(shù)學(xué)期望、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、矩、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)）的概念，會(huì)運(yùn)用數(shù)字特征的基本性質(zhì)，并掌握常用分布的數(shù)字特征． |
考試內(nèi)容 隨機(jī)變量的數(shù)學(xué)期望（均值）、方差、標(biāo)準(zhǔn)差及其性質(zhì) 隨機(jī)變量函數(shù)的數(shù)學(xué)期望 切比雪夫（Chebyshev）不等式 矩、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)及其性質(zhì) 考試要求 1．理解隨機(jī)變量數(shù)字特征（數(shù)學(xué)期望、方差、標(biāo)準(zhǔn)差、矩、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)）的概念，會(huì)運(yùn)用數(shù)字特征的基本性質(zhì)，并掌握常用分布的數(shù)字特征． |
對(duì)比 |
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五、大數(shù)定律和中心極限定理 |
考試內(nèi)容 切比雪夫大數(shù)定律 伯努利（Bernoulli）大數(shù)定律 辛欽（Khinchine）大數(shù)定律 棣莫弗—拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理 列維—林德伯格（Levy－Lindberg）定理 考試要求 1．了解切比雪夫大數(shù)定律、伯努利大數(shù)定律和辛欽大數(shù)定律（獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的大數(shù)定律）． |
考試內(nèi)容 切比雪夫大數(shù)定律 伯努利（Bernoulli）大數(shù)定律 辛欽（Khinchine）大數(shù)定律 棣莫弗—拉普拉斯（De Moivre－Laplace）定理 列維—林德伯格（Levy－Lindberg）定理 考試要求 1．了解切比雪夫大數(shù)定律、伯努利大數(shù)定律和辛欽大數(shù)定律（獨(dú)立同分布隨機(jī)變量序列的大數(shù)定律）． |
對(duì)比 |
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六、數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基本概念 |
考試內(nèi)容 總體 個(gè)體 簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本 統(tǒng)計(jì)量 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù) 樣本均值 樣本方差和樣本矩 考試要求 1．了解總體、簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本、統(tǒng)計(jì)量、樣本均值、樣本方差及樣本矩的概念，其中樣本方差定義為 |
考試內(nèi)容 總體 個(gè)體 簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本 統(tǒng)計(jì)量 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù) 樣本均值 樣本方差和樣本矩 考試要求 1．了解總體、簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本、統(tǒng)計(jì)量、樣本均值、樣本方差及樣本矩的概念，其中樣本方差定義為 |
對(duì)比 |
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七、參數(shù)估計(jì) |
考試內(nèi)容 點(diǎn)估計(jì)的概念 估計(jì)量和估計(jì)值 矩估計(jì)法 最大似然估計(jì)法 考試要求 1．了解參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)、估計(jì)量與估計(jì)值的概念． |
考試內(nèi)容 點(diǎn)估計(jì)的概念 估計(jì)量和估計(jì)值 矩估計(jì)法 最大似然估計(jì)法 考試要求 1．了解參數(shù)的點(diǎn)估計(jì)、估計(jì)量與估計(jì)值的概念． |
對(duì)比 |
（
）
、幾何分布、超幾何分布、泊松（Poisson）分布
及其應(yīng)用．
、正態(tài)分布
、指數(shù)分布及其應(yīng)用，其中參數(shù)為
的指數(shù)分布
的概率密度為 
（
）
、幾何分布、超幾何分布、泊松（Poisson）分布
及其應(yīng)用．
、正態(tài)分布
、指數(shù)分布及其應(yīng)用，其中參數(shù)為
的指數(shù)分布
的概率密度為 
，理解其中參數(shù)的概率意義．
，理解其中參數(shù)的概率意義．
分布 
分布 
分布 分位數(shù) 正態(tài)總體的常用抽樣分布
變量、
變量和
變量的典型模式；了解標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布、
分布、
分布和
分布的上側(cè)
分位數(shù)，會(huì)查相應(yīng)的數(shù)值表．
分布 
分布 
分布 分位數(shù) 正態(tài)總體的常用抽樣分布
變量、
變量和
變量的典型模式；了解標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布、
分布、
分布和
分布的上側(cè)
分位數(shù)，會(huì)查相應(yīng)的數(shù)值表．本文為跨考教育數(shù)學(xué)教研室高揚(yáng)老師原創(chuàng)，轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
2022考研初復(fù)試已經(jīng)接近尾聲，考研學(xué)子全面進(jìn)入2023屆備考，跨考為23考研的考生準(zhǔn)備了10大課包全程準(zhǔn)備、全年復(fù)習(xí)備考計(jì)劃、目標(biāo)院校專業(yè)輔導(dǎo)、全真復(fù)試模擬練習(xí)和全程針對(duì)性指導(dǎo)；2023考研的小伙伴針也已經(jīng)開(kāi)始擇校和復(fù)習(xí)了，跨考考研暢學(xué)5.0版本全新升級(jí)，無(wú)論你在校在家都可以更自如的完成你的考研復(fù)習(xí)，暑假集訓(xùn)營(yíng)帶來(lái)了院校專業(yè)初步選擇，明確方向；考研備考全年規(guī)劃，核心知識(shí)點(diǎn)入門；個(gè)性化制定備考方案，助你贏在起跑線，早出發(fā)一點(diǎn)離成功就更近一點(diǎn)！
| 考研院校專業(yè)選擇和考研復(fù)習(xí)計(jì)劃 | |||
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